La gobernanza internacional de la inteligencia artificial (IA) reúne a gobiernos, organizaciones internacionales, empresas, academia y sociedad civil para definir reglas, normas y mecanismos que orienten el desarrollo y uso de estas tecnologías. Los debates combinan cuestiones técnicas, éticas, económicas, de seguridad y geopolíticas. A continuación se presentan los temas centrales, ejemplos concretos y mecanismos que se proponen o aplican en distintos foros.
Amenazas para la seguridad y la integridad
La atención dedicada a la seguridad abarca errores involuntarios, usos malintencionados y repercusiones estratégicas de gran alcance. Entre los aspectos esenciales se encuentran:
- Riesgos sistémicos: la posibilidad de que modelos extremadamente avanzados se comporten de manera inesperada o superen los mecanismos de control, comprometiendo infraestructuras críticas.
- Uso dual y militarización: la incorporación de IA en armamento, sistemas de vigilancia y operaciones de ciberataque. En debates de la ONU y del Convenio sobre Ciertas Armas Convencionales se analizan opciones para regular o incluso vetar sistemas de armas totalmente autónomos.
- Reducción del riesgo por diseño: estrategias como evaluaciones adversarias, auditorías de seguridad y la exigencia de análisis de riesgo previos a cualquier implementación.
Ejemplo: en el escenario multilateral se debate la formulación de reglas obligatorias relacionadas con SALA (sistemas de armas letales autónomas) y la implementación de mecanismos de verificación destinados a impedir su proliferación.
Derechos humanos, privacidad y vigilancia
La IA plantea retos para derechos civiles y libertades públicas:
- Reconocimiento facial y vigilancia masiva: riesgo de erosión de la privacidad y discriminación. Varios países y la Unión Europea estudian restricciones o moratorias para usos masivos.
- Protección de datos: gobernanza del uso de grandes volúmenes de datos para entrenar modelos, consentimiento, minimización y anonimización.
- Libertad de expresión e información: moderación automatizada, generación de desinformación y deepfakes que afectan procesos democráticos.
Caso: campañas de desinformación potenciadas por generación automática de contenido han llevado a debates en foros electorales y a propuestas para obligaciones de transparencia sobre el uso de sistemas generativos en campañas.
Equidad, no discriminación y inclusión
Los modelos pueden reflejar o incluso intensificar sesgos existentes cuando los datos de entrenamiento no resultan suficientemente representativos:
- Discriminación algorítmica: revisiones independientes, indicadores de equidad y procedimientos de corrección.
- Acceso y desigualdad global: posibilidad de que la capacidad tecnológica se concentre en unas pocas naciones o corporaciones; urgencia de impulsar la transferencia tecnológica y la cooperación para fortalecer el desarrollo local.
Dato y ejemplo: estudios han mostrado que modelos entrenados con datos sesgados dan peores resultados para grupos subrepresentados; por ello iniciativas como evaluaciones de impacto social y requisitos de testeo público son cada vez más solicitadas.
Transparencia, explicabilidad y trazabilidad
Los reguladores discuten cómo garantizar que sistemas complejos sean comprensibles y auditables:
- Obligaciones de transparencia: informar cuando una decisión automatizada afecta a una persona, publicar documentación técnica (fichas del modelo, orígenes de datos) y facilitar mecanismos de recurso.
- Explicabilidad: niveles adecuados de explicación técnica para distintos públicos (usuario final, regulador, tribunal).
- Trazabilidad y registro: bitácoras de entrenamiento y despliegue para permitir auditorías posteriores.
Ejemplo: la propuesta legislativa de la Unión Europea clasifica sistemas según riesgo y exige documentación detallada para los considerados de alto riesgo.
Responsabilidad jurídica y cumplimiento
La asignación de responsabilidades ante daños generados por IA es un tema central:
- Regímenes de responsabilidad: debate entre responsabilidad del desarrollador, del proveedor, del integrador o del usuario final.
- Certificación y conformidad: modelos de certificación previa, auditorías independientes y sanciones por incumplimiento.
- Reparación a las víctimas: mecanismos rápidos para compensación y remediación.
Datos normativos: la propuesta de la UE prevé sanciones ajustadas a la gravedad, incluidas multas de gran envergadura ante incumplimientos en sistemas clasificados como de alto riesgo.
Propiedad intelectual y acceso a datos
El uso de contenidos destinados al entrenamiento de modelos ha provocado fricciones entre la creación, la reproducción y el aprendizaje automático:
- Derechos de autor y recopilación de datos: disputas legales y demandas de precisión acerca de si el proceso de entrenamiento representa un uso permitido o necesita una licencia formal.
- Modelos y datos como bienes estratégicos: discusiones sobre la conveniencia de imponer licencias obligatorias, habilitar el intercambio de modelos en repositorios abiertos o limitar su exportación.
Varios litigios recientes surgidos en distintos países han puesto en entredicho la legalidad del entrenamiento de modelos con material protegido, lo que está acelerando ajustes normativos y promoviendo acuerdos entre las partes involucradas.
Economía, empleo y competencia
La IA puede transformar mercados, trabajos y estructuras empresariales:
- Sustitución y creación de empleo: estudios muestran efectos heterogéneos: algunas tareas se automatizan, otras se complementan; políticas activas de formación son clave.
- Concentración de mercado: riesgo de monopolios por control de datos y modelos centrales; discusión sobre políticas de competencia y interoperabilidad.
- Impuestos y redistribución: propuestas para impuestos sobre beneficios derivados de automatización o para financiar protección social y reentrenamiento.
Ejemplo: variantes regulatorias incluyen incentivos fiscales para inversiones en capacitación y cláusulas en contratos públicos que favorezcan proveedores locales.
Sustentabilidad del entorno
El impacto energético y material asociado al entrenamiento y funcionamiento de los modelos se encuentra sujeto a regulaciones y prácticas recomendadas:
- Huella de carbono: la preparación de modelos de gran escala puede requerir un uso considerable de energía; se debaten métricas y posibles límites.
- Optimización y transparencia energética: adopción de sistemas de eficiencia, divulgación del consumo y transición hacia infraestructuras alimentadas con fuentes renovables.
Estudio relevante: investigaciones han mostrado que el entrenamiento intensivo de modelos de lenguaje puede generar emisiones equivalentes a decenas o cientos de toneladas de CO2 si no se optimiza el proceso.
Regulaciones técnicas, estándares y procesos de interoperabilidad
La adopción de estándares facilita seguridad, confianza y comercio:
- Marco de normalización: desarrollo de estándares técnicos internacionales sobre robustez, interfaces y formatos de datos.
- Interoperabilidad: garantizar que sistemas distintos puedan cooperar con garantías de seguridad y privacidad.
- Rol de organismos internacionales: OCDE, UNESCO, ONU, ISO y foros regionales participan en la armonización normativa.
Ejemplo: la OCDE elaboró una serie de principios sobre la IA que se han convertido en una guía para numerosas políticas públicas.
Verificación, cumplimiento y mecanismos multilaterales
Sin mecanismos de verificación sólidos, las normas quedan como simples declaraciones:
- Inspecciones y auditorías internacionales: se plantean observatorios multilaterales que monitoreen el cumplimiento y difundan información técnica.
- Mecanismos de cooperación técnica: apoyo para naciones con menor capacidad, intercambio de buenas prácticas y recursos destinados a reforzar la gobernanza.
- Sanciones y medidas comerciales: debate sobre restricciones a la exportación de tecnologías delicadas y acciones diplomáticas frente a eventuales incumplimientos.
Caso: restricciones en el comercio de semiconductores demuestran cómo la tecnología de IA puede convertirse en materia de política comercial y seguridad.
Instrumentos normativos y recursos aplicados
Las respuestas normativas pueden adoptar formatos rígidos o enfoques más adaptables:
- Regulación vinculante: normas nacionales o regionales que establecen deberes y contemplan sanciones (por ejemplo, una propuesta legislativa dentro de la Unión Europea).
- Autorregulación y códigos de conducta: lineamientos promovidos por empresas o asociaciones que suelen ofrecer mayor rapidez, aunque con requisitos menos estrictos.
- Herramientas de cumplimiento: análisis de impacto, auditorías externas, sellos de conformidad y espacios regulatorios de prueba destinados a evaluar nuevas políticas.
Participación ciudadana y gobernanza democrática
La validez de las normas se sustenta en una participación amplia:
- Procesos participativos: audiencias públicas, órganos éticos y la presencia de comunidades involucradas.
- Educación y alfabetización digital: con el fin de que la población comprenda los riesgos y se involucre en la toma de decisiones.
Ejemplo: en distintos países, varias iniciativas de consulta ciudadana han incidido en las exigencias de transparencia y en las restricciones aplicadas al empleo del reconocimiento facial.
Sobresalientes tensiones geopolíticas
La búsqueda por liderar la IA conlleva riesgos de fragmentación:
- Competencia tecnológica: estrategias de inversión, apoyos estatales y pactos que podrían originar ecosistemas tecnológicos separados.
- Normas divergentes: marcos regulatorios distintos (desde posturas más estrictas hasta otras más flexibles) influyen en el comercio y en la colaboración global.
Resultado: la gobernanza global busca equilibrar harmonización normativa con soberanía tecnológica.
Iniciativas y menciones multilaterales
Existen varias iniciativas que sirven de marco de referencia:
- Principios de la OCDE: lineamientos orientadores sobre la IA confiable.
- Recomendación de la UNESCO: marco ético para orientar políticas nacionales.
- Propuestas regionales: la Unión Europea impulsa un reglamento centrado en riesgo y obligaciones de transparencia y seguridad.
Estas iniciativas reflejan cómo se entrelazan directrices no obligatorias con propuestas legislativas específicas que progresan a distintos ritmos.
La gobernanza internacional de la IA se configura como un sistema en constante evolución que ha de armonizar requerimientos técnicos, principios democráticos y contextos geopolíticos. Para que las respuestas resulten efectivas, se precisan marcos regulatorios definidos, procesos de verificación fiables y mecanismos
