Durante los últimos días ocurrió algo aparentemente contradictorio. Algunos de los responsables de las empresas que compiten por desarrollar los sistemas de inteligencia artificial más avanzados comenzaron a advertir que quizá sea necesario disminuir su velocidad.
Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, pidió reducir el ritmo con el que aumentan las capacidades de los modelos de frontera y propuso mayores mecanismos de evaluación independiente y coordinación entre laboratorios. Sam Altman, de OpenAI, respaldó públicamente buena parte de esa preocupación. Apenas unos días después, sin embargo, aparecía el problema más difícil: cómo desacelerar una carrera en la que cada participante teme que los demás continúen corriendo.
Esto, despierta una pregunta: ¿quién decide la velocidad de la inteligencia artificial? Estamos acostumbrándonos a afirmar que “la IA avanza demasiado rápido”. La expresión parece evidente, pero contiene una pequeña trampa. Convierte la velocidad en una propiedad de la propia tecnología.
Como si las máquinas tuvieran prisa. No la tienen. Matteo Pasquinelli ha mostrado en El ojo del amo que la historia de la inteligencia artificial puede reconstruirse a partir de procesos mucho anteriores a las actuales redes neuronales: la división del trabajo, la mecanización, la medición y abstracción de capacidades humanas y la organización industrial del conocimiento.
Desde esta perspectiva, los algoritmos no aparecen fuera de la sociedad para posteriormente transformarla. También contienen en su arquitectura formas sociales anteriores: maneras de organizar el trabajo, clasificar comportamientos, producir conocimiento y ejercer control.
Esto cambia el problema de la aceleración. La inteligencia artificial no acelera simplemente porque los procesadores sean cada vez más potentes o porque los modelos incorporen nuevas capacidades. Acelera dentro de un sistema económico, científico y geopolítico que recompensa llegar primero.
Nick Dyer-Witheford, Atle Mikkola Kjøsen y James Steinhoff plantearon años antes del auge de ChatGPT una lectura provocadora en Poder inhumano. Su análisis coloca la inteligencia artificial dentro de las dinámicas de acumulación, automatización, transformación del trabajo y competencia propias del capitalismo contemporáneo.
Por eso quizá convenga invertir la frase habitual. No vivimos exclusivamente una aceleración tecnológica. Vivimos una aceleración social de la tecnología (como previamente ya había advertido Harmut Rosa).
Las empresas aceleran porque detenerse unilateralmente significa correr el riesgo de perder una posición de mercado. Los Estados aceleran porque la inteligencia artificial se ha convertido en infraestructura geopolítica. Las universidades aceleran porque estudiantes y profesores incorporan herramientas mucho antes de que existan acuerdos institucionales sobre cómo utilizarlas.
Los trabajadores aceleran porque aparece constantemente la sospecha de que no dominar la herramienta más reciente puede convertirlos en obsoletos. Y los sujetos aceleramos porque cada semana parece existir un nuevo modelo, agente, sistema o capacidad que debemos conocer.
La consecuencia es una paradoja bastante contemporánea: herramientas que supuestamente deberían permitirnos ahorrar tiempo pueden incrementar nuestra sensación de no tener suficiente tiempo. Algo parecido está ocurriendo en las universidades latinoamericanas.
Un reciente estudio de UNESCO IESALC y UNU-IAS, encontró que 87 % ya utiliza inteligencia artificial en alguna de sus actividades. En enseñanza y aprendizaje la cifra alcanza 74 %. Pero solamente 26 % de las instituciones cuenta con una estrategia formal de inteligencia artificial; 18.5 % tiene políticas institucionales amplias y apenas 9 % dispone de mecanismos formales de evaluación.
La tecnología entra más rápido de lo que somos capaces de construir mecanismos colectivos para discutirla.
Primero adoptamos. Después intentamos comprender. Finalmente tratamos de gobernar. Y cuando estamos terminando ese proceso, la tecnología que originalmente pretendíamos gobernar ya cambió. Esto resulta especialmente importante para países como México.
La soberanía tecnológica suele pensarse en términos de infraestructura, cómputo, datos, capacidades científicas o propiedad intelectual. Todo eso importa. Pero existe además una dimensión temporal de la soberanía que discutimos mucho menos.
Una sociedad también pierde autonomía cuando otros actores determinan el calendario de su transformación. Si una universidad siente que tiene que incorporar inmediatamente una herramienta porque “todo el mundo ya la utiliza”, hay una forma de dependencia. Si un gobierno compra infraestructura porque teme quedar rezagado antes de haber discutido qué problemas quiere resolver con ella, también.
Y si una persona vive permanentemente angustiada porque supone que debe dominar cada herramienta nueva para conservar su trabajo, la aceleración tecnológica ya se convirtió en subjetividad.
Por eso el debate actual sobre desacelerar la inteligencia artificial es importante, pero no debería quedar exclusivamente en manos de las mismas empresas que controlan su desarrollo. Sería extraño que quienes construyeron el acelerador fueran también los únicos autorizados para diseñar el freno.
Los riesgos técnicos que señalan esas empresas pueden ser reales y merecen ser investigados. Pero decidir qué riesgos son socialmente aceptables, qué usos queremos promover, cuáles queremos limitar y a qué velocidad queremos incorporar una tecnología son preguntas políticas y colectivas.
Quizá aquí podamos recuperar otra manera de entender la apropiación tecnológica. Apropiarse de una tecnología significa poder comprenderla, modificarla, contextualizarla, rechazar algunos de sus usos y participar en las decisiones que determinan su incorporación a la vida cotidiana.
Significa también poder decir: todavía no. O: aquí sí, pero de otra manera. O incluso: esto no resuelve ningún problema que consideremos prioritario. Desacelerar, entonces, no significa necesariamente oponerse a la innovación. Puede significar recuperar capacidad de decisión.
Durante años nos acostumbramos a una ecuación: velocidad es igual a innovación; innovación es igual a progreso; y cualquier pausa equivale a atraso. La propia industria de la inteligencia artificial comienza ahora a descubrir los límites de esa lógica. Quizá convenga que el resto de la sociedad lo discutamos también.
¿Queremos organizar nuestras instituciones, nuestro trabajo, nuestra educación y nuestra vida al ritmo que otros actores han establecido para ella? La inteligencia artificial no tiene prisa. Nosotros construimos una sociedad que sí.
Y quizá una de las formas más radicales de soberanía tecnológica consista precisamente en recuperar el derecho a decidir nuestros propios tiempos.
