Los genes de todos los organismos vivos contienen una secuencia compuesta por cuatro tipos diferentes de moléculas llamadas nucleótidos (o bases nitrogenadas), los cuales constituyen la macromolécula de ADN. La industria de la digitalización y la inteligencia artificial (IA) ha transformado estas secuencias genéticas en información digitalizada. Tanto empresas del sector de la salud y la agricultura como centros de investigación del Norte global han secuenciado una enorme cantidad de genomas (el conjunto de genes de un ser vivo).

La aplicación de la IA tiene como propósito identificar asociaciones y realizar predicciones sobre el comportamiento genético. Los cultivos alimentarios desempeñan un papel fundamental en los esfuerzos de secuenciación, ya que aportan información clave sobre los genes responsables de rasgos agronómicamente favorables al interés industrial.

Asimismo, la IA representa una herramienta crucial para los investigadores en biología molecular, pues facilita la recopilación de información asociada a los genes y a sus manifestaciones físicas, el llamado fenotipo, tales como el color de un grano de maíz. Toda esta información permite optimizar el rendimiento agrícola. Por otra parte, la IA puede predecir procesos regulatorios genéticos; es decir, información que no radica únicamente en los genes, sino en la manera en que estos se regulan y expresan. El objetivo radica en predecir la resistencia o susceptibilidad de una variedad de semilla, identificar ciertas enfermedades y determinar qué elementos regulatorios pueden activarse o desactivarse según sea necesario.

A partir de los volúmenes de información almacenados en bases de datos, la IA se emplea como herramienta para la edición genética con el fin de experimentar y evaluar el comportamiento de un gen bajo determinadas condiciones ambientales. Para ello, se utilizan algoritmos entrenados que procesan datos en tiempo real y construyen modelos orientados a identificar patrones entre la información existente y los resultados esperados. Cuantos más datos se acumulen, más precisas serán las predicciones respecto a una eventual realidad; sin embargo, nunca serán perfectas, y es precisamente allí donde radica el peligro del uso de la IA en la manipulación de la vida.

El empleo de estas herramientas en la edición genética conlleva incertidumbres, distorsiones y las llamadas “alucinaciones”, un fenómeno vinculado al efecto de “caja negra”, en el cual resulta imposible determinar las razones por las que la IA selecciona ciertas probabilidades. Por consiguiente, el uso continuo de la IA en la edición genética desborda las capacidades actuales de evaluación de la bioseguridad y debilita los esquemas de supervisión regulatoria aplicables a las nuevas tecnologías.

El debate sobre la información de secuencias digitales de genes

Uno de los temas centrales en las negociaciones internacionales sobre biodiversidad y recursos genéticos es el acceso a la información sobre secuencias digitales de recursos genéticos (DSI, por su sigla en inglés). A medida que estas bases de datos se expanden, mejoran los modelos predictivos. La compartición y el acceso abierto a estas secuencias digitalizadas permitirían obtener mejores resultados y potenciar los beneficios para los cultivos mediante el uso de la IA. De igual modo, la disponibilidad pública de estos recursos genéticos favorecería la exploración continua de nuevas herramientas y modelos de implementación. La autora cierra apuntando el elemento de incertidumbre que caracteriza la manipulación de lo vivo, mismo que no puede ser eliminado completamente dada la complejidad de los hábitats y del hecho de que los organismos genéticamente modificados introducen "novedades", todo lo cual genera consecuencias impredecibles y potencialmente dañinas.