Los intereses comerciales marcan el futuro de la inteligencia artificial

El futuro de la inteligencia artificial genera muchos debates porque ser¨¢ decisiva en campos tan serios como la medicina, las guerras, el trabajo o incluso las relaciones humanas. Sin embargo, esos debates a menudo ignoran un asunto que sobrevuela a todos los dem¨¢s: el desarrollo de las m¨¢quinas pensantes ha sido conquistado por empresas tecnol¨®gicas que est¨¢n definiendo c¨®mo ser¨¢ ese futuro. Compa?¨ªas como Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Apple e IBM fichan a los mejores expertos en inteligencia artificial de todo el mundo, esquilman departamentos universitarios enteros para cubrir sus necesidades, compran las empresas incipientes del sector y marcan el rumbo de la investigaci¨®n con becas y ayudas. As¨ª, un campo cient¨ªfico tan determinante como la inteligencia artificial puede estar volcado excesivamente en los intereses comerciales de estos negocios. Como dijo un antiguo jefe de datos de Facebook: ¡°Las mejores mentes de mi generaci¨®n se dedican a pensar c¨®mo hacer que la gente pinche en anuncios. Es un asco¡±.

"El dominio de las compa?¨ªas con intereses comerciales es muy grande, el impacto de sus millones de d¨®lares est¨¢ definiendo este campo con una gran asimetr¨ªa", critica Oliver

"Lo que ha sucedido en los ¨²ltimos a?os es un ¨¦xodo de grupos enteros a laboratorios de empresas tecnol¨®gicas", afirma Nuria Oliver, que form¨® parte del primer grupo de sabios del gobierno espa?ol en inteligencia artificial. En enero de 2015, desaparecieron de golpe m¨¢s de 50 especialistas en rob¨®tica de la Universidad Carnegie Mellon, pionera en inteligencia artificial, incluidos directores de departamentos: hab¨ªan fichado casi en bloque por Uber para desarrollar el cerebro de sus coches aut¨®nomos. "El dominio de las compa?¨ªas con intereses comerciales es muy grande", critica Oliver, "y no es una situaci¨®n positiva, el impacto de sus millones de d¨®lares est¨¢ definiendo este campo con una gran asimetr¨ªa".

"El dinero manda", advierte Miguel ?ngel Carreira-Perpi?¨¢n, especialista en machine learning (aprendizaje autom¨¢tico) de la Universidad de California en Merced. "La empresa se centra en proyectos a corto plazo relacionados con productos: Amazon lo mismo te mata un proyecto de investigaci¨®n porque de un a?o para otro ya no le interesa, cuando en la universidad estamos centrados en problemas serios o profundos de machine learning que no se resuelven de un d¨ªa para otro", resume. "Ahora mismo la mayor parte de los investigadores est¨¢n en manos del sector privado. Est¨¢ claro que eso va a marcar el paso", lamenta.

Los tres ¨²ltimos ganadores del Nobel de Inform¨¢tica, el Premio Turing, trabajan al m¨¢s alto nivel asesorando a las grandes tecnol¨®gicas. Su historia describe a la perfecci¨®n la trayectoria de la inteligencia artificial. Cuando en 2004 se pon¨ªa en duda que las redes neuronales pudieran funcionar, incluidos los creadores de Google, estos tres cient¨ªficos europeos se asociaron desde sus universidades para avanzar en esta investigaci¨®n, trampol¨ªn esencial para tecnolog¨ªas actuales como el reconocimiento facial, los coches autom¨¢ticos o los asistentes virtuales. El brit¨¢nico Geoffrey Hinton (Universidad de Toronto) y los franceses Yoshua Bengio (Universidad de Montreal) y Yann LeCun (Universidad de Nueva York) desarrollaron este campo gracias a un trabajo puramente acad¨¦mico financiado con fondos canadienses. LeCun dirige desde 2013 la investigaci¨®n en inteligencia artificial de Facebook. Hinton y Bengio crearon sendas empresas para desarrollar sus trabajos acad¨¦micos y las dos fueron compradas por Google y Microsoft, respectivamente, consiguiendo as¨ª hacerse con sus servicios.

"La principal ventaja de trabajar en DeepMind es que la cantidad de expertos que tenemos es mayor que en cualquier universidad del mundo", asegura Vinyals

Es una estrategia habitual para fichar talento: comprar startups de inteligencia artificial para adquirir los cerebros humanos que trabajan all¨ª. Apple, Google, Facebook, Microsoft y Amazon han adquirido casi sesenta compa?¨ªas especializadas y han invertido en m¨¢s de ciento veinte en los ¨²ltimos siete a?os (de 2015 a 2018 el ritmo de creaci¨®n de estas startups ha crecido un 118%). Una de ellas es DeepMind, que naci¨® de los laboratorios de la University College de Londres antes de ser adquirida por Google en 2014 por 500 millones de d¨®lares. DeepMind es ahora la punta de lanza de la investigaci¨®n en inteligencia artificial, con vistosos logros que saltan directamente a la portada de las principales revistas cient¨ªficas.

All¨ª investiga el catal¨¢n Oriol Vinyals, que fich¨® por Google nada m¨¢s doctorarse: "La principal ventaja de trabajar en DeepMind es que tenemos much¨ªsimos expertos en varios temas de la inteligencia artificial, todos en el mismo sitio", explica. "En l¨ªneas generales, la cantidad y concentraci¨®n de expertos es mucho mayor en DeepMind que en cualquier departamento de universidad del mundo", asegura este investigador, especialista en procesamiento de lenguaje, cuyo trabajo adem¨¢s ha servido para mejorar funciones que hoy usan millones de personas en productos de Google como su traductor online o las respuestas autom¨¢ticas del correo.

DeepMind realiza investigaci¨®n b¨¢sica, pero tambi¨¦n tiene un ojo puesto en mejorar los servicios de su empresa madre, como usar la inteligencia artificial para reducir un 40% el gasto energ¨¦tico de sus gigantescos centros de datos. Adem¨¢s de DeepMind, Alphabet (matriz de Google) cuenta con otras divisiones dedicadas a la inteligencia artificial, como Google Brain, y numerosos especialistas en ese campo (m¨¢s de dos mil solo en este directorio). Google no ha querido responder ninguna de nuestras preguntas sobre estos detalles, ni sobre el peso de la iniciativa privada. Facebook tampoco.

En los ¨²ltimos a?os, Apple, Google, Facebook, Microsoft y Amazon han adquirido sesenta compa?¨ªas de inteligencia artificial y han invertido en m¨¢s de ciento veinte

No es solo compartir centro de trabajo con los mejores. Los sueldos superan con mucho los que se pagan incluso en las mejores universidades. En 2016, la jefa del departamento de IA de Stanford, Fei-Fei Li, se quejaba de que estas empresas tentaban a sus estudiantes de doctorado con sueldos de m¨¢s un mill¨®n de d¨®lares. Un a?o despu¨¦s, Li se un¨ªa a Google como vicepresidenta. Pero la remuneraci¨®n es casi lo de menos: lo decisivo son los recursos con los que cuentan para investigar. "En el centro de este tipo de investigaci¨®n est¨¢n las bases de datos. Y los acad¨¦micos dependen de las bases de datos", explica Lorena Jaume-Palas¨ª, que form¨® parte del primer grupo de sabios de la Comisi¨®n Europea sobre inteligencia artificial.

Un informe reciente de la Asociaci¨®n de Investigaci¨®n Inform¨¢tica de EE UU sobre el futuro de la inteligencia artificial asegura que "aunque la mayor¨ªa de las tecnolog¨ªas subyacentes a estas bases de conocimiento se desarrollaron originalmente en el mundo acad¨¦mico, las universidades tienen acceso limitado o nulo a estos recursos y no tienen medios para desarrollar otros equivalentes" (PDF). Adem¨¢s, critica que se desarrollan "para respaldar los intereses comerciales de las empresas que los crearon, como los resultados de b¨²squedas y la colocaci¨®n de anuncios".

Control sobre la academia

"Dando acceso a estos recursos tambi¨¦n deciden bajo qu¨¦ perspectiva se investiga, qu¨¦ impulsos se dan en este campo, qui¨¦n desarrolla su carrera", critica Jaume-Palas¨ª. Las grandes tecnol¨®gicas financian think-tanks y todo tipo de iniciativas para debatir sobre el futuro de las m¨¢quinas inteligentes, influyendo tambi¨¦n en los marcos ¨¦ticos y legales del futuro. Mientras se debate si puede haber soldados aut¨®nomos o a qui¨¦n debe atropellar un coche sin conductor, se desarrollan las tecnolog¨ªas m¨¢s propicias para moderar publicaciones en redes o a sugerir el siguiente v¨ªdeo de YouTube. O el Pent¨¢gono y Facebook apuestan por una m¨¢quina que sabe tirarse faroles.

Estas empresas se justifican asegurando que invierten importantes sumas en investigaci¨®n acad¨¦mica, por medio de becas y programas de ayudas. "Las ayudas son cuatro perras", asegura Carreira-Perpi?¨¢n, "a m¨ª me han dado dos becas de la Fundaci¨®n Nacional para la Ciencia de EE UU (NSF, por sus siglas en ingl¨¦s), de medio mill¨®n de d¨®lares, y la que recib¨ª de Google eran 60.000". Y a?ade un problema mayor, el criterio de selecci¨®n de estos programas: "Dan dinero a quien les interesa y da la impresi¨®n de que est¨¢n pescando ideas. Al final hay mogoll¨®n de gente trabajando en predecir qu¨¦ anuncios funcionan, un problema bastante especializado, porque es de lo que viven estas empresas". Este investigador prefiere que sea la NSF, una fundaci¨®n gubernamental, la que apoye la investigaci¨®n en temas que considere candentes.

"Dan dinero a quien les interesa y al final hay mogoll¨®n de gente trabajando en predecir qu¨¦ anuncios funcionan", lamenta el investigador de la Universidad de California

Vinyals cree que el estilo de investigaci¨®n de la academia y su diversidad son "muy buenas" para su campo: "No me gustar¨ªa ver que la investigaci¨®n en la universidad y el mundo acad¨¦mico se hiciera demasiado peque?a". No obstante, el investigador de DeepMind se muestra confiado en que la demanda de expertos seguir¨¢ creciendo en los pr¨®ximos a?os, por lo que crecer¨¢ la cantidad de recursos, personal y estudiantes con los que contar¨¢n las universidades.

Mucho m¨¢s radical se muestra Jaume-Palas¨ª: "En lugar de pagar becas o investigaciones, ser¨ªa m¨¢s interesante que pagasen impuestos y con eso se invertir¨ªa en investigaci¨®n acad¨¦mica". "Adem¨¢s", insiste, "desde el punto de vista de la credibilidad ya es problem¨¢tico hacer perder la neutralidad a la academia con su dinero: ellos deciden a qui¨¦n financian y por qu¨¦". Hoy, la proporci¨®n de art¨ªculos cient¨ªficos publicados por empresas privadas en EE UU cuadruplica a la de Europa.

Para remediar estos conflictos y retener talento, la Comisi¨®n Europea ha encargado un informe a un grupo de especialistas en el que est¨¢ Nuria Oliver, quien desconf¨ªa del peso actual del dinero privado. "No sabemos qu¨¦ hallazgos no est¨¢n publicando las empresas, cu¨¢nta investigaci¨®n est¨¢n haciendo y que desconocemos", denuncia Oliver, que hasta hace unos meses era jefa de investigaci¨®n en datos de Vodafone. "A lo mejor descubrimos que se pueden hacer las cosas de forma diferente, que hay otra manera de hacer un Facebook o un Amazon, pero si lo pagan Facebook y Amazon, se ponen barreras al cambio", apunta.

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