Los sistemas de IA pueden estar alimentando el ‘colonialismo digital’ a través de la extracción de datos indígenas
La investigación advierte que la inteligencia artificial (IA) puede estar reproduciendo patrones de explotación colonial en la era digital. Sin marcos de gobernanza más sólidos, la IA podría convertirse en otro mecanismo a través del cual instituciones poderosas extraen valor de poblaciones marginadas, dejándolas excluidas de los beneficios.
Un nuevo estudio examina este creciente riesgo y propone un marco legal y de gobernanza para prevenirlo. La investigación revela que los sistemas de IA se construyen cada vez más sobre datos derivados de comunidades indígenas sin supervisión, compensación o participación significativa.
Extracción de datos indígenas y el colonialismo digital
Según los autores, el desarrollo de la IA depende de conjuntos de datos masivos que a menudo incluyen registros lingüísticos indígenas, conocimiento ecológico, información biométrica y datos geoespaciales. Estos recursos se recopilan frecuentemente de repositorios en línea, archivos digitales y tecnologías de vigilancia bajo la suposición de que los datos accesibles públicamente son gratuitos para usar. Este enfoque corre el riesgo de replicar el extractivismo colonial histórico, donde recursos valiosos eran extraídos de comunidades indígenas sin consentimiento y transformados en capital económico.
Los investigadores enmarcan este fenómeno como extractivismo de IA, un proceso en el que el conocimiento y los recursos culturales de las sociedades indígenas se convierten en activos digitales para sistemas de aprendizaje automático.
Reproducción de patrones de extracción colonial
El estudio identifica varias áreas donde las tecnologías de IA ya están replicando patrones históricos de extracción de recursos coloniales. Un ejemplo notable es el uso de lenguas indígenas en conjuntos de datos de entrenamiento de IA. Los modelos de aprendizaje automático diseñados para el reconocimiento de voz, traducción y IA conversacional dependen cada vez más de grabaciones de lenguas en peligro de extinción, que se obtienen frecuentemente de plataformas en línea sin consulta con las comunidades que las produjeron.
Para muchos grupos indígenas, la preservación del lenguaje está profundamente ligada a la identidad cultural y a la supervivencia histórica. Los idiomas que fueron suprimidos a través de políticas coloniales ahora se están digitalizando e incorporando en sistemas de IA sin la participación de la comunidad. Este proceso puede transformar el patrimonio cultural en recursos de datos comerciales controlados por corporaciones externas.
Otra área de preocupación es la expansión de tecnologías biométricas impulsadas por IA. Los sistemas de reconocimiento facial, bases de datos de huellas dactilares y programas de identificación biométrica a gran escala están convirtiéndose en centrales de la infraestructura moderna de vigilancia. Estas tecnologías a menudo apuntan desproporcionadamente a comunidades indígenas y activistas, particularmente en contextos donde hay conflictos sobre derechos ambientales o de tierras.
Riesgos asociados al análisis geoespacial y a la minería de datos
El uso de IA en el análisis geoespacial también plantea preocupaciones significativas. Los sistemas avanzados de aprendizaje automático ahora procesan imágenes satelitales y datos de teledetección para identificar depósitos minerales, sitios arqueológicos y patrones ambientales. Aunque estas tecnologías a menudo se enmarcan como herramientas para la innovación y la gestión de recursos, también pueden revelar la ubicación de sitios sagrados, tumbas y paisajes culturalmente significativos.
Cuando dichos datos se vuelven accesibles públicamente a través de plataformas de mapeo o bases de datos de investigación, pueden exponer territorios indígenas a la explotación turística o industrial. Por lo tanto, las tecnologías de mapeo impulsadas por IA pueden funcionar como extensiones modernas de la cartografía colonial, que históricamente desempeñó un papel central en el control territorial y la extracción de recursos.
La minería de datos ecológicos y biológicos representa otro riesgo emergente. Los avances en biología digital permiten a científicos y empresas secuenciar la información genética de plantas, animales y ecosistemas. Una vez que estos datos genéticos se cargan en bases de datos globales, pueden ser accesibles y utilizados en cualquier parte del mundo, lo que podría habilitar nuevas formas de biopiratería.
Limitaciones de la gobernanza actual de la IA
Los marcos actuales de gobernanza de la IA no están equipados para abordar los desafíos éticos que plantea la extracción de datos de comunidades indígenas. Aunque existen acuerdos internacionales que regulan el uso de recursos biológicos, protecciones similares son en gran medida ausentes en el dominio digital.
Los autores llaman la atención sobre la Convención sobre la Diversidad Biológica y el Protocolo de Nagoya, que regulan el acceso a recursos genéticos y conocimiento tradicional. Estos marcos introdujeron el concepto de Acceso y Distribución de Beneficios (ABS), que exige a los investigadores y empresas obtener consentimiento antes de utilizar materiales biológicos y compartir los beneficios derivados de ellos.
Sin embargo, el ecosistema global actual de IA carece de requisitos legales comparables. Las empresas a menudo justifican sus prácticas de recopilación de datos citando el concepto de datos abiertos, que trata la información disponible públicamente como libremente utilizable para cualquier propósito. Esta interpretación ignora los desequilibrios de poder y no reconoce que muchos tipos de conocimiento presentes en conjuntos de datos digitales provienen de comunidades que nunca dieron su consentimiento para su uso.
Propuesta de un marco global para la gobernanza ética de datos de IA
Para abordar los riesgos del extractivismo de IA, el estudio propone un nuevo modelo de gobernanza internacional que combina mecanismos de Acceso y Distribución de Beneficios con marcos de gobernanza de datos indígenas. Este enfoque se describe como un modelo de gobernanza entrelazada, en el que principios legales, éticos y operativos se integran para crear protecciones más fuertes para los datos indígenas.
En este modelo, el Acceso y Distribución de Beneficios proporciona la base legal para regular cómo se accede y utiliza la información. El marco requeriría que los desarrolladores de IA obtengan consentimiento informado previo antes de recopilar o utilizar datos indígenas, negocien términos mutuamente acordados con las comunidades y aseguren que los beneficios generados a partir de aplicaciones de IA se distribuyan de manera justa.
El marco OCAP serviría como un sistema operativo que definiría cómo se recopilan, almacenan y comparten los datos. Bajo este enfoque, las comunidades indígenas retendrían la propiedad y el control sobre los datos relacionados con sus culturas, territorios y sistemas de conocimiento. El acceso a esos datos sería regulado por protocolos definidos por la comunidad en lugar de instituciones externas.
Los principios CARE proporcionarían la base ética del modelo de gobernanza, asegurando que el desarrollo de IA se alinee con los valores y prioridades indígenas. Esto requeriría que los proyectos de IA demuestren un beneficio colectivo para las comunidades y respeten la autoridad de los sistemas de gobernanza indígena en los procesos de toma de decisiones.
El estudio reitera que la gobernanza de la IA debe ir más allá de las directrices voluntarias hacia estándares internacionales vinculantes. Dado que el desarrollo de IA opera en fronteras y en infraestructuras en la nube, las regulaciones nacionales por sí solas son poco probables de prevenir la extracción de datos de comunidades en diferentes partes del mundo.
Un tratado internacional modelado en el Protocolo de Nagoya podría establecer reglas consistentes para la gobernanza de datos de IA, asegurando que las empresas, gobiernos e instituciones de investigación sigan los mismos estándares, independientemente de dónde operen. Tal marco no limitaría necesariamente la innovación tecnológica, sino que podría fomentar formas más colaborativas de desarrollo de IA en las que las comunidades indígenas se conviertan en socios activos en lugar de fuentes pasivas de datos.
