Inteligencia Pública: ¿Podemos Construir una IA como Bien Común Global?

El desarrollo de la inteligencia artificial ha sido impulsado por inversiones multimillonarias de empresas privadas y gobiernos. Modelos avanzados como GPT-4, Claude y Gemini están redefiniendo industrias enteras, pero bajo un esquema de propiedad privada y acceso limitado. ¿Es este el único camino posible?

Algunas voces, como la de Kevin Kelly, plantean la idea de una Inteligencia Pública: una IA construida colectivamente, de acceso libre y gestionada como un bien común. Sin embargo, esta visión enfrenta desafíos críticos: gobernanza, escalabilidad y financiación.

Para que la IA pública sea una alternativa viable y no solo un ideal ético, necesitamos responder a tres preguntas esenciales:

• ¿Quién la gobierna? (y cómo evitamos que se convierta en otro sistema disfuncional o capturado por intereses privados).
• ¿Cómo se sostiene económicamente? (porque la IA es costosa y requiere incentivos para su mantenimiento).
• ¿Puede ser competitiva frente a los modelos privados? (y no quedar como un experimento marginal).

Si la Inteligencia Pública no resuelve estos puntos, su destino será el mismo que el de muchas tecnologías abiertas: depender de donaciones, quedar relegada a un nicho o, peor aún, ser absorbida por los monopolios tecnológicos que pretende desafiar.

Gobernanza: ¿Quién controla la IA pública?

Uno de los grandes errores al imaginar una IA abierta es pensar que, por ser pública, se autorregulará de manera natural. Pero la historia de Internet nos enseña que sin una estructura de gobernanza clara, los recursos digitales terminan centralizados en pocas manos.

Actualmente, no existen protocolos funcionales para coordinar el desarrollo de una IA distribuida sin caer en fragmentación, captura por intereses privados o burocracia ineficaz.

Modelos posibles de gobernanza

Podemos mirar hacia otras infraestructuras globales y ver qué ha funcionado:

• Modelo Wikipedia (comunidad autogestionada): Funcionaría en entornos pequeños, pero la IA requiere infraestructura masiva que no se sostiene con voluntariado.
• Modelo ICANN o IETF (gobernanza técnica global): Sería ideal para definir estándares abiertos, pero necesita acuerdos internacionales y suele ser lento.
• Modelo blockchain y DAO (Organizaciones Autónomas Descentralizadas): Asegura transparencia, pero enfrenta problemas de escalabilidad y toma de decisiones efectiva.
• Modelo híbrido público-privado: Empresas y gobiernos podrían financiar su desarrollo, pero con reglas claras para evitar su captura por actores con más poder.

Sin una gobernanza efectiva, la IA pública corre el riesgo de fracasar antes de existir o convertirse en un sistema caótico donde nadie asume la responsabilidad de su evolución.

Financiación: ¿Quién paga por la Inteligencia Pública?

La IA pública no será gratis. La infraestructura para entrenar y operar modelos avanzados cuesta millones de dólares al mes en computación, almacenamiento y energía. Pensar que un modelo colaborativo basado solo en datos abiertos será suficiente es un error de cálculo.

Las posibles fuentes de financiación incluyen:

A. Pago por uso, como Internet

• Los usuarios pagarían una tarifa según su consumo, como hacemos con la electricidad o el acceso a datos móviles.
• Permitiría financiar los costos operativos sin depender de un único patrocinador.
• Riesgo: podría excluir a usuarios sin capacidad de pago, perdiendo el principio de acceso universal.

B. Impuesto a la IA comercial

• Empresas que usen la IA pública para productos o servicios comerciales pagarían una tasa, similar a cómo Google paga por usar el espectro radioeléctrico.
• Esto crearía un ciclo de retroalimentación: la IA pública se expande gracias a las empresas que la usan.
• Riesgo: las grandes tecnológicas podrían intentar bloquear o debilitar esta regulación.

C. Financiamiento público y cooperación internacional

• Gobiernos e instituciones globales (ONU, UE) podrían financiar su desarrollo como una infraestructura estratégica.
• Similar a cómo se financió la primera etapa de Internet con inversión pública.
• Riesgo: politización y burocracia que frene la innovación.

D. Modelo híbrido público-privado

• Se podrían crear fondos comunes donde empresas, gobiernos y organizaciones contribuyan al mantenimiento de la IA pública a cambio de beneficios como acceso prioritario o incentivos fiscales.
• Riesgo: si los actores privados tienen demasiado control, la IA pública puede terminar siendo solo otra extensión del modelo corporativo.

El modelo más viable sería una combinación de impuestos al uso comercial, fondos de cooperación internacional y un sistema de pago por consumo para usuarios avanzados, manteniendo el acceso básico gratuito.

Sin un plan financiero sólido, la IA pública quedaría condenada a la dependencia de filantropía o subvenciones inestables.

¿Puede la Inteligencia Pública ser competitiva?

Uno de los principales desafíos es que, actualmente, los modelos privados llevan una ventaja enorme en eficiencia y escalabilidad. Las grandes tecnológicas han invertido miles de millones en hardware optimizado, centros de datos y algoritmos de vanguardia.

Un sistema de IA pública necesita resolver tres problemas técnicos clave:

• Escalabilidad: ¿Cómo hacer que una IA descentralizada funcione sin perder velocidad y eficiencia?
• Interoperabilidad: ¿Cómo conectar múltiples modelos sin que cada uno opere como una isla?
• Privacidad y seguridad: ¿Cómo evitar que la IA pública se convierta en un blanco fácil para manipulación o uso indebido?

Aquí es donde la descentralización es un arma de doble filo. Si bien un modelo abierto permitiría colaboración y acceso universal, también podría generar fragmentación y ralentización en la innovación si no hay incentivos para mantener su competitividad.

Algunos proyectos como Ocean Protocol están explorando modelos descentralizados, pero aún estamos lejos de una IA pública que pueda competir con las grandes corporaciones sin perder eficiencia.

Conclusión: ¿Es la IA Pública una utopía o un futuro posible?

La idea de una Inteligencia Pública es poderosa, pero sin resolver sus desafíos de gobernanza, financiación y escalabilidad, sigue siendo más una aspiración ética que una realidad técnica.

A diferencia de la visión de Kevin Kelly, donde la IA pública es una “biblioteca abierta” que se construirá sola con el tiempo, creemos que requiere un diseño estratégico, incentivos claros y una infraestructura sostenible desde el principio.

Para que la IA pública sea una alternativa real, es necesario:

• Definir un modelo de gobernanza global que garantice estándares abiertos sin perder eficiencia.
• Crear un sistema de financiación sostenible basado en impuestos al uso comercial, cooperación internacional y pago por uso.
• Resolver los desafíos técnicos de escalabilidad e interoperabilidad, asegurando que pueda competir con modelos privados sin quedar obsoleta.

Si estos problemas no se abordan, la IA seguirá el camino de otras innovaciones digitales: centralización en pocas empresas y un acceso restringido a quienes puedan pagar.

La pregunta no es si necesitamos una IA pública. La pregunta es si estamos dispuestos a construirla con reglas claras antes de que sea demasiado tarde.

¿Es posible un modelo de IA abierta y distribuida sin depender de monopolios tecnológicos? ¿O es una utopía que nunca podrá competir con los gigantes del sector?

El debate sigue abierto.