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En El puente de los tres arcos, el novelista Ismail Kadare narra la historia de un puente que se construye en la Arbëria medieval (la actual Albania, tierra natal de Kadare) justo cuando el Imperio bizantino cede terreno al Imperio otomano. El puente es extremadamente difícil de construir e igualmente difícil de cruzar. Con cada semana nuevas noticias sobre la feroz rivalidad entre los desarrolladores de IA estadounidenses y chinos, el puente de Kadare se erige como una metáfora pertinente de la gobernanza global de la IA actual.
En Estados Unidos, los responsables políticos están obsesionados con instrumentalizar las ventajas de su país en inteligencia artificial. Tanto el Congreso como la Casa Blanca aspiran a aprovechar el poder computacional estadounidense —semiconductores avanzados y centros de datos—, manteniendo al resto del mundo en una posición de desventaja negociadora. La narrativa predominante, tanto en Estados Unidos como en China, es que vivimos en un mundo despiadado donde no se pueden construir puentes.
Como líder de un amplio equipo de investigadores interdisciplinarios que utilizan métodos computacionales para analizar la gobernanza global de la IA, creo que el tema es más complejo de lo que sugiere la narrativa de la «rivalidad entre grandes potencias». Nuestro enfoque rastrea las múltiples interconexiones entre las estrategias nacionales y multilaterales de IA, revelando similitudes, diferencias y cómo los estados y las organizaciones aprenden unos de otros y se influyen mutuamente.
Esta influencia no siempre fluye de los fuertes a los débiles. Los sistemas de IA utilizados por los pastores en África seguramente resultarían relevantes en otros lugares. Esto ya se observa en IndiaStack, el portal de identidad y pagos de la India, que está siendo ampliamente imitado en el mundo en desarrollo. A medida que las tecnologías y el poder se extienden globalmente, los más débiles aprenden unos de otros y encuentran maneras de evitar quedar en desventaja.
Desde 2016, más de 70 países han publicado estrategias nacionales de IA, al igual que la Unión Europea y organizaciones multilaterales como las Naciones Unidas. En conjunto, estos documentos ofrecen una gran cantidad de datos textuales para el análisis, y mi equipo ha elaborado una descripción detallada de los temas que contienen. Nuestro modelado de temas presenta las distribuciones de palabras en los documentos junto con sus distribuciones de probabilidad, de forma similar a un modelo de lenguaje a gran escala. Entre nuestros hallazgos, destacan tres resultados notables.
En primer lugar, varios países se agrupan en torno a temas o prioridades específicas. Por ejemplo, los países de la UE se agrupan en torno a un enfoque que busca equilibrar la competitividad económica con las preocupaciones éticas y sociales, y los países latinoamericanos se agrupan en torno a uno que se basa en la infraestructura digital existente. Por el contrario, China y Estados Unidos no se agrupan con ningún otro Estado. Cada uno tiene una estrategia propia que se centra principalmente en el dominio global, la investigación y el desarrollo, y la experiencia científica.
En segundo lugar, más allá de los clústeres regionales, los países también comparten sus enfoques a través de redes internacionales. Así, España figura como actor tanto en los clústeres latinoamericanos como en los de la UE. Suecia se agrupa con la UE en un tema, pero también con Finlandia en otro (en concreto, uno que combina la mejora de las cuestiones sociales, laborales y de bienestar con una estrategia que favorece a las empresas emergentes y las reformas económicas).
Igualmente destacable es que las organizaciones multilaterales no parecen agruparse con los países. La Organización Mundial de la Salud, por ejemplo, solo publica documentos sobre temas de salud, por lo que la unidad de comparación adecuada serían las estrategias nacionales de IA en el ámbito de la salud. Las excepciones son la Unión Europea y el Banco Mundial, cuyo enfoque hacia la IA comparte muchas similitudes con el de numerosos países en desarrollo.
Por supuesto, las tecnologías siempre conllevan innovación y aprendizaje, que a su vez influyen en las normas e instituciones posteriores. No debería sorprendernos que el aprendizaje se produzca a nivel global a medida que la IA se difunde y evoluciona. La sorpresa reside en los titulares que se centran exclusivamente en la competencia entre grandes potencias y en los países rezagados. Si bien estas preocupaciones son válidas, representan solo una parte del panorama. No reflejan los complejos mecanismos de aprendizaje que hacen que el Banco Mundial ocupe un lugar central en los clústeres de países en desarrollo, ni que demuestran que la visión de España sobre la IA tiene mucho en común con la de los gobiernos latinoamericanos.
Aquí en Washington, hablar de «cooperación global» en materia de gobernanza de la IA es casi un sacrilegio. Sin embargo, la realidad empírica de la influencia y la emulación globales no tiene nada de fantasiosa. Esta realidad evoluciona tan rápidamente como la propia infraestructura de IA, lo que sugiere que la cooperación global ya está en marcha.
Al igual que el puente de Kadare entre civilizaciones, las conexiones formales siguen siendo difíciles de crear y mantener, especialmente si involucran a las dos grandes potencias de IA. Sin embargo, para el resto del mundo, la tarea se está simplificando considerablemente. Otros países y organizaciones tienen la oportunidad de compartir sus conocimientos, aprender unos de otros y, en última instancia, crear instituciones y estándares comunes con los que todos puedan convivir.
El autor es profesor universitario en la Escuela Schar de Política y Gobierno y director del Centro para la Innovación en IA y la Competitividad Económica de la Universidad George Mason, es coeditor jefe de Global Perspectives.
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