Grok, Deepfakes y el Colapso de la Distinción entre Contenido y Capacidad
Las recientes respuestas regulatorias al modelo de lenguaje Grok en relación con su uso en la generación de deepfakes revelan algo más interesante que el simple comportamiento negativo de muchas empresas tecnológicas. Exponen una descoordinación entre cómo se diseñaron los marcos de regulación de plataformas y cómo funciona la inteligencia artificial generativa cuando se integra en plataformas por los propios proveedores: las eliminaciones de contenido ex post y las sanciones a los usuarios ya no son suficientes.
Los fiscales franceses han abierto una investigación tras la circulación de contenido generado por IA, mientras que la Ofcom del Reino Unido ha tratado a Grok como un sistema sujeto a deberes de diseño ex ante bajo la Ley de Seguridad en Línea. Reguladores en Australia, Brasil, Canadá, Japón, India y otros países han presionado a las plataformas invocando reglas sectoriales existentes. Estas respuestas sugieren que gran parte de la regulación efectiva de la IA provendrá no de marcos específicos de IA, sino de la aplicación de reglas sectoriales existentes a nuevas capacidades.
El Problema de la Arquitectura que la Política de Contenido No Puede Resolver
La gobernanza tradicional de plataformas se basa en una separación: la plataforma proporciona capacidades (alojamiento, búsqueda, curaduría, recomendaciones) y los usuarios generan contenido. La regulación de capacidades impone restricciones sobre lo que el sistema puede hacer, mientras que la regulación de contenido consiste en reglas sobre los resultados, como la eliminación de publicaciones, el etiquetado y la degradación. Este modelo de gobernanza asume que la plataforma es un intermediario de contenido, independientemente de si actúa de manera neutral o no.
Cuando se integra en una plataforma, Grok colapsa esta distinción. Informes de múltiples medios han señalado que Grok generaba deepfakes sexualizados no consensuales de personas reales, incluidas menores. El modelo, y por extensión la plataforma, no solo alberga o transmite contenido dañino creado independientemente por los usuarios; su capacidad para generar ese contenido es la causa inmediata de su existencia. Por lo tanto, cuando Grok genera imágenes falsas realistas y no consensuales de mujeres reales tras ser solicitado por un usuario, el enfoque estándar de moderación de contenido —detectar, eliminar, sancionar al usuario— no aborda el problema. La capacidad de producir salidas ilegales de manera sencilla es una violación de derechos relacionada con el contenido, no solo la mala conducta de usuarios individuales.
Enmarcar estos incidentes como casos de uso indebido individual no comprende cómo opera el daño en sistemas socio-técnicos. Muchas áreas del derecho reconocen que los daños pueden surgir no de un solo acto ilícito, sino de arquitecturas que agregan, coordinan o reducen el costo de la conducta de formas que producen daños predecibles.
La Inadecuación del Geobloqueo para Problemas de Capacidad
La respuesta de la plataforma a los resultados de Grok —el geobloqueo de ciertos comandos en algunas jurisdicciones— es interesante, pero claramente inadecuada. Donde los daños son impulsados por la capacidad, la mitigación adecuada requiere controles a nivel de generación en lugar de filtros territoriales aplicados después del hecho.
El geobloqueo asume incorrectamente que el problema es dónde ocurre la generación. Sin embargo, para el contenido sintético, esa suposición falla. El daño ocurre cuando se crea la imagen y se distribuye, lo que es independiente de dónde se encuentre físicamente el usuario que activó su creación.
Implicaciones para el Futuro Regulatorio
La rápida movilización de los reguladores para abordar la capacidad de Grok sugiere qué sucede cuando daños ya establecidos, como imágenes íntimas no consensuales, se encuentran con nuevos mecanismos de producción como los modelos de IA generativa. La velocidad es diferente de la regulación tradicional de IA porque el daño no es nuevo —solo lo es el método de producción. Los reguladores pueden extender prohibiciones existentes a la generación sintética sin redefinir categorías.
Esto evita los debates habituales de «innovación versus seguridad». La cuestión operativa se convierte en si esta capacidad de generación debería estar disponible sin controles proporcionales. Lo que el caso de Grok sugiere es que gran parte de la regulación efectiva de la IA podría provenir de la aplicación de leyes existentes basadas en el daño a nuevas capacidades.
Conclusión
El episodio de Grok sugiere que la gobernanza de la IA se bifurca en dos pistas separadas: la primera, una aplicación rápida y específica de la ley sobre resultados ilegales; la segunda, una regulación más lenta a nivel de marco para riesgos sistémicos a largo plazo. La lección no es que la regulación de IA esté llegando más rápido de lo esperado, sino que está llegando de manera diferente a lo esperado.
