7 Principios clave para la regulación efectiva de la IA

La IA es un cambio de juego, sin duda. Pero con gran poder viene gran responsabilidad, ¿verdad? Por eso, los legisladores de costa a costa están arremangándose para descubrir cómo regular esta bestia. Entonces, ¿qué significa todo este ajetreo legislativo para nosotros en la práctica?

En este momento, hay cinco proyectos de ley circulando por el Congreso y siete principios rectores que están allanando el camino no solo para gestionar los riesgos, sino también para aprovechar las oportunidades que la IA trae a la mesa.

Por qué el enfoque del gobierno de EE. UU. está funcionando

Durante el último año, el gobierno de EE. UU. ha sido bastante astuto al abordar la regulación de la IA. Han establecido algunas directrices sólidas para todos, desde desarrolladores hasta usuarios. Y, aunque parezca increíble, a pesar de todas las disputas políticas, el Congreso está actuando de manera reflexiva y equilibrada. La Cámara tiene un comité bipartidista genial, lleno de personas que saben de computadoras e IA, y están trabajando en nuevas leyes. Mientras tanto, el Grupo de Trabajo Bipartidista de IA del Senado lanzó el mes pasado su hoja de ruta de políticas "Impulsando la Innovación de EE. UU. en Inteligencia Artificial". Está repleta de ideas sobre cómo equilibrar los riesgos y beneficios de la IA.

Apoyamos estas iniciativas por tres grandes razones:

Primero, el gobierno entiende que la IA puede ser un cambio de juego en campos como la ciencia, la salud y la energía. Están enfocados en usar un enfoque práctico para sopesar riesgos y beneficios. Eso es clave si queremos seguir liderando la carga de la IA.

Segundo, nuestros líderes están viendo signos de dólares con la IA. McKinsey dice que podría añadir entre 17 y 25 billones de dólares a la economía global cada año para 2030. ¡Eso es como todo el PIB de EE. UU. ahora! La Casa Blanca y el Senado están delineando pasos para asegurarnos de que podamos aprovechar ese potencial, desde dar a más personas acceso a herramientas de IA hasta preparar a nuestra fuerza laboral para la era de la IA.

Y tercero, estos esfuerzos muestran que necesitamos que los sectores público y privado se unan en la IA. Estamos en una carrera tecnológica global, y no se trata solo de quién inventa algo primero. Se trata de quién puede usarlo mejor en todo tipo de industrias. Esto incluye fortalecer nuestra ciberdefensa y seguridad nacional, donde la IA puede ayudarnos a cambiar las reglas del "dilema del defensor".

Google respalda los cinco proyectos de ley mencionados en la hoja de ruta de políticas de IA del Senado

Apoyamos esos cinco proyectos de ley, y también estamos a favor de más leyes que cubran otras áreas importantes.

Siete principios para una regulación responsable

Las empresas en democracias han estado liderando la carga en IA, pero no podemos dormirnos en los laureles. Necesitamos seguir impulsando avances futuros en IA porque, seamos realistas, estamos adelante en algunas áreas, pero rezagados en otras.

Para mantener el tren de la innovación en marcha mientras mantenemos las cosas responsables, sugerimos estos siete principios para la regulación de la IA:

1. Apoyar la innovación responsable. La hoja de ruta del Senado comienza pidiendo más fondos para la innovación y medidas de seguridad de la IA. Eso es inteligente porque van de la mano. Una mejor tecnología significa sistemas más seguros, y aunque siempre hay algo de incertidumbre con la nueva tecnología, podemos generar confianza sin frenar lo bueno.
2. Enfocarse en los resultados. Impulsemos una IA que produzca cosas de calidad mientras mantiene a raya lo malo. Al centrarnos en lo que la IA realmente produce, los reguladores pueden abordar los problemas directamente sin empantanarse en los detalles de la informática. Eso mantiene las cosas ancladas en problemas del mundo real y evita exagerar con regulaciones que podrían sofocar el potencial de la IA.
3. Lograr un equilibrio razonable en derechos de autor. El uso justo y las excepciones de derechos de autor son geniales para la ciencia y el aprendizaje, pero los propietarios de sitios web deberían poder optar por no tener su contenido usado para entrenar IA con herramientas legibles por máquinas.
4. Cerrar brechas en las leyes existentes. Si algo es ilegal sin IA, es ilegal con IA. No hay necesidad de reinventar la rueda; solo necesitamos llenar los vacíos donde las leyes actuales no encajan del todo con la IA.
5. Fortalecer las agencias existentes. No hay una solución única para la regulación de la IA, como no hay una sola ley para todos los usos de la electricidad. Necesitamos fortalecer las agencias existentes y asegurarnos de que todas estén preparadas para la IA.
6. Adoptar un modelo de centro y radios. Este modelo establece un centro central de conocimiento tecnológico en un lugar como NIST para ayudar al gobierno a entender mejor la IA y apoyar a diferentes sectores, reconociendo que los problemas bancarios son diferentes de los de la industria farmacéutica o el transporte.
7. Buscar la alineación. Con tantas propuestas de gobernanza de IA, incluidas más de 600 proyectos de ley solo en los estados de EE. UU., necesitamos enfocarnos en el daño real, no solo poner una manta sobre la investigación. Y dado que la IA es algo global, nuestras regulaciones deberían alinearse con los estándares internacionales tanto como sea posible.

Mirando hacia el futuro

La IA ya está causando sensación, desde las herramientas que usas todos los días —como Google Search, Translate, Maps, Gmail y YouTube— hasta enfrentar grandes desafíos sociales. No es solo un avance tecnológico; es un avance para hacer que los avances ocurran más rápido.

Toma, por ejemplo, AlphaFold de Google DeepMind. Ha predicho las formas 3D de casi todas las proteínas conocidas y cómo interactúan. ¿O qué tal usar la IA para predecir inundaciones hasta siete días antes, salvando vidas para 460 millones de personas en 80 países? Y luego está el mapeo de las vías de las neuronas en el cerebro humano, descubriendo nuevas estructuras y ayudándonos a entender cómo pensamos, aprendemos y recordamos.

La IA puede seguir impulsando este tipo de avances si mantenemos la vista en el premio: su potencial a largo plazo.

Eso significa mantenernos consistentes, reflexivos y trabajando juntos, siempre teniendo en mente los beneficios que todos podemos disfrutar si lo hacemos bien.