Debemos percatarnos del potencial del localismo en inteligencia artificial

Cada nueva tecnología viaja sobre una ola que va desde una situación de desmesurado entusiasmo público hacia su súbita caída en la desolación. Sin embargo, incluso si se juzga según los estándares habituales, la inteligencia artificial (IA) ha tenido una trayectoria turbulenta. ¿Es la IA una heroína  renovadora de la sociedad o una villana que destruye puestos de trabajo? Como siempre, la verdad no es tan categórica.

En su calidad de tecnología de propósito general, la IA será lo que hagamos de ella, y su impacto final estará determinado por los marcos de gobernanza que construyamos. A medida que sube el volumen de las voces que hacen llamamientos a favor de nuevas políticas de IA, se presenta la oportunidad de moldear una infraestructura legal y regulatoria en formas que lleven a la maximización de los beneficios de la IA y se pueda poner límites a los posibles daños que ella pudiese causar.

Hasta hace poco, la gobernanza de la IA era, primordialmente, objeto de debate a nivel nacional. Sin embargo, la mayoría de las estrategias nacionales de inteligencia artificial, en especial las de China, se centran en obtener o mantener una ventaja competitiva a nivel mundial. Dichas estrategias son esencialmente planes de negocios diseñados con el objetivo de atraer inversiones e impulsar el crecimiento de la competitividad corporativa, por lo general con un énfasis adicional en la mejora de la seguridad nacional.

Este singular enfoque en la competencia ha hecho que se ignore la labor de enmarcar normas y reglamentos para la IA. No obstante, cada vez mayor cantidad de ciudades están dando un salto hacia dentro de lo desconocido; por ejemplo, Nueva York, Toronto, Dubái, Yokohama y otras ciudades actúan como “laboratorios” para la innovación de la gobernanza. Estas ciudades están poniendo a prueba una variedad de políticas, que van desde prohibiciones a la tecnología de reconocimiento facial y a ciertas otras aplicaciones de IA hasta la creación de iniciativas de colaboración de datos. A su vez, dichas ciudades también están haciendo grandes inversiones en estudios serios de investigación sobre IA, ecosistemas tecnológicos localizados de alto potencial, e iniciativas lideradas por los ciudadanos.

Este “localismo de la AI” está en consonancia con la tendencia más amplia dirigida al “Nuevo Localismo”, tal como lo describen los académicos en políticas públicas Bruce Katz y el fallecido Jeremy Nowak. Las jurisdicciones municipales y otras jurisdicciones locales están haciéndose cargo, cada vez con mayor frecuencia, del abordaje de una amplia gama de desafíos ambientales, económicos y sociales, y el ámbito de la tecnología no es una excepción.

Por ejemplo, Nueva York, Seattle y otras ciudades han adoptado lo que Ira Rubinstein de la Universidad de Nueva York llama “localismo de la privacidad”, al llenar lagunas significativas en la legislación federal y estatal, particularmente cuando se trata de vigilancia. Del mismo modo, ante la ausencia de una estrategia sobre banda ancha a nivel nacional o mundial, muchas ciudades van tras el logro de un “localismo de la banda ancha”, mediante la toma de medidas para cerrar la brecha de servicios dejada por los operadores del sector privado.

Como enfoque general para la resolución de problemas, el localismo ofrece tanto inmediatez como proximidad. Debido a que se gestiona dentro de regiones geográfica estrechamente definidas, el localismo permite que los responsables de la formulación de políticas tengan una mejor comprensión de las compensaciones de ida y vuelta que dicha resolución de problemas conlleva. Al calibrar los algoritmos y las políticas de IA en función de las condiciones locales, los encargados de la formulación de políticas tienen mejores posibilidades de crear circuitos de retroalimentación positiva que redundarán en mayor eficacia y responsabilidad.

Los circuitos de retroalimentación pueden tener un impacto masivo, particularmente cuando se trata de IA. En algunos casos, las políticas locales de IA podrían tener efectos de gran alcance sobre cómo se diseña y despliega la tecnología en otros lugares. Por ejemplo, al establecer un Oficial de Políticas y Gestión de Algoritmos, la ciudad de Nueva York ha creado un modelo que se puede emular en todo el mundo.

El localismo de la IA también se presta a una mayor coordinación de las políticas y una mayor participación ciudadana. En Toronto, se aglutinó una coalición de interesados ​​académicos, cívicos y de otro índole para garantizar la responsabilidad de Sidewalk Labs, una iniciativa lanzada por Alphabet (la empresa matriz de Google) con el propósito de mejorar los servicios y la infraestructura a través de sensores a lo largo y ancho de toda la ciudad. En respuesta a esta acción cívica, la compañía acordó cumplir con seis directrices en favor del logro de una “inteligencia artificial responsable”.

Como lo muestra este ejemplo, es más probable que los esfuerzos de reforma tengan éxito cuando los grupos locales, que combinan su experiencia e influencia, lideran la iniciativa. De manera similar, en Brooklyn, Nueva York, la asociación de inquilinos de Atlantic Plaza Towers (en colaboración con investigadores académicos y organizaciones no gubernamentales) logró bloquear un plan para usar tecnología de reconocimiento facial en lugar de llaves. Además, este esfuerzo ofreció importantes pistas sobre cómo la IA debería regularse más ampliamente, en especial dentro del contexto de la vivienda.

Pero el localismo de la IA no es una panacea. Las propias redes locales con vínculos estrechos que ofrecen ventajas de gobernanza también pueden dar lugar a una forma de captura regulatoria. Como tal, el localismo de la AI debe estar sujeto a una estricta supervisión y a políticas para prevenir la corrupción y los conflictos de intereses.

El localismo de la IA también presenta un riesgo de fragmentación. Si bien los enfoques nacionales tienen sus deficiencias, la innovación tecnológica, así como el bienestar público, pueden verse afectados si el localismo de la IA conduce hacia políticas descoordinadas e incompatibles. Los reguladores locales y nacionales deben tener en cuenta esta posibilidad mediante la adopción de un enfoque descentralizado que se base menos en la gestión de arriba hacia abajo y más en la coordinación. Esto, a su vez, requiere una infraestructura técnica y regulatoria con el propósito de recopilar y difundir las mejores prácticas y lecciones aprendidas en todas las jurisdicciones.

Los reguladores apenas están empezando a reconocer la necesidad y el potencial del localismo de la IA. Sin embargo, académicos, ciudadanos, periodistas y otros ya están mejorando nuestra comprensión colectiva sobre lo que funciona y lo que no. En The GovLab, por ejemplo, estamos profundizando nuestra base de conocimientos y estamos construyendo los mecanismos de intercambio de información necesarios para que las iniciativas basadas en las ciudades sean un éxito. Planeamos crear una base de datos de todas las instancias de localismo de la IA desde la cual se extraigan entendimientos profundos y una lista comparativa de campañas, principios, herramientas regulatorias y estructuras de gobernanza.

La vigorización de nuestro conocimiento es el primer paso con dirección al fortalecimiento del localismo de la IA. Las sólidas capacidades de gobernanza en este ámbito son la mejor manera de garantizar que los notables avances en IA se usen en las mejores formas posibles.

Stefaan G. Verhulst is Co-Founder of The GovLab at New York University’s Tandon School of Engineering and Editor-in-Chief of Data and Policy. Mona Sloane, a fellow at The GovLab at New York University’s Tandon School of Engineering, NYU's Institute for Public Knowledge, and NYU's Alliance for Public Interest Technology, is an adjunct professor at NYU. Traducción del inglés al español: Rocío L. Barrientos.

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