La inteligencia artificial debe ser un bien público, masivo y global

Pueblo en Línea  2018:11:13.14:41

Ilustración: Li Min/China Daily

Por Mark Esposito, Terence Tse y Joshua Entsminger

Beijing, 13/11/2018 (El Pueblo en Línea) – Los esfuerzos para desarrollar la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) están generando una especie de “raza global” que podría configurar un nuevo escenario mundial. Además de la carrera entre países para ser más eficientes y establecer una ventaja competitiva en AI, las empresas también buscan adquirir el mejor talento de AI, aprovechar las ventajas de los grandes volúmenes de datos y ofertar servicios únicos. En ambos casos, el éxito dependerá de la masividad en la implementación de soluciones de AI y la correcta distribución entre los sectores.

La “carrera global AI” aún es asimétrica. Aunque la innovación está siendo impulsada desde los gobiernos, el sector corporativo y la academia difieren sustancialmente de un país a otro. Como promedio, la mayoría de las innovaciones llegan desde la academia. Y la mayoría de los gobiernos que contribuyen lo hacen a través de adquisiciones, y no desde la investigación y el desarrollo interno.

Si bien la proporción de los productos básicos en el comercio mundial ha disminuido, el segmento de los servicios digitales aumenta. Es por ello por lo que la digitalización cifrará el 60 por ciento de todo el comercio del orbe. Se calcula que la mitad de todo el valor económico del 2025 lo creará el sector digital. En la medida que los gobiernos busquen formas de reivindicar su posición en la futura cadena de valor, irán acogiendo la inteligencia artificial.

En consecuencia, países como Estados Unidos, Francia, Finlandia, Nueva Zelanda hasta China y Emiratos Árabes Unidos tienen ahora estrategias nacionales de AI para impulsar el talento interno y prepararse para los futuros efectos de la automatización en los mercados laborales y la sociedad.

Aún así, la verdadera naturaleza de la “carrera global AI” aún está por definirse. Lo más probable es que no se restrinja a ninguna zona en particular, y que el factor más importante que determine los resultados sea la forma en que los gobiernos decidan reglamentar y supervisar las aplicaciones, tanto a nivel nacional como internacional. China, Estados Unidos y otros protagonistas de la era AI no sólo manifiestan ideas contradictorias sobre los macrodatos, la privacidad y la soberanía nacional, también sostienen visiones divergentes de lo que debería ser el orden mundial del siglo XXI.

Así las cosas, los programas nacionales de AI son una apuesta de cobertura. Hasta ahora, los gobiernos han asumido que el país que se ubique primero en la línea de salida será el que capture la mayor parte del valor potencial de la AI. Esta afirmación parece exacta. Sin embargo, la cuestión no es si este axioma es verdadero o falso, sino si hay necesidad de defender un enfoque nacional, e incluso erudito, sobre este asunto.

Después de todo, enmarcar el asunto en términos estrictamente nacionales es ignorar cómo se desarrollará la inteligencia artificial. Si los conjuntos de datos se comparten podrían determinar si los algoritmos de aprendizaje automático desarrollan los sesgos específicos de cada país. Y también podrían esclarecer si hay ciertos tipos de fichas procesadas como tecnología propia que podrían determinar hasta qué punto esa innovación puede llegar a un nivel global. A la luz de estas realidades, existen motivos para preocuparse de que una fragmentación de estrategias nacionales obstaculice el crecimiento de la economía digital.

Por otra parte, los programas nacionales de AI compiten por un grupo limitado de talentos. Y a pesar de que la cantera se expandirá con el tiempo, las especialidades que necesitan las economías -cada vez más impulsadas por la AI- cambiarán. Por ejemplo, habrá una mayor demanda de conocimientos sobre ciberseguridad.

Hasta ahora, los desarrolladores de AI que trabajan fuera de los principales centros de investigación y universidades han encontrado una estrategia de salida fiable y un gran mercado de ansiosos compradores. Con las corporaciones subiendo el precio de los investigadores, se ensancha la brecha global de talento entre las grandes compañías y el común de los mortales. Y debido a que las principales empresas tecnológicas tienen acceso a grandes volúmenes de datos que no están disponibles para los recién llegados ni para las pequeñas empresas, el mercado se concentra en exceso.

Con este telón de fondo, debe parecer obvio que las medidas de aislamiento –como las restricciones al comercio y a la inmigración- serán económicamente desventajosas a largo plazo. Como sugiere la cambiante composición del comercio mundial, la mayor parte del valor económico en el futuro no provendrá de bienes y servicios, sino de aquellos datos que los estructuren. Las empresas y países con acceso a buenos flujos de datos globales cosecharán los mayores beneficios.

La nueva competencia global será para las aplicaciones que puedan compilar opciones alternativas y tomar decisiones óptimas. Eventualmente, la carga de adaptarse a esas tecnologías recaerá sobre los ciudadanos. Pero antes de que llegue ese momento, es crucial que los desarrolladores y los gobiernos protagonistas de la era AI puedan coordinarse para asegurar que esta tecnología se utilice de manera segura y responsable.

En los tiempos en que los países que poseían los mejores sistemas de velas y conocimientos de navegación gobernaban el mundo, el reloj mecánico era una tecnología que estaba sólo disponible para una minoría. Esta vez puede ser distinto. Si queremos tener una super inteligencia, entonces debe de ser un bien público, masivo y global.

Mark Esposito, fundador de Nexus FrontierTech, es profesor de negocios y economía de la Universidad de Harvard y de la Escuela Internacional de Negocios Hult.

Terence Tse, fundador de Nexus FrontierTech, es profesor de la Escuela de Negocios Europea, con sede en Londres, y asesor de la Comisión Europea.

Joshua Entsminger es investigador en Nexus FrontierTech y profesor emérito del Centro de Políticas y Competitividad de la Escuela Superior de Puentes y Caminos de París. 

(Web editor: Rosa Liu, Rocío Huang)