Cuando la IA se convierte en un arma de guerra económica, la dependencia deja de ser una opción.
Hace unos días, Anthropic, la empresa propietaria de la inteligencia artificial Claude, lanzó su modelo Fable. Este modelo supuestamente está diseñado para mejorar las capacidades de la IA generativa, permitiendo a los usuarios realizar tareas mucho más sofisticadas en menos tiempo; es decir, aumenta la productividad en ciertas tareas. El gobierno de Estados Unidos respondió prohibiendo a los ciudadanos extranjeros el uso del modelo, alegando motivos de seguridad nacional. En lo que constituye el último acontecimiento hasta el momento, Anthropic ha retirado el modelo para todos.
Esta medida del gobierno estadounidense se enmarca en lo que algunos han denominado una «guerra fría digital», y solo puede entenderse en el contexto del declive de la hegemonía estadounidense. Del mismo modo que las políticas arancelarias de Trump buscan proteger a la industria estadounidense de los efectos del libre comercio —que ahora se presume beneficia a los países adversarios, especialmente a China—, restringir el uso de la IA más avanzada a usuarios nacionales es un intento de aprovechar cualquier oportunidad para obtener una ventaja económica. Ambas medidas forman parte de un paquete proteccionista que algunos denominamos neomercantilismo, y para el cual existen precedentes históricos que pueden ayudarnos a comprender la situación actual.
Quizás el ejemplo paradigmático fue la Inglaterra del siglo XVIII, que comenzaba a prosperar gracias a la capacidad de sus mecánicos para construir máquinas más eficaces y eficientes para la industria textil. Este conocimiento era tan importante que, desde principios de siglo, el gobierno inglés prohibió la emigración de trabajadores cualificados. A partir de la segunda mitad del siglo, el gobierno extendió la prohibición a las propias máquinas ya construidas, para que los rivales no pudieran replicarlas y utilizarlas para su propio desarrollo económico. La política mercantilista de la época sostenía que esta ventaja en conocimiento y tecnología debía mantenerse en manos privadas para obtener una ventaja en la lucha económica; aún no existía el libre comercio, que el Reino Unido adoptó un siglo después, cuando ya era la potencia económica indiscutible.
Esta no fue una estrategia exclusiva de Inglaterra, sino también de los Países Bajos y algunas repúblicas italianas como Venecia; es decir, de aquellas regiones más avanzadas donde la industrialización comenzaba a afianzarse. Sin embargo, existe consenso en que la mayoría de estas medidas no fueron muy efectivas. La razón es que los países rezagados, como Francia, Prusia o Estados Unidos, respondieron combinando (ilegalmente) políticas para atraer trabajadores con espionaje industrial. Por ejemplo, el estadounidense Samuel Slater, conocido en Inglaterra como «Slater el traidor», emigró a las Islas Británicas disfrazado de peón agrícola para memorizar la maquinaria de hilado de Arkwright; gracias a ello, Estados Unidos adquirió la tecnología que durante décadas había otorgado al Reino Unido su principal ventaja económica.
La situación actual es similar. Si bien existen debates académicos al respecto, es evidente que la IA aumenta la productividad en ciertas tareas (por ejemplo, en el procesamiento y manipulación de grandes cantidades de datos o en la redacción de documentos). Si esta función estuviera disponible solo para Estados Unidos, otorgaría una ventaja considerable a sus empresas frente a sus competidores. Aunque el gobierno estadounidense alega «seguridad nacional» como motivo de su decisión, esta es una forma típica de encubrir políticas mercantilistas que, en última instancia, buscan una ventaja económica para sus empresas.
Cabe añadir que los programas de inteligencia artificial generativa de Estados Unidos no son enteramente suyos. Como recordó Albert Einstein en «¿Por qué el socialismo?», ningún logro individual surge de la nada: la vida de cada persona es posible gracias al trabajo y los logros de millones de personas, del pasado y del presente, y es la sociedad la que proporciona el lenguaje, las formas de pensamiento y la mayor parte de su contenido. En este sentido, todo conocimiento es una herencia colectiva e intergeneracional. Así como las máquinas de la revolución industrial incorporaron los recursos expropiados y saqueados de las colonias y la periferia del mundo —pues sin ellos era imposible concebir la construcción de los artefactos en cuestión—, la IA generativa incorpora conocimiento que, por definición, es de dominio público. Incluso todos nuestros datos, incluidos mis propios artículos, son utilizados por la IA generativa tanto para su entrenamiento como para la construcción de los resultados ofrecidos al usuario. Por lo tanto, una de las preguntas de nuestro tiempo podría ser: ¿quién controla y se apropia del conocimiento de origen común?
Al mismo tiempo, todo el proceso depende de una red de infraestructuras construida asimétricamente según la lógica del capital, es decir, orientada hacia aquellos lugares donde la naturaleza y los seres humanos son más accesibles, más maleables y, sobre todo, más baratos. Esto es lo que Cecilia Rikap, en su excelente libro «Una teoría de la dependencia digital», ha denominado «extractivismo gemelo». El resultado es un proceso que concentra las ganancias en unos pocos actores (las grandes corporaciones de IA) y distribuye los costos económicos, sociales y ecológicos en regiones periféricas. Y el control de las funciones esenciales de la IA sigue residiendo en el centro, ya sea Estados Unidos o China.
El caso aquí descrito pone de manifiesto una vulnerabilidad crítica para el resto de los países del mundo, incluidos los europeos, que ya dependen de los servicios de inteligencia artificial de empresas estadounidenses. Si bien muchos países se han lanzado a una lucha por atraer centros de datos de IA, lo cierto es que esta infraestructura —que, además, consume mucha energía y agua— es solo la parte de la cadena donde se procesan los datos, y no genera ni muchos empleos cualificados ni capacidad alguna para controlar el software. Se trata simplemente de enclaves de extracción por cuyas migajas luchan ciertas regiones del mundo; regiones que, como Argentina, ofrecen oficialmente energía abundante y mano de obra barata como una «ventaja». En cualquier caso, los propietarios de la IA siempre pueden desconectar selectivamente su uso, como acaban de hacer con el modelo Fable, a petición del gobierno estadounidense o por razones aún más triviales.
La única solución disponible para otros países es implementar sus propios modelos de inteligencia artificial, lo cual no es tarea fácil. Por un lado, la eficacia de la IA generativa es el resultado de acumular vastos conocimientos y utilizar mano de obra barata que, mediante tareas arduas y repetitivas, contribuye a mejorar la precisión del modelo. Las implicaciones de este proceso de «gestación» son significativas para la creación de una alternativa al software estadounidense. Por otro lado —y quizás el factor más importante— ningún país europeo o latinoamericano podrá, por sí solo, crear una alternativa competitiva a los modelos estadounidenses o chinos. El requisito previo para lograrlo es necesariamente un cambio de escala, es decir, la cooperación entre países. Pero la escala no basta, y si el conocimiento es una herencia común, la alternativa no puede limitarse a reproducir el mismo extractivismo bajo bandera europea. Debe apuntar a modelos públicos y abiertos, gestionados como lo que ese conocimiento es en su origen: un bien colectivo. Es precisamente esta hipótesis la que la extrema derecha y el movimiento MAGA intentan sabotear de raíz, erosionando las frágiles instituciones europeas.
