• La IA pública es la noción de que los gobiernos necesitan construir su propia infraestructura de IA controlada y de propiedad pública.
• ¿Pero cómo sería eso realmente?

Este artículo fue publicado por primera vez en Futurepolis el 7 de febrero de 2025 con el título "Y qué, algo así como un puente, pero para IA".

La semana que viene se celebra la Cumbre de Acción sobre IA en París, la mayor reunión mundial sobre IA desde la cumbre de 2023 en el Reino Unido. La mitad de la gente que conozco va a ir y la otra mitad tiene miedo de perderse algo. Una de las palabras de moda será "IA pública", básicamente, la noción de que los gobiernos necesitan construir su propia infraestructura de IA de propiedad y control público para servir a objetivos sociales en lugar de a motivos de lucro. (EDIT: No tiene por qué ser solo de los gobiernos).

Si eso te hizo dormir, no me sorprende. Incluso la “IA pública” no es un grito de guerra como “atención médica gratuita” o “salvar el planeta”. Francamente, quienes la promueven no han hecho un gran trabajo al explicarla en términos que le interesen a alguien que no sea un experto en políticas. Eso se debe en parte a que, sorprendentemente, no hay un paralelo histórico realmente bueno: ningún “como X, pero para IA”. Ciertamente no hay un puente.

Pero creo que es una idea potencialmente importante, así que voy a intentarlo.

En resumen: imaginemos un ecosistema paralelo completo de tecnología de inteligencia artificial, pero construido y controlado por los gobiernos. Al no estar en deuda con el lucro, podría proporcionar cosas que los gigantes privados de la inteligencia artificial no tienen ningún incentivo para crear, como una inteligencia artificial diseñada para investigar problemas sociales difíciles y ciencia de vanguardia, o para servir a regiones geográficas e idiomas específicos. No arrojaría desinformación ni discursos de odio y, en general, trataría de apoyar una esfera pública saludable. Y se garantizaría un acceso asequible para todos. Una buena idea, pero ¿alguien pagará por construirla?

Primero: el problema con la IA privada

Históricamente, el desarrollo de infraestructuras (carreteras, ferrocarriles, electricidad, telefonía) se ha desarrollado de la siguiente manera: una empresa, o varias, empiezan a construir algo, pero no resulta económico hacerlo en todas partes, por lo que el acceso es irregular. Si hay un monopolio, el producto es caro. Si hay competencia, puede haber versiones incompatibles del producto, como diferentes anchos de vía. Tal vez el producto también sea peligroso.

Al final, el gobierno se da cuenta de que la sociedad realmente necesita el producto, por lo que interviene para ampliar el acceso, estandarizar los requisitos, reducir los precios e imponer normas de seguridad. Podría, por ejemplo, nacionalizar el producto (la electricidad en el Reino Unido), crear incentivos para que más personas lo construyan (la electricidad en los Estados Unidos), desmantelar monopolios (la Standard Oil) o regularlos (los ferrocarriles). Así es como el producto pasa de ser simplemente un producto a ser una infraestructura.

Pero con los servicios digitales del siglo XXI (como las redes sociales, la computación en la nube, la publicación en línea, la inteligencia artificial), las cosas se convierten en infraestructuras más rápido de lo que el gobierno puede hacer. 1 Internet hace que el acceso a las cosas sea casi omnipresente. El precio de las cosas a menudo comienza en cero (aparte del precio oculto de proporcionar sus datos personales). Las variaciones son una característica, no un error: elija la versión que más le guste. Y como la inteligencia artificial en particular es una tecnología de uso general, mucha gente piensa que podría ser peligrosa, pero nadie puede ponerse de acuerdo exactamente sobre cómo o si los peligros superan a los beneficios.

Así que ahora ya se trata de infraestructura, y es barata para los usuarios, y hay muchas opciones, y los riesgos son imposibles de determinar. ¿Qué tipo de intervención puede hacer entonces un gobierno?

Por supuesto, esta es una historia que les viene muy bien a las empresas tecnológicas. De hecho, hay muchos problemas en dejar que un puñado de organizaciones secretas e inmensamente ricas establezcan las reglas para una tecnología poderosa de uso general, algo que probablemente no necesite explicarles a los lectores de Futurepolis. 2

La mayoría de la gente piensa que la solución a estos problemas es la regulación. Los gobiernos imponen todo tipo de normas a las empresas de infraestructura física. Si el suministro de agua está contaminado, la empresa de agua (con suerte) se lleva un buen lío. Pero eso sólo funciona porque esas cosas tienen modos de fallo fácilmente identificables: el agua se contamina, los puentes se derrumban, los trenes se descarrilan. Es mucho más difícil regular una tecnología como la IA, que podría adoptar cualquier cantidad de formas y utilizarse de cualquier cantidad de maneras.

Otra solución que se suele promocionar son los modelos de IA de código abierto o de peso abierto (3), alternativas a los modelos propietarios como chatGPT, que cualquiera puede usar y adaptar libremente. Estos tienen el efecto de quitarle poder a las grandes empresas de IA, pero no garantizan que la IA se use para el bien público; solo permiten que más personas creen sus propios productos de IA, lo que podría ser exactamente igual de malo por las mismas razones.

También se habla mucho de gobernanza democrática de la IA, lo que básicamente significa conseguir que las empresas, los financiadores y los reguladores de IA escuchen a los ciudadanos e incorporen sus ideas sobre qué es una IA “buena”. Esto es genial, pero depende en cierta medida de que todas esas instituciones estén dispuestas a colaborar.

De ahí el movimiento a favor de la IA pública.

¿En qué consistiría la IA pública?

La idea es que los gobiernos creen versiones de propiedad pública de los componentes clave de la pila de IA, principalmente:

• Centros de datos que las organizaciones del sector público y los investigadores, así como las pequeñas empresas, pueden utilizar para entrenar y ejecutar modelos.
• Conjuntos de datos de entrenamiento que cualquiera puede usar (lo que algunos llaman una “Biblioteca abierta de Alejandría”) que no contienen datos basura, no están robados de datos con derechos de autor y pueden adaptarse a contextos o usos culturales específicos (por ejemplo, para modelado climático).
• Modelos de base verdaderamente de código abierto que los países, los laboratorios de investigación y las empresas pueden adaptar y desarrollar, basados ​​en datos confiables y con valores democráticos incorporados.
• Estándares, objetivos y mecanismos de gobernanza para guiar el desarrollo de la IA en una dirección socialmente beneficiosa

¿Qué sacaríamos de ello?

Aquí es donde la falta de un paralelo histórico claro hace que sea un poco difícil explicar el sentido de la IA pública. Cuando los gobiernos han construido infraestructura pública en el pasado, generalmente ha sido para llenar un vacío dejado por el sector privado. Aquí la idea es construir un sistema alternativo completo a los que ya existen . Algo así como si se construyera una red ferroviaria completa junto a la existente en lugar de solo subsidiar ramales a lugares remotos.

No se puede decir simplemente que se trata de “puentes, pero para IA” o “redes eléctricas, pero para IA”. Sin embargo, hay algunas metáforas “X para IA” diferentes que al menos pueden explicar diferentes facetas del asunto.

• Es como una BBC o una PBS para la IA. Los medios de comunicación privados tienen libertad para adoptar las posiciones que quieran, incluida la difusión de desinformación o de opiniones políticas específicas. Pero muchos gobiernos crearon emisoras públicas cuya misión incluye la creación de valores y entendimientos compartidos y una sociedad civil sana (y, a veces, más que eso: la BBC, de hecho, impulsó la adopción de la radio en Gran Bretaña, porque su financiación estaba vinculada a la cantidad de radios vendidas). De la misma manera, la IA pública podría crear servicios de IA que promuevan valores democráticos y un discurso público sano en lugar de utilizarse para difundir desinformación u odio.
• Es un CERN o DARPA para la IA. Muchas de las mayores innovaciones tecnológicas de Estados Unidos en el siglo XX surgieron de los laboratorios de investigación de empresas como AT&T, Xerox e IBM. Pero esas empresas todavía tenían en la mira las ganancias, no los objetivos sociales. DARPA, sin embargo, financia investigaciones que son cruciales para la seguridad nacional de Estados Unidos. El CERN reúne miles de millones de dólares en fondos de investigación que los países individuales no podrían reunir por sí solos. La IA pública podría hacer lo mismo, dando a los científicos los medios para realizar investigaciones de vanguardia y desarrollar modelos de IA para usos que el sector privado tal vez no pueda utilizar. Por ejemplo, una IA médica especializada para la investigación de salud pública, una IA de vivienda para ayudar a resolver problemas de vivienda asequible o una IA legal para mejorar el sistema de justicia.
• Es una oficina de correos para la IA. Si DHL o FedEx dejan de prestar servicios en determinadas zonas o aumentan sus precios, el servicio postal garantiza que todo el mundo seguirá teniendo una forma asequible de enviar correo. En este momento, cualquiera que quiera utilizar la IA de forma gratuita tiene una gran cantidad de opciones, pero ¿las tendrá siempre? Basta con echar un vistazo a Twitter para ver cómo una plataforma puede cambiar radicalmente cuando un nuevo propietario asume el control. La IA pública garantizaría que el público siempre tenga acceso a servicios de IA de alta calidad de forma gratuita o a un bajo coste garantizado.
• Se trata de servicios públicos para la IA. Una empresa privada tiene un objetivo: ganar dinero. Se la puede regular para que no cause daños (contaminación, por ejemplo, o productos peligrosos), pero no se la puede obligar a hacer el bien. Una empresa de servicios públicos sí puede hacerlo. Una empresa de suministro de energía, por ejemplo, puede tener que ganar suficiente dinero no solo para cubrir sus propios costos, sino también para ayudar a mantener la red eléctrica. A una empresa de suministro de agua se le puede exigir no solo que proporcione agua limpia, sino que financie el sistema de alcantarillado o proporcione riego para parques públicos. De la misma manera, una empresa de servicios públicos de IA puede estar obligada a codificar valores democráticos en sus modelos o apoyar la creación de conjuntos de datos públicos (aquí hay una presentación con algunos diagramas útiles para esto).
• Se trata de bibliotecas públicas para la IA. El sistema de bibliotecas garantiza que cualquiera pueda tener acceso al conocimiento. La IA pública garantiza que cualquiera pueda tener acceso a la IA.

Probablemente se podrían elegir otras metáforas, pero lo importante es que la IA pública es todo eso. Creo que eso es lo que hace que sea difícil de entender, porque no hay una descripción que la abarque.

¿Qué tal una metáfora de supermercado?

Vale, tengan paciencia. Tal vez la mejor manera de explicar la IA pública sea algo como esto.

Hay muchos supermercados, pero muchos de los alimentos que venden son poco saludables o se producen de manera insostenible, y en algunos lugares hay desiertos alimentarios donde una cadena tiene el monopolio. ¿Qué pasaría si el gobierno estableciera toda una cadena de supermercados alternativos que vendiera únicamente productos orgánicos y locales, alimentos con bajo contenido de azúcar, nada demasiado procesado, etc., a precios de costo, con sucursales en todas partes, y además ofreciera clases de cocina y nutrición gratis? Las economías de escala de esa cadena cambiarían los incentivos para la industria alimentaria e impulsarían la producción de alimentos sostenibles y saludables, de modo que incluso los supermercados privados terminarían cambiando lo que venden. Y todo esto, en última instancia, conduciría a mejores resultados de salud, menores costos de atención médica, mayores ingresos fiscales (porque la gente sana puede trabajar) y menos daño ambiental, lo que compensaría con creces cualquier desembolso inicial en los supermercados.

En esta metáfora, el origen de los alimentos (orgánicos, bajos en azúcar, etc.) son los datos de entrenamiento. Los alimentos en sí son los modelos de IA. Los supermercados gubernamentales son los centros de datos y otras infraestructuras físicas. Los supermercados privados y la industria alimentaria son el sector privado de la IA. Y así sucesivamente.

Planteado de esta manera, parece una locura. Ningún gobierno en su sano juicio haría algo así con los supermercados. Pero, ¿quizá deberían hacerlo ?

De todos modos, no sé cómo llamarlo, pero debe haber algo más emocionante que “IA pública”.

¿Pero se construirá?

Existen iniciativas dispersas para construir diferentes partes de la pila de IA pública en diferentes países. Por ejemplo, un proyecto llamado OpenEuroLLM quiere construir modelos de base para varios idiomas europeos. Está Euro Stack, que quiere construir "un ecosistema digital completo" para Europa. Hay proyectos nacionales de IA en lugares como Suecia, Suiza, Singapur y un par en los EE. UU. (aunque nadie sabe qué pasará con ellos durante la administración Trump). Hay informes de que la semana próxima se lanzará en París una fundación para la IA en interés público, aún sin nombre.

Pero no se trata de nada que se compare ni remotamente con lo que está haciendo el sector privado. Hay quienes están muy entusiasmados con un informe de hace unos días según el cual la UE ha decidido invertir 56 millones de dólares en un modelo europeo de código abierto (presumiblemente, OpenEuroLLM, aunque el artículo no lo dice). Algunos señalan que, según se informa, DeepSeek de China entrenó su modelo R1, que causó sensación en todo el mundo hace un par de semanas, por sólo 6 millones de dólares.

Pero esa cifra es probablemente una subestimación enorme. Mientras tanto, los 56 millones de dólares son menos de una décima parte de lo que Mistral, la mayor empresa de inteligencia artificial de Europa, recaudó en una ronda de financiación el verano pasado. Es menos de una seiscientasésima parte de los 30-35 mil millones de euros que un estudio estimó que costaría construir un "CERN para la IA" (y eso sólo en los primeros tres años). No importa las decenas o quizás incluso cientos de miles de millones que supuestamente Estados Unidos planea destinar al proyecto "Stargate", aunque creo que deberíamos tomar esas afirmaciones con mucha cautela.

Aun así, la gente de la Red Pública de IA (Public AI Network), una coalición informal de expertos en políticas e investigadores que trabajan en este tema (y a quienes debo agradecer por ayudarme a obtener el escaso conocimiento que tengo sobre este tema) planea proponer un puñado de “proyectos a la luna” en la cumbre de París la semana próxima. El LLM de código abierto es el principal, seguido por la “biblioteca de Alejandría” (conjuntos masivos de datos públicos), el “CERN para IA” (es decir, infraestructura informática masiva) y algunos marcos para la gobernanza y la regulación. Les deseo suerte... y un nombre mejor también.

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