La nube es terrestre. Sobre Atlas de inteligencia artificial, de Kate Crawford

Kevin Kelly, pionero, muy entusiasta y acaso el más audaz entre los divulgadores tecnológicos del mundo postinternet, cuenta que en el año 2002 asistió a una fiesta privada invitado por Google cuando todavía era una empresa relativamente pequeña. Allí se topó con Larry Page, cofundador de la compañía, y lo inquirió. “No entiendo”, le dijo. “Hay tantas empresas de búsqueda web gratuita, ¿adónde van con esto?”. La respuesta de Page fue algo así como “No, claro, lo que realmente estamos haciendo es una inteligencia artificial”. Años después, mientras Kelly narraba esa anécdota y se reía de su prácticamente nula visión de futuro, otro directivo de Google, Sundar Pichai, en una de sus presentaciones de resultados de negocio ante inversores, declaraba que la IA era ya un “núcleo transformador” que los había puesto a repensar todo lo que hacían.

En virtud de una cronología que evoca episodios como estos, ocurridos hace cinco, diez o veinte años, pero que pueden remontarse hasta 1956, cuando tuvo lugar la Conferencia de Dartmouth, o hasta 1921, cuando se estrenó la pieza teatral del autor checo Karel Capek Rossum’s Universal Robots, en la que por primera vez se usó el término “robot”, resulta algo ingenuo pensar que los desarrollos tecnológicos basados en la denominada “inteligencia artificial” cumplen más o menos un año contado desde el lanzamiento mundial de Chat-GPT en noviembre de 2022. La serie de malentendidos en torno a este adelanto hoy casi omnipotente tiene además otros tópicos, que incluyen los de su ética de producción y de usos, sus costos ambientales y humanos, y los de naturaleza semántico-publicitaria, todos sagazmente trabajados por las empresas monopólicas que marchan a la vanguardia de la innovación. Para desentrañar algunas de las trampitas que esconde la “inteligencia” de los modelos predictivos de aprendizaje computarizado, basados en el entrenamiento con sets de datos de procedencia y administración por lo menos cuestionables, favorecidos por el vacío legal, y su “artificialidad” sostenida por la “nube”, entre otras metáforas evanescentes que ocultan su profunda huella terrestre, el Atlas de inteligencia artificial (FCE, 2022) elaborado por Kate Crawford es un mojón fundamental.

Escoltado por un enorme caudal de referencias bibliográficas, estudios académicos e investigaciones periodísticas muy recientes y de notabílisimo valor probatorio que, por otra parte, no abruman una lectura ágil, rumiante y expansiva, los desarrollos propuestos en los seis capítulos del libro ―la Tierra, el trabajo, los datos, la clasificación, las emociones, el Estado―, muchas veces reveladores, apuntalan cada vez con más firmeza la idea de que “la IA no es artificial ni inteligente. Más bien existe de forma corpórea, como algo material, hecho de recursos naturales, combustible, mano de obra, infraestructura, logística, historias y clasificaciones”.

Pero si acaso pareciera que el libro de Crawford —investigadora, directora del proyecto colaborativo Knowing Machines sobre los fundamentos del aprendizaje automático y artista asociada en más de una muestra de “arte de investigación” no exenta de polémicas— fuese de un tono preponderantemente nominalista, centrado en la discusión en torno a los conceptos “inteligencia” y “artificial”, el caso es que, si algo de eso hay, la torsión argumentativa y probatoria del Atlas hace de la disciplina bajo análisis algo rotundamente material. No es en una nube sino en Asia y África donde se encuentran las minas de los “metales raros” necesarios para la confección de los semiconductores que, puestos a trabajar en simultáneo en enormes galpones refrigerados fuera de la vista de los usuarios, computan cálculos predictivos a la velocidad del flash. Dispersos por todo el mundo, en las cárceles de los países espejo o enrolados en las plataformas de crowdsourcing —el anglicismo tilingo es una pantalla para revestir la precarización tercerizada de la fuerza laboral—, abrumados por el trabajo esclavo y la paga miserable, están los obreros del click etiquetando y clasificando imágenes para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático. Y por todas partes también, al lado de los sorprendentes resultados que devuelven los inputs de las plataformas de IA generativa, pero sutilmente velados para esos mismos consumidores, se ponen en práctica los usos policíacos de los modelos de reconocimiento facial en ciudades panópticas, los de evaluación crediticia para denegar préstamos a potenciales incobrables, o los de calificación automática de los postulantes para un empleo.

Además del puntero con el que el Atlas señala el oscurecimiento mistificador de los desarrollos en IA, que “clausura las discusiones informadas o el escrutinio crítico” en favor del aplauso generalizado por la innovación pura —o por la pura innovación—, otro de sus logros es el hecho de poner en serie cada uno de estos “nuevos” patrones sociales, económicos y políticos con los que vinieron formateando el mundo bajo el imperio del capitalismo. El reloj interno y el tiempo propio que ha creado Amazon dentro de sus instalaciones para cumplir con su logística a destajo, por ejemplo, encuentran su prehistoria en el frustrado proyecto amazónico con el que Ford pretendía abastecerse de caucho para sus primeros modelos de automóviles. Cuenta Crawford que uno de los blancos predilectos de los trabajadores en los levantamientos contra el régimen laboral de la fábrica era, precisamente, el reloj y las fichas que controlaban los ingresos, los egresos y el tiempo de trabajo.

Hacia el final del libro, después del análisis del presente y de la serie temporal que derivó en este futuro tecnológico pretendidamente inteligente, y después de una conclusión en la que rechaza el “excepcionalismo algorítmico” de los modelos de IA y nos recuerda ese complejo entramado de hebras que lo apuntalan —entre las investigaciones académicas subvencionadas con presupuesto militar, los contratos públicos y las exenciones impositivas con las que premian a los gigantes tecnológicos, están muchos de los billones que se les festejan a los pseudo-Gatsbys de esta era—, el Atlas ensaya una coda espeluznante: “El espacio”. Lo que terroríficamente se entrevé a partir de proyectos de avanzada como los de SpaceX o Blue Origin es que la IA no parece un fin sino apenas un escalón más para otra empresa ulterior de los multibillonarios transnacionales: la conquista de un protolugar más allá de los límites de la Tierra, los cuerpos, la biología y la regulación. ¿Continuará?