¿Quién ostentará el poder en la era de la Inteligencia Artificial?

Acabo de terminar de leerme el último libro de Yuval Noah Harari, Nexus, que versa sobre cómo las redes de información han ido cambiando a lo largo de la historia y cómo han influido sobre el desarrollo de los diferentes sistemas de gobierno, particularmente la democracia y el totalitarismo. La tesis principal del libro es que la potencia combinada de la inteligencia artificial, los ordenadores y las redes sociales tienen la capacidad de influir en los sistemas políticos de una forma completamente nueva, porque, a diferencia de pasadas innovaciones comunicativas (como los relatos o la imprenta), esta puede tomar decisiones por sí misma; incluso la de crear realidades intersubjetivas diferentes a las de los humanos.

Como siempre, Harari resulta entretenido y brillante en la exposición de sus argumentos. Elige con cuidado los ejemplos y apenas deja flecos de los que tirar para poner a prueba la fortaleza de sus costuras. Y, como siempre, acierta al señalar las diferencias fundamentales entre la IA y los anteriores inventos humanos, así como el potencial que esta posee para provocarnos daño.

Modelos que se autocorrigen

Tampoco le falta razón cuando señala que la capacidad de los modelos de IA de modificarse a sí mismos a partir de lo aprendido es un salto cualitativo sobre el resto de tecnologías humanas anteriormente desarrolladas. Esta característica puede contribuir a que dejemos de entender los procesos por los que una IA toma un determinado curso de acción. Y, por tanto, tenemos que tomar medidas para controlar su desarrollo y sus potenciales consecuencias, aunque aún no seamos capaces de comprenderlas completamente. Hasta aquí básicamente creo que tiene razón.

Sin embargo, el relato de Harari hace hincapié en el algoritmo, es decir en el modelo o los modelos propiamente dichos. Desde su punto de vista, ellos son los motores del cambio y los sujetos (objetos) cuya propiedad y control permitirán obtener poder, ya sea para una empresa, para un Estado o para una coalición de ellos. Y aquí difiero ligeramente; creo que Harari sobrepondera la importancia de los modelos (LLM por sus siglas en inglés).

Ojo, no digo que no sean importantes. De hecho, es su desarrollo el que ha permitido la revolución a la que estamos asistiendo y cuyas consecuencias pueden llegar a ser más profundas que el advenimiento de Internet a mediados de la década de los 90. Pero, y aquí está la diferencia, los modelos necesitan máquinas sobre las que poder ejecutarse y entrenarse (y no pocas precisamente). Y para fabricar esas máquinas hacen falta microprocesadores, los cuales precisan para su fabricación de componentes cuyas cadenas de producción se han convertido en la verdadera clave de bóveda del sistema. 

Los centros de datos son el nuevo cuello de botella

La revolución de la IA necesita de esos LLM que son el cerebro, pero también precisa de un corazón que son los chips y de un cuerpo que son los centros de datos plagados de ordenadores. Ya en este momento lo realmente escaso es la capacidad de cómputo que se precisa para la puesta en funcionamiento de la IA. Son los centros de datos y los semiconductores los verdaderos cuellos de botella y, quién los posea (o quién se garantice un acceso privilegiados a ellos) será quién esté en condiciones de ejercer el poder que emana de la IA.

Por el contrario, los modelos terminarán comportándose como una commodity. Su estructura de funcionamiento podría acercarse a la de los otrora denominados monopolios naturales, como era el caso de la generación eléctrica que requería enormes costes de instalación –trasladados a las cuentas de explotación en forma de costes fijos– al tiempo que funcionaba son unos costes variables comparativamente ridículos. Ese gigantesco coste inicial era el que provocaba que no hubiera demasiados competidores en el mercado y que para las empresas del sector fuera más razonable llegar a acuerdos colusivos que a competir entre ellas. Los costes de entrenamiento de los modelos son enormes y eso ya resulta una gran barrera de entrada (elevados costes fijos). Sin embargo, existen modelos de código libre y la expectativa de beneficios extraordinarios está atrayendo a un gran número de competidores al nuevo «océano azul». Es decir, el acceso a los algoritmos, al cerebro (la lógica) de la IA, se está abaratando a pasos agigantados y su propia capacidad de aprendizaje automático contribuye al proceso de commoditización de los modelos.

Puede que por eso haya sido una compañía como NVIDIA, diseñadora y fabricante de semiconductores especializados en IA, la que más haya crecido en bolsa en los últimos cinco años comparada con algunas de las principales tecnológicas involucradas en el desarrollo de modelos de IA. En conclusión, no serán los desarrolladores de modelos los que ejerzan el poder que emana de la IA, sino los fabricantes de procesadores, los de ordenadores y los propietarios de centros de datos. En esta partida, Jensen Huang o Sundar Pichai juegan con ventaja sobre Sam Altman y Dario Amodei.