Sobre los autores

Ben Gansky es cofundador y director ejecutivo de Free Machine, una organización sin fines de lucro que desarrolla programas creativos que despiertan la participación cívica en la intersección de la tecnología emergente y las políticas públicas. Es artista, productor, diseñador de juegos electrónicos y organizador comunitario. Actualmente se desempeña como gerente de investigación y participación de Equitable Futures del Institute for the Future, con un enfoque en el diseño de procesos y estrategias de participación pública. Tiene una licenciatura en actuación por la Universidad de Michigan y un master en dirección por la Universidad Carnegie Mellon.

Michael Martin es el Director de Política Pública de Free Machine y el Jefe de Comunidades en Signal Fire, un fondo de capital de riesgo en etapa inicial impulsado por la inteligencia artificial. Anteriormente, administró AI XPRIZE y dirigió Global Community Relations en la Fundación XPRIZE. Tiene una Maestría en Planificación Urbana de la Universidad de Nueva Orleans y una licenciatura en Ciencias Políticas de la Universidad Pace.

Ganesh Sitaraman es profesor de derecho en la Facultad de Derecho de Vanderbilt y miembro titular del Center for American Progress. Durante mucho tiempo ha trabajado como asesor principal de la senadora Elizabeth Warren. Ha escrito sobre política exterior y doméstica en The New York Times, The New Republic, The Boston Globe y The Christian Science Monitor y es el autor de The Counterinsurgent's Constitution: Law in the Age of Small Wars, que ganó el 2013 Palmer Civil Premio de las libertades. Se graduó de la Facultad de Derecho de Harvard, donde fue editor de la Harvard Law Review.

Los autores consideran que los estadounidenses no deberían depender de los gigantes tecnológicos, como Google o Facebook, para obtener los beneficios de la inteligencia artificial. Una alternativa sería que el gobierno aporte la infraestructura y los recursos para el desarrollo público de esta tecnología.

La inteligencia artificial es una tecnología que depende principalmente de grandes bases de datos. Los gigantes tecnológicos, gracias a la vigilancia que ejercen sobre la conducta de sus usuarios, poseen una creciente ventaja de mercado sobre las pequeñas strats-ups y los emprendedores. La falta de regulación en este campo ha permitido que estos gigantes supriman la competencia, adquieran compañías rivales y acaparen a los mejores ingenieros de programación y científicos de datos. Estas dinámicas han hecho difícil a pequeñas empresas, gobiernos y organizaciones sin fines de lucro usar y desarrollar esta tecnología sin recurrir a estos gigantes tecnológicos, lo que ha implicado ceder este campo en desarrollo a un sector privado distorsionado por prácticas monopólicas.

Ante este escenario los autores proponen como alternativa el desarrollo público de la inteligencia artificial. Aunque esta alternativa no evitará que las grandes compañías almacenen y usen información de sus usuarios, sí permitirá que el sector público y las strart-ups desarrollen habilidades y productos que les permitan competir con ellas. Un marco conceptual más amplio que el de la orden ejecutiva sobre inteligencia artificial de Trump, acompañado de la aprobación de los fondos necesarios por el congreso, daría la oportunidad a todos los niveles de gobierno de tomar el control de esta tecnología.

La propuesta tiene tres partes. La primera es una fuente de datos públicos accesible a usuarios registrados, alimentada por los recursos de datos de los tres niveles de gobierno. Los usuarios autorizados serían sometidos a una verificación para evitar el acceso de gobiernos extranjeros, hackers y otros con intenciones lesivas, al tiempo que se establecerán mecanismos para que estos datos no sean usados para realizar publicidad personalizada y actividades discriminatorias. Debido a que gran parte de esos datos podrían ser muy sensibles, el acceso a estos recursos estaría regulado para proteger la privacidad de la información. Por ejemplo: los datos podrían mostrarse a través de una interfaz que permita sacarles provecho sin revelar la identidad de la fuente u otra información sensible, mientras que otro tipo de datos, como los meteorológicos, estarían disponibles en un formato diseñado para entrenar inteligencia artificial.

En segundo lugar, el desarrollo público de esta tecnología necesitará de financiamiento público para investigación y desarrollo. La inversión y la investigación privada en esta área, como en todas, se concentra más en generar ganancias para estas compañías, que en buscar resolver los problemas más importantes y urgentes de interés de público. Aunque el gasto público en investigación y desarrollo ha sido uno de los principales motores del crecimiento económico y el progreso tecnológico en Estados Unidos, la inversión de China en inteligencia artificial superará por mucho la inversión de la potencia occidental. Un incremento considerable del financiamiento para la investigación podría repercutir en el desarrollo de tecnologías de interés público e innovación en una gama más amplia de problemas.

En tercer lugar, la mayor parte del desarrollo estatal en inteligencia artificial es realizada por el sector militar y aplicada a problemas de seguridad nacional. Sin embargo, la salud pública, el transporte, la energía y otras áreas también podrían beneficiarse de esta tecnología, cuidando siempre que los algoritmos utilizados cumplan con los más altos estándares éticos.

Aunque el desarrollo público de la inteligencia artificial no resolverá todos los problemas que plantea esta tecnología, si podría solucionar el monopolio que unas cuantas empresas han establecido sobre ella, restaurando las condiciones de competitividad y preservando los valores democráticos de la sociedad estadounidense.