Desde el inicio, para abordar el análisis de los riesgos y desafíos de las IA generativas, entendimos que debíamos tomar una serie de decisiones que, una vez asumidas, fueron parte relevante de la delimitación epistemológica y metodológica de esta investigación. Identificamos así cinco rasgos o aspectos de las IA. 

Las Inteligencias Artificiales no son una tecnología, sino que son metatecnologías, esto es, tecnologías de propósito general, aplicables a muy diversas actividades. Y esto es así en al menos tres sentidos. 

Por un lado, y principalmente, porque –como escribe Ariel Vercelli en su artículo ”Las inteligencias artificiales y sus regulaciones: Pasos iniciales en la Argentina, aspectos analíticos y defensa de los intereses nacionales” (2023)–, las IA “pueden ser analizadas como redes heterogéneas, híbridos y ensambles tecnológicos. Su mera existencia evidencia la articulación e integración de éstas con otras redes, prácticas y procesos científico-tecnológicos más amplios. Al igual que ocurrió con el software (los programa de computación) en las etapas tempranas de la computación electrónica digital, en muchas ocasiones las IA también están indiferenciadas de los dispositivos y sistemas tecnológicos donde están incorporadas” (2023, 208).

Esta indiferenciación tiene efectos tanto en el nivel analítico como en el de la gobernanza. Para decirlo sintéticamente, a los fines regulatorios, no alcanza con establecer una norma general para las IA, sino que es preciso identificar las capas y subsistemas que participan en las IA para analizar las diferentes legislaciones que las atraviesan, desde protección de datos y derechos de autor hasta legislación laboral y de protección del medioambiente.

Por otro lado, tal como señala el filósofo Luciano Fioridi, conocido por su trabajo en ética de la IA, se denominan metatecnologías aquellas tecnologías que “operan y regulan otras tecnologías” (Fioridi 2011: 91. Y si bien no siempre es así, en ocasiones las IA son metatecnologías como las leyes o las tecnologías de seguridad, porque son “parte de las condiciones de operación de otras tecnologías” (ídem). 

Tal como afirman Ajay Agrawal, John McHale y Alex Oettl en su artículo “Finding needles in haystacks: Artificial Intelligence and recombinant growth [Encontrar agujas en pajares. Inteligencia artificial y crecimiento recombinante]”, las IA también nos ayudan a producir conocimientos que jamás tendríamos sin ellas. En este sentido, la reciente explosión en la disponibilidad de datos y los avances informáticos en las capacidades para descubrir y procesar esos datos “pueden ser vistos como ‘metatecnologías’, esto es: tecnologías para la producción de nuevos conocimientos” (2018: 3). 

Finalmente, el término tiene puntos de contacto con lo que Tacsir y Tacsir (2022) denominan “tecnologías de propósito general”: ellos las definen como tecnologías aplicables “a prácticamente cualquier actividad, y que tienen la capacidad de transformar las actividades mejorando la eficiencia o creando oportunidades para nuevas formas de hacer las cosas” (2022, 6). Los autores agregan que “la Inteligencia Artificial (IA), como tecnología de propósito general, tiene el potencial de impactar en la economía en su conjunto, con aplicaciones que se extienden por todo el aparato productivo. Puede transformar el modo en el que se ejecutan actividades tradicionales, y contribuir al desarrollo de nuevos bienes o servicios. En específico, se reconoce que la aplicación de IA en las cadenas con potencial exportador y/o empresas individuales contribuiría a aumentar y sostener el crecimiento de  sus exportaciones de alto valor agregado” (2022, 6).

En cierta medida, las IA son nuevas modalidades de existencia de la “máquina universal”, en el sentido que utilizaba Alan Turing esa imagen para referirse a la máquina de computar como un instrumento capaz de realizar innumerables tareas y colaborar en su desarrollo y amplificación. 

BIBLIOGRAFÍA:

Ajay Agrawal, John McHale y Alex Oettl (2018). “Finding Needles in Haystacks: Artificial Intelligence and Recombinant Growth”. En Internet: https://www.nber.org/papers/w24541

Floridi, Luciano (2011). Energy, Risks, and Metatechnology, 3 de mayo de 2011. En Internet: https://ssrn.com/abstract=3854445

Mayz Valenilla, Ernesto (1993). Fundamentos de la meta-técnica. Barcelona, Gedisa.

Trollip, Alex (2021). “Unfolding AI’s Potential: How Investing in Research and Development Can Produce New Knowledge”, Bipartisan Policy Center, febrero de 2021. En Internet: https://bipartisanpolicy.org/blog/unfolding-ais-potential/

Tacsir Andrés y Tacsir Ezequiel (2022). “Experiencias internacionales de Centros de Inteligencia Artificial y recomendaciones”. Propuesta de Diseño, Gobernanza y Evaluación del Centro Argentino Multidisciplinario de Inteligencia Artificial (CAMIA). En Internet: https://www.iadb.org/document.cfm?id=EZIDB0000029-756715771-18

Vercelli, Ariel (2023). “Las inteligencias artificiales y sus regulaciones: pasos iniciales en Argentina, aspectos analíticos y defensa de los intereses nacionales”. en Revista de la Escuela del Cuerpo de Abogados y Abogadas del Estado, año 7, nº 9, pp. 195-217.