Una gobernanza mundial informal para la IA

Por J. P. Singh, Project Syndicate.

WASHINGTON- En El puente de tres arcos, el novelista Ismail Kadaré narra la construcción de un puente en la Arbëria medieval (actual Albania, tierra natal de Kadaré), en los tiempos en que el Imperio bizantino estaba dando paso a los otomanos. Construir el puente resulta extremadamente difícil, y lo mismo cruzarlo. Ahora que no pasa semana sin noticias de la intensa rivalidad entre los desarrolladores de inteligencia artificial estadounidenses y los chinos, el puente de Kadaré es una muy buena metáfora del estado actual de la gobernanza mundial de la IA.

Las autoridades estadounidenses están obsesionadas con el uso estratégico de las ventajas de su país en IA. El Congreso y la Casa Blanca aspiran a aprovechar el poder de cómputo (centros de datos y semiconductores avanzados) de los Estados Unidos y mantener en tanto al resto del mundo en una posición de negociación desventajosa. El discurso imperante en Estados Unidos y China es que estamos en un mundo de competencia despiadada donde no hay lugar para tender puentes.

Como director de un amplio equipo interdisciplinario de investigadores que aplica métodos computacionales al análisis de la gobernanza mundial de la IA, creo que la cuestión es más compleja de lo que sugiere el discurso de «rivalidad entre grandes potencias». Nuestra metodología traza las numerosas interconexiones entre las estrategias de IA nacionales y multilaterales, y revela puntos en común, diferencias y un proceso mutuo de aprendizaje e influencia entre Estados y organizaciones.

La influencia no tiene por qué ir del fuerte al débil. Sistemas de IA usados por pastores africanos tendrían utilidad indudable en otros lugares. Ya es el caso del «India Stack», el portal indio de verificación de identidad y pagos digitales, que tiene imitadores en todo el mundo en desarrollo. A la par de la difusión internacional de tecnologías y mecanismos de poder, los débiles aprenden unos de otros y hallan modos de no terminar en situación desventajosa.

Desde 2016, más de setenta países publicaron estrategias nacionales de IA, lo mismo que la Unión Europea y organismos multilaterales como Naciones Unidas. En conjunto, estos documentos ofrecen un extenso corpus textual pasible de análisis, y el equipo que dirijo ha logrado crear una descripción detallada de los temas que contienen. Nuestro modelo presenta las distribuciones de palabras en los documentos con sus distribuciones de probabilidad (de modo muy similar a los grandes modelos de lenguaje), y permite llegar a tres conclusiones principales.

En primer lugar, existen grupos de países con una coincidencia en determinados temas o prioridades. Por ejemplo, los países de la UE tienden a buscar un equilibrio entre la competitividad económica y las preocupaciones éticas y sociales, y los países latinoamericanos tienden a coincidir en el uso de infraestructuras digitales ya existentes. China y Estados Unidos, en cambio, se mantienen aislados, cada uno de ellos con una estrategia propia centrada en el dominio mundial, la investigación y el desarrollo y el conocimiento científico.

En segundo lugar, además de los agrupamientos regionales, también existen coincidencias a través de redes internacionales. Por ejemplo, España aparece en dos grupos, el latinoamericano y el de la UE. Suecia coincide con la UE en un tema, pero con Finlandia en otro (en concreto, uno que combina la mejora de cuestiones sociales, laborales y de bienestar con una estrategia favorable a las startups y a las reformas económicas).

Igual de notable es la aparente falta de coincidencias entre los organismos multilaterales y los países. Por ejemplo, la Organización Mundial de la Salud solo produce documentos en el ámbito sanitario, de modo que la unidad de comparación adecuada serían las estrategias nacionales de IA con aplicación a la salud. Se exceptúan el grupo de la UE y el Banco Mundial, cuyas estrategias para la IA tienen mucho en común con numerosos países en desarrollo.

Por supuesto, toda tecnología entraña innovación y aprendizaje, que a su vez influyen en las normas e instituciones. Que el proceso de difusión y evolución de la IA vaya acompañado de un aprendizaje en el nivel mundial no tiene nada de raro. Lo que sí sorprende es el énfasis periodístico en la competencia entre grandes potencias y en la cuestión de los «rezagados». A pesar de ser inquietudes válidas, no son sino una parte del todo, y no revelan los complejos mecanismos de aprendizaje que sitúan al Banco Mundial en lugar central de los agrupamientos de países en desarrollo o muestran que entre las ideas de España en relación con la IA y las de los gobiernos latinoamericanos hay grandes parecidos.

Aquí en Washington, hoy es casi tabú hablar de «cooperación internacional» en materia de gobernanza de la IA. Pero el hecho de que los países se influyen e imitan mutuamente es una realidad empírica, y esa realidad está evolucionando tan rápido como la infraestructura de IA, lo cual hace pensar que ya existe algo parecido a la cooperación internacional.

Como el puente entre civilizaciones de Kadaré, crear y mantener conexiones formales todavía es muy difícil, sobre todo si involucran a las dos grandes potencias de la IA. Pero para el resto del mundo la tarea resulta mucho más fácil. Aquí otros países y organismos tienen una oportunidad para compartir lo que saben, enseñarse mutuamente y, en definitiva, crear instituciones y normas compartidas que todos puedan aceptar. Copyright: Project Syndicate, 2026.

J. P. Singh, profesor distinguido de la Escuela Schar de Políticas y Gobierno y director del Centro para la Innovación en IA y la Competitividad Económica de la Universidad George Mason, es coeditor principal de Perspectivas Mundiales.