Cómo crear una infraestructura de IA soberana
Los debates sobre la "soberanía de la inteligencia artificial" se enfocan principalmente en dos aspectos: la inversión y las capacidades. Se alienta a los países a financiar empresas nacionales que lideren el desarrollo de modelos de IA avanzados, construir clústeres de computación y establecer infraestructuras de datos. Sin embargo, aunque estas acciones son relevantes, no garantizan por sí solas una verdadera soberanía en IA. Para lograrlo, es crucial contar con una arquitectura de IA completamente interoperable que permita la competencia en los derechos. Esta arquitectura comprende múltiples capas interdependientes, donde la infraestructura energética alimenta los clústeres de computación, y la capacidad de procesamiento es fundamental para entrenar y operar modelos de IA.
Una arquitectura competitiva no solo amplía el mercado para los principales proveedores de modelos, sino que también reduce los costos de insumos para las empresas que desarrollan soluciones basadas en ellos. Esto evita que las empresas de IA más avanzadas se conviertan en cuellos de botella económicos. Si un país garantiza la competitividad en una sola capa, podría verse obligado a aceptar precios en las demás, ya que las empresas dominantes utilizan su influencia en una capa para capturar las adyacentes mediante precios combinados y alianzas exclusivas. La dependencia de proveedores y la explotación en cada nivel de la arquitectura tecnológica no benefician a ningún país a largo plazo.
El primer pilar de una arquitectura de IA soberana es la regulación ex ante de la competencia. Algunas jurisdicciones ya están implementando este enfoque. Por ejemplo, la Ley de Mercados Digitales de la Unión Europea establece criterios para identificar a los "guardianes", así como mandatos de interoperabilidad y prohibiciones de auto-preferencia. En el Reino Unido, la Ley de Mercados Digitales, Competencia y Consumidores otorga a la Unidad de Mercados Digitales la capacidad de designar a las principales empresas tecnológicas como Mercados Estratégicos, imponiéndoles requisitos de conducta que incluyen normas de interoperabilidad. India también avanza en esta dirección, con la creación de un marco regulatorio para prevenir prácticas anticompetitivas en el sector digital, aunque el borrador de la Ley de Competencia Digital fue retirado el año pasado, se están realizando revisiones.
En Estados Unidos, la legislación antimonopolio ha buscado garantizar la competencia desde hace tiempo, con ejemplos como la Ley Antimonopolio Sherman de 1890 y el proceso judicial contra Microsoft en 1998. Recientemente, la Comisión Federal de Comercio y el Departamento de Justicia han reactivado la aplicación de la legislación antimonopolio, centrándose en los efectos de red de los datos y la dinámica de las plataformas. Sin embargo, el país aún no ha comprometido sus esfuerzos hacia la competencia en la arquitectura de la IA. Dada la rápida concentración de los mercados de IA, la regulación por sí sola no puede preservar la competencia.
El segundo pilar de una plataforma de IA soberana es su arquitectura: la competencia debe estar integrada en los sistemas digitales. La Arquitectura de Empoderamiento y Protección de Datos de India ilustra cómo esto puede funcionar, estableciendo "canales de datos" basados en el consentimiento que permiten a las personas compartir información de manera segura y transparente. Esta lógica puede aplicarse a la computación, los modelos y los agentes, permitiendo a cada país determinar su equilibrio entre riesgo e innovación, y mantener la soberanía sobre los sistemas de IA dentro de su jurisdicción.
El tercer pilar de una arquitectura de IA soberana es un canal compartido de modelos de IA de pesos abiertos, accesible para todos los países. Los pesos abiertos permiten una interoperabilidad genuina entre modelos, lo que no ocurre con las interfaces de programación de aplicaciones cerradas. La creación de una arquitectura de IA de pesos abiertos, financiada con fondos privados, debe ser impulsada por un consorcio de potencias intermedias, con una fundación encargada de su gobernanza para garantizar su apertura y la implementación segura de los modelos. Es fundamental un enfoque escalonado para la publicación de modelos, respaldado por una evaluación rigurosa y estándares de seguridad compartidos.
El cuarto pilar de la IA soberana es la interfaz de usuario. Los agentes se están convirtiendo en la principal puerta de acceso a la información y servicios para los ciudadanos. Se debería exigir a las empresas digitales de importancia sistémica que proporcionen un agente gratuito que cumpla con estándares de seguridad, preserve la privacidad y sea interoperable. La Interfaz Unificada de Pagos de India es un ejemplo de un sistema de pagos digitales que permite a las personas gestionar sus finanzas de manera eficiente. Sin embargo, la interfaz más importante de la era de la IA no debe convertirse en un medio para obtener dinero o datos de los usuarios.
Ningún país puede construir por sí solo la arquitectura de la "soberanía de la IA". Es necesario que coaliciones de países colaboren para regular el sector, diseñar y operar la infraestructura, abrir la capa de modelos y universalizar la interfaz de los agentes. Esto garantizará la competencia, la interoperabilidad y la rendición de cuentas en cada capa de la arquitectura. El desafío es significativo, ya que estas coaliciones deberán gestionar disyuntivas complejas entre apertura y seguridad, soberanía e interoperabilidad, y regulación e innovación. Sin embargo, el imperativo de avanzar en esta dirección es claro.