Regular la IA no es prohibir (I)

Está en el aire la idea de que regular es sinónimo de prohibir. Es solo una media verdad, la peor de las mentiras. Regular es cambiar las reglas, modificar los incentivos, inhibidores y relaciones entre los actores de un espacio económico-social.

Toda sociedad tiene un conjunto de relaciones de poder que determinan cómo se organizan los individuos que la integran, cómo se toman las decisiones y cómo se distribuyen sus costos y beneficios. La filosofía, el derecho y, más acá en el tiempo, la sociología, han debatido en detalle y profundidad este tema, sobre el que hay infinidad de teorías y posturas.

Estas relaciones de poder se traducen en un conjunto de reglas que en una sociedad moderna se plasman en un marco normativo: la Constitución, las leyes, los decretos y los reglamentos. Regular implica hacer los cambios necesarios en la normativa para cambiar las reglas del juego y, digámoslo explícitamente, modificar con ello las relaciones de poder de la sociedad. Eso es lo que es necesario encarar para la inteligencia artificial (IA) en Uruguay.

Antes de fundamentar esta afirmación, necesitamos entender el contexto, y para ello vamos a revisar la cadena de valor de la IA.

La IA supone un sector de la economía que a nivel mundial está en el orden de los billones de dólares. Esa economía tiene una larga y sofisticada cadena de valor, con numerosos actores y roles que intentaremos resumir a continuación:

1. Equipamiento físico: en la cúspide de la cadena está la fabricación de equipamiento, con los chips (GPUs y TSUs) como la estrella absoluta. La extracción de materias primas (en particular las tierras raras) y la producción de equipamiento constituyen un sector de márgenes enormes, proporcionales a sus barreras de entrada.

2. Infraestructura: los centros de datos y el software de base que construye la nube siguen en la cadena. Los modelos más grandes de IA utilizan de cientos de miles a millones de procesadores, y es la infraestructura la que permite que estén disponibles, administrarlos, mantenerlos, repararlos, etcétera.

3. Grandes modelos de IA: incluyen la adquisición, depuración y manejo de cantidades enormes de datos, el diseño y desarrollo de los algoritmos, su entrenamiento y despliegue. Incluyen también la creación de interfaces para que otros sistemas utilicen los modelos (API) y la creación de interfaces de usuario para que las personas las utilicen (chats).

4. Aplicaciones especializadas con base en los grandes modelos o eventualmente generando pequeños modelos especializados de IA, implica la aplicación de IA directamente en la solución de la problemática de un área específica, como la salud, las finanzas, el transporte o el armamento.

5. Usuarios finales: ya sea a través de las interfaces que ponen a disposición los grandes modelos de IA, como ChatGPT o el modo IA de Google, a través de aplicaciones livianas que personalizan o focalizan el uso de los grandes modelos, o a través de las aplicaciones especializadas, son los usuarios finales los que generan la relación entre la sociedad y la economía con el ecosistema de la IA, y los que ponen el dinero, que como en toda cadena de valor circula en dirección opuesta a la de la actividad productiva.

Tal como lo explica Michael Porter en su libro fundacional La cadena de valor, los márgenes aumentan de forma proporcional a las barreras de entrada, y eso suele suceder a medida que se avanza en el sentido del flujo del dinero.

La cadena de valor de IA es modélica en este sentido: mientras el segmento de los usuarios finales está casi colapsado de servicios con diferencias ininteligibles y barreras de entrada ínfimas, muchos gratuitos o de márgenes mínimos, el segmento del equipamiento físico está integrado por empresas monopólicas que dominan casi el 100% de su especialidad. Nvidia para las GPUs, ASML en Países Bajos para la producción de las valiosas litografías, TSMC en Taiwán para la fabricación de los chips.

La realidad sin regulación

Carecer de un marco regulatorio específico no implica que no haya reglas del juego. En IA, como en muchos otros aspectos cuando se trata de un país pequeño y periférico como Uruguay, sin regulación específica, el partido se juega con las reglas de los que están en el principio de la cadena de valor.

Esas reglas, y no hay que ser muy astuto para darse cuenta, intentan mantener al menos los tres primeros eslabones de equipamiento físico, infraestructura y grandes modelos para las grandes multinacionales en exclusividad absoluta, relegando al resto de los actores, donde se encuentra Uruguay, al rol de usuarios y, en algún caso, desarrolladores de aplicaciones especializadas. Y pretenden hacerlo en un contexto donde los precios, las condiciones y los contratos se deciden fuera de Uruguay, lo mismo que para los litigios que se generen a partir de la operación.

Este statu quo es defendido con una serie de argumentos que quienes tienen que tomar las decisiones en Uruguay parecen haber hecho propios, a pesar de su debilidad.

• La regulación inhibe el desarrollo: este es un argumento falaz, que busca disparar en nuestra cabeza la idea de que regular es prohibir. El desarrollo va a ocurrir. La regulación determina dónde, cómo y beneficiando a quién. Por supuesto que toda regulación quita incentivos e incluso prohíbe determinadas vías, pero a la vez habilita y fomenta otras. Una buena regulación cambia las reglas del juego, buscando con ello alterar el curso del desarrollo con un fin determinado.
• La tecnología avanza tan rápido que la regulación queda vieja: la buena regulación no se introduce en los detalles de la tecnología, sino en las causas, las consecuencias, los derechos y los perjuicios, entre otros. Por ejemplo, si se regula de modo que los litigios deban realizarse en territorio nacional para contratos de determinado tamaño o determinado riesgo, eso no cambia con la tecnología.
• Si se regula mal, es terrible: sin dudas, 100% de acuerdo. Pero la solución es regular bien o al menos tomar todas las medidas para hacerlo bien. El argumento es igual de débil que un médico que decida no operar una apendicitis porque si la opera mal es terrible.
• No hay que regular porque hay que hacerlo bien, sin apurarse: sin apurarse y no hacerlo son dos cosas distintas. Parece raro que este oxímoron, que afirma que la mejor forma de hacer algo es no hacerlo, pase como argumento.
• Los países que regulan tienen malos resultados: este argumento va dirigido contra la Unión Europea y tiene varios propósitos. Por un lado, dar a entender de forma implícita que la Unión Europea, que ha avanzado significativamente en regulación, está detrás y perdió la carrera por causa de la regulación, algo que de alguna manera han conseguido imponer. Por otro lado, transmitir la idea de que la regulación es una excentricidad o un mandato de burócratas anclados en el pasado. Por último, hacernos creer que Estados Unidos no tiene regulación de algoritmos e IA.

La realidad, la pura y dura realidad, muestra que Uruguay está en el final del final de la cadena de valor, utilizando los grandes modelos de IA con contratos de suscripción, es decir, contratos escritos de antemano que se aceptan en su totalidad o no se utiliza el servicio, como los del streaming de video o de una tarjeta de crédito.

Los proyectos que se desarrollan, en particular los comerciales, en su mayoría aplastante no son más que una capa muy fina entre los grandes modelos de IA y los usuarios, que tienen márgenes muy escuetos o nulos y son fácilmente replicables. Este es el “desarrollo” que estamos defendiendo si no regulamos.

Uruguay no se va a transformar en el fabricante número 1 de GPUs, tampoco en el número 2, ni de la noche a la mañana va a construir un gran modelo de lenguaje soportado en millones de procesadores, pero este no es un juego de todo o nada. Se pueden (y deben) tomar medidas para alterar las reglas del juego y modificar el rumbo de la IA en Uruguay. Si pretendemos que toda decisión sea inocua a las relaciones de poder, seguiremos el rumbo que nos indican los contratos de suscripción.

Daniel Mordecki es docente de Usabilidad y fue director ejecutivo de Agesic.