Los dueños del acelerador

Algo extraño está ocurriendo en Silicon Valley. Los hombres que compiten por construir las inteligencias artificiales más poderosas del planeta han comenzado a pedir que la carrera vaya más despacio.

Dario Amodei, director de Anthropic, la empresa detrás de Claude, pidió reducir el ritmo al que avanzan las capacidades de los modelos para permitir que la seguridad pueda alcanzarlas. Sam Altman, director de OpenAI, creadora de ChatGPT, respondió que estaba de acuerdo y anunció mayor acceso para evaluadores independientes. Elon Musk, fundador de xAI, necesitó tres palabras: “Dario tiene razón”.

Conviene detenerse en la escena. Tres protagonistas de una de las carreras empresariales más feroces de nuestro tiempo nos están diciendo que la carrera va demasiado rápido.

Donald Trump respondió desde el otro extremo. El presidente estadunidense minimizó las advertencias más graves sobre la inteligencia artificial y defendió la necesidad de mantener el liderazgo frente a China. Su argumento, despojado de retórica, es sencillo: Estados Unidos no puede permitirse frenar mientras su principal competidor continúa acelerando.

Y ahí aparece el verdadero problema. No estamos solamente frente a una discusión tecnológica. Estamos frente a un problema de incentivos.

Amodei puede creer genuinamente que debemos desacelerar, pero Anthropic no puede hacerlo sola. Altman puede aceptar controles si sus competidores también los aceptan. Trump puede reconocer riesgos y, simultáneamente, considerar que cada restricción impuesta a las empresas estadunidenses concede metros de ventaja a China. Beijing tiene razones para pensar exactamente lo mismo.

Todos pueden actuar racionalmente y producir, juntos, un resultado irracional. Lo hemos visto con el cambio climático. Casi todos aceptan que reducir emisiones beneficia al planeta. La dificultad comienza cuando debemos decidir quién reduce primero, cuánto paga y qué sucede si los demás continúan contaminando. La cooperación se vuelve particularmente difícil cuando los jugadores tienen capacidades e intereses desiguales.

Pero con la IA existe una diferencia inquietante: aquello que intentamos regular también está acelerando. No hablamos ya solamente de máquinas que escriben textos o producen imágenes. La IA comienza a intervenir en las fronteras del conocimiento científico. Sistemas de inteligencia artificial participan en el descubrimiento de medicamentos y en la identificación de nuevas moléculas. Y hace apenas unos días OpenAI presentó una solución candidata, formalmente verificable, al problema de Navier-Stokes, uno de los célebres Problemas del Milenio. Su reconocimiento formal requiere todavía el proceso de validación de la comunidad matemática, pero el episodio permite entender la magnitud de lo que está cambiando.

La velocidad ya no consiste únicamente en hacer más rápido lo que antes hacíamos nosotros. Consiste en llegar a lugares a los que nosotros todavía no habíamos llegado.

Y cuando eso ocurre, el derecho descubre que muchas de sus viejas preguntas adquieren significados nuevos.

Si una molécula descubierta con participación decisiva de una IA causa un daño, ¿quién responde? Si para descubrirla fueron necesarios millones de datos biológicos, ¿hasta dónde llega el consentimiento de quienes los proporcionaron? Si una máquina participa materialmente en una invención, ¿quién es el inventor? Y si algún día estos avances permiten prolongar significativamente la vida saludable, ¿quién podrá pagarlos?

Causalidad. Privacidad. Propiedad intelectual. Competencia. Igualdad. Problemas jurídicos antiguos frente a capacidades completamente nuevas. Y aparece otra paradoja. Necesitamos el conocimiento de las empresas que desarrollan estos sistemas para construir reglas técnicamente sensatas. Pero éstas tienen intereses económicos en el resultado.

No hace falta acusarlas de mala fe. Una compañía puede preocuparse sinceramente por los riesgos y beneficiarse al mismo tiempo de una regulación que eleve las barreras de entrada. Porque regular cuesta. Auditorías, evaluaciones, infraestructura, controles, abogados y supervisión cuestan dinero. Para OpenAI, Anthropic, xAI, Google o Meta pueden ser otra partida presupuestal. Para una empresa que comienza en Guadalajara, Monterrey o la Ciudad de México pueden significar quedar fuera del mercado.

México debería mirar esta discusión con especial cuidado. El peor escenario es extraordinariamente sencillo: Estados Unidos desarrolla la tecnología, China construye su alternativa, Europa escribe las reglas y nosotros las copiamos.

Seríamos consumidores de la innovación de otros y pagadores de los costos regulatorios diseñados por otros.

México necesita reglas, pero también una política económica para la IA: competencia, infraestructura, energía, talento y regulación proporcional al riesgo. No basta decidir cómo contener una tecnología. Debemos decidir qué lugar queremos ocupar en la economía que esa tecnología está creando.

Durante siglos el derecho tuvo una ventaja: podía llegar tarde. La imprenta, la máquina de vapor, el automóvil e internet transformaron primero la realidad y después obligaron a las instituciones a alcanzarlos. Con la IA quizá estemos entrando en algo distinto. No sólo cambia la realidad. También acelera la velocidad a la que ésta puede volver a cambiar.

Todos tienen razones para seguir corriendo. Ése es precisamente el problema. El derecho siempre ha llegado después. Esta vez tendrá que aprender a correr.