Ofensiva vs. defensiva: Por qué ninguno de los enfoques funciona para la regulación de la IA
No olvidaré nunca el partido de playoffs entre los Seahawks y los 49ers en enero de 2014. Fue brutal. Jugadores fueron llevados en camillas. Ambos equipos dejaron todo en el campo, con los Seahawks dominando como la máquina que habían sido toda la temporada. Ese juego me ayudó a entender algo que los aficionados al fútbol ya sabían: ganar no se trata de elegir ofensiva o defensiva. Se trata de saber cuándo hacer cada uno.
La gobernanza de la IA se está formando de la misma manera.
La representante de Pennsylvania, en asociación con sus colegas demócratas, presentó el Proyecto de Ley de Derechos Civiles de la Inteligencia Artificial, que, según se informa, «prohibiría la discriminación algorítmica, requeriría auditorías independientes de sistemas de alto impacto y daría a las personas el derecho a elegir si un humano o un algoritmo toma decisiones importantes sobre sus vidas».
La regulación a menudo se retrata como un obstáculo para la innovación, pero ¿y si pudiera ser enmarcada como el césped artificial que, lejos de obstaculizar a los jugadores, es mucho más suave que ser tackleado en concreto?
Este último impulso por establecer límites es importante destacar, ya que la mayoría de los intentos de regulación, desde detener el «revanchismo» hasta establecer una supervisión nacional similar a la de la UE, son no iniciadores en nuestro clima de innovación estilo vaquero.
Parte del sesgo en el ámbito de la IA es intencional, y parte es simplemente trabajo descuidado o un accidente muy desafortunado. En la prisa por ser el primero en el mercado, un trabajo menos que exhaustivo tiene consecuencias en el mundo real.
La elección falsa: innovación o protección
La regulación global de la IA se retrata cada vez más como una elección falsa: ¿innovación o protección? En cambio, debería ser presentada como las reglas del juego. Jugar al ajedrez o al fútbol con un niño pequeño puede ser un desafío si intentas jugar según las reglas y ellos prefieren comer las piezas o abrazar el balón. Sin embargo, ¿qué satisfactorio es jugar cualquier deporte o juego intelectual cuando tú y tu oponente están jugando según el mismo conjunto de reglas? Entiendes los parámetros y puedes flexionar tu estrategia, resistencia y creatividad en consecuencia.
Desafíos y valores diferentes
A nivel nacional y global, la regulación de la IA es a menudo desorganizada, y navegar a través de pautas y consecuencias legales que difieren drásticamente puede ser como caminar a través de un campo minado. La gobernanza uniforme puede parecer una difícil petición, pero ¿realmente está funcionando el sistema actual?
Estados Unidos ha apostado fuertemente por la ofensiva. El Plan de Acción de IA de la actual administración enfatiza la eliminación de barreras regulatorias para «solidificar nuestra posición como líder global en IA». Por el contrario, la Unión Europea ha adoptado un enfoque basado en riesgos a través de la Ley de IA de la UE, que impone obligaciones claras a los proveedores de sistemas de alto riesgo.
Ambos enfoques tienen consecuencias. Regulaciones más estrictas han costado a algunas empresas de la UE negocios. De hecho, casi el 60% de los desarrolladores de la UE y el Reino Unido informan retrasos en los lanzamientos, y más de uno de cada tres se ve obligado a eliminar o reducir características para cumplir con la ley.
Mientras que Estados Unidos puede no tener tantas regulaciones, eso en sí mismo es un riesgo. Recientemente, se demostró que Clearview AI vendió datos personales a las fuerzas del orden sin consentimiento, lo que resultó en un acuerdo de $50 millones por una acción colectiva.
El verdadero desafío de liderazgo
El verdadero desafío de liderazgo, especialmente para regiones emergentes, es aprender a hacer ambas cosas al mismo tiempo. La euforia en torno al auge de la IA está perdiendo el equilibrio. En medio de los aplausos por la innovación y la inversión, los problemas clave, como el clima, el costo y el impacto comunitario, están siendo ignorados.
Las regiones tienen el talento, el capital y la profundidad institucional para ayudar a definir lo que significa un liderazgo responsable en IA en la práctica, pero solo si resisten la falsa dicotomía entre velocidad y salvaguardias.
La próxima fase de la IA no será ganada solo por aquellos que se muevan más rápido, sino por aquellos que sepan cuándo avanzar y cuándo proteger a las personas en el campo.
