Iniciemos con la noción central: las potencias internacionales han comenzado una carrera para dominar el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) porque el ganador se convertirá en la nación líder del mundo durante los años por venir.
Por ejemplo, la IA energizada con procesamiento cuántico promete resolver los problemas históricos humanos, como erradicar enfermedades, alcanzar la inmortalidad, desarrollar fuentes de energía realmente sustentables, eficientar exponencialmente los procesos de producción y hasta entender la naturaleza del espacio-tiempo.
Aunque, en términos más inminentes, necesitan a la IA como un arma para protegerse a sí mismos, tal como sucedió con la carrera para el desarrollo de la bomba nuclear. Un sistema avanzado puede comprometer las estructuras socioeconómicas de un país —como borrar los registros bancarios— y detonar un estado anárquico incontrolable.
En resumen, países como Estados Unidos y China necesitan dos variables fundamentales para ganar la carrera del desarrollo tecnológico actual: potencia de cómputo y aprendizajes.
Sobre lo primero, la potencia de cómputo depende del suministro constante de chips avanzados, cuya fabricación requiere elementos como tierras raras (fundamentales en semiconductores). Esto explica el repentino interés de Trump en Groenlandia y Ucrania, por ejemplo. También requiere atraer capital humano altamente calificado, infraestructura tecnológica avanzada y marcos regulatorios ágiles.
Sobre lo segundo, sucede algo muy interesante. Actualmente, se necesitan grandes volúmenes de datos para entrenar a los modelos de IA. Por esta razón, Sam Altman, CEO de OpenAI (los creadores de ChatGPT), ha declarado: “Si los desarrolladores de la República Popular China tienen acceso sin restricciones a datos con derechos de autor mientras que las empresas estadounidenses no, la carrera por la IA habrá terminado para nosotros”.
Es decir, la Inteligencia Artificial necesita aprender de nosotros los humanos “comunes y corrientes” para evolucionar. De forma aún más interesante, dichos procesos de optimización ya operan por sí mismos y evolucionan solos, tal como lo hacemos los organismos vivientes.
Siguiendo la teoría del caos, lo que sucede es que el aprendizaje en una computadora, como postuló Alan Turing, no sigue una lógica lineal predecible, sino que se comporta más bien como un sistema caótico, donde pequeñas variaciones iniciales producen grandes diferencias en los resultados finales. Precisamente, esta complejidad impredecible es lo que hace tan poderosa a la inteligencia artificial.
Esto último significa que la programación inicial de los algoritmos digitales automatizados que representan la IA debe tomar rumbos propios para avanzar.
Con estos antecedentes, podemos esperar que los países del mundo seguirán empujando muy fuerte para aumentar su potencia de cómputo —digital y cuántica—, disputando recursos naturales estratégicos, aumentando los presupuestos destinados a tecnología y atrayendo a las mentes más brillantes. También podemos esperar que se relajen los marcos regulatorios relacionados y de acceso a la información, así como que se fomente la participación directa e indirecta de todos nosotros en estos procesos (como interactuar con sistemas de IA). Se aproximan tiempos inéditos, y será crucial que cada uno de nosotros construya una visión amplia y un espíritu colaborativo para derivar en un futuro brillante.
Profesor de Creatividad y Etología Económica en el sistema UP/IPADE
