Diane Coyle

La se está moviendo rápidamente. Las personas están utilizando inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje grande (LLM) para construir nuevos servicios y realizar tareas existentes, y la tecnología subyacente en sí está avanzando rápidamente. Como observa el economista Michael Spence, ganador del premio Nobel, esta ola de adopción bien podría producir ganancias significativas de productividad después de casi dos décadas de crecimiento mediocre.

Cada día trae noticias sobre este fenómeno, como el reciente anuncio de Google de que su IA ha ayudado a American Airlines a reducir las estelas en un 54%, reduciendo la huella climática de cada vuelo. Pero las noticias no son del todo buenas. Tal y como están las cosas, es más probable que la IA ayude a las grandes empresas tecnológicas a consolidar su dominio. Ellas son las que tienen los recursos para desarrollar y mantener los modelos de IA más potentes, y ya se están moviendo rápidamente para agrupar LLM con sus servicios existentes. Estos desarrollos se producen en un momento en el que las autoridades antimonopolio de todo el mundo están cada vez más preocupadas por el poder de mercado de las empresas tecnológicas.

Dado el gran poder de ‘big tech’ en muchos países, no es de extrañar que los responsables políticos estén luchando para diseñar respuestas contundentes, efectivas y coherentes. En algunas jurisdicciones, los responsables políticos y los líderes de la industria ya están atrapados en enfrentamientos políticos.

Por ejemplo, Meta (Facebook) bloqueó recientemente los enlaces de noticias procedentes de Canadá en respuesta al requisito del Gobierno Canadiense de que las plataformas compensen a los editores de noticias. Una disputa similar ocurrió anteriormente en Australia, donde el gobierno ha anunciado nuevos planes para multar a las plataformas en línea por incitar a la difusión de información errónea. En el Reino Unido hay un muy criticado “proyecto de ley de seguridad en línea” que ha llevado a algunas compañías tecnológicas a amenazar con retirarse del mercado por completo. Y en los Estados Unidos, el Congreso ha considerado intervenciones a favor de la competencia, como la propuesta Ley de Mercados Abiertos.

Pero si bien algunos formuladores de públicas tienen un conocimiento profundo sobre la IA, su experiencia tiende a ser limitada y la mayoría de los otros tomadores de decisiones simplemente no entienden el tema lo suficientemente bien como para elaborar políticas sensatas al respecto. Debido a esta base de conocimientos relativamente baja y a la inevitable asimetría de información entre los reguladores y los regulados, es probable que las respuestas políticas a cuestiones específicas sigan siendo inadecuadas, muy influidas por los grupos de presión o muy controvertidas.

Entonces, ¿qué hay que hacer? Tal vez la mejor opción sea seguir una política basada en principios. Este enfoque ya ha ganado impulso en el contexto de cuestiones como la desinformación y el ‘trolling’, donde muchos expertos y defensores creen que las grandes empresas tecnológicas deberían tener un deber general de cuidado.

Cuando se trata de competencia y dominio del mercado, la regulación de las telecomunicaciones ofrece un modelo útil con su principio de interoperabilidad. Las personas con proveedores de servicios competidores todavía pueden llamarse entre sí porque todas las compañías de telecomunicaciones deben adherirse a estándares técnicos comunes y acuerdos de reciprocidad. Lo mismo ocurre con los cajeros automáticos: puede incurrir en una tarifa, pero aún se puede retirar efectivo de una máquina en cualquier banco.

En el caso de las plataformas digitales, la falta de interoperabilidad generalmente se ha establecido por diseño, como un medio para bloquear a los usuarios y crear “fosos”. Esta es la razón por la que las discusiones sobre políticas sobre cómo mejorar el acceso a los datos no han logrado ningún progreso. Pero no hay ninguna razón técnica por la que no se pueda volver a diseñar cierta interoperabilidad. Después de todo, las empresas ‘big tech’ no parecen tener muchos problemas para integrar los nuevos servicios que adquieren cuando se hacen cargo de los competidores.

En el caso de los LLM, la interoperabilidad probablemente no podría aplicarse a nivel de los propios modelos, ya que ni siquiera sus creadores entienden su funcionamiento interno. Sin embargo, puede y debe aplicarse para las interacciones entre LLM y otros servicios, como las plataformas en la nube.

Si me suscribo a Microsoft 365, por ejemplo, aún debería poder usar PaLM2 de Google, en lugar de verme obligado a usar también el complemento Copilot o GPT-4 de Microsoft. Este principio se estableció en la histórica decisión antimonopolio del 2001 contra la agrupación de Internet Explorer por parte de Microsoft, y nuevamente en el veredicto del 2007 contra su agrupación de Windows Media Player.

Un compromiso firme de aplicar los mismos principios a los LLM contribuiría en gran medida a evitar una mayor concentración del mercado. Si la IA va a cumplir su promesa para la sociedad, debe ser ampliamente accesible para todos y estar sujeta a las mejoras que conlleva la competencia libre y justa.


–Glosado, traducido y editado–

Diane Coyle Profesora de políticas públicas de la Universidad de Cambridge