La gobernanza internacional de la inteligencia artificial (IA) congrega a gobiernos, organizaciones internacionales, empresas, instituciones académicas y actores de la sociedad civil para establecer pautas, estándares y herramientas destinadas a orientar cómo se desarrolla y emplea esta tecnología. Las discusiones integran dimensiones técnicas, éticas, económicas, de seguridad y geopolíticas. A continuación se detallan los asuntos clave, ejemplos específicos y los mecanismos que distintos foros proponen o ya ponen en práctica.
Amenazas para la seguridad y la integridad
La preocupación por la seguridad incluye fallos accidentales, usos maliciosos y consecuencias estratégicas a gran escala. Entre los puntos clave están:
- Riesgos sistémicos: posibilidad de que modelos muy potentes actúen de forma imprevisible o escapen a controles, afectando infraestructuras críticas.
- Uso dual y militarización: aplicación de IA en armas, vigilancia y ciberataques. En foros de la ONU y del Convenio sobre Ciertas Armas Convencionales se discute cómo regular o prohibir sistemas de armas completamente autónomas.
- Reducción del riesgo por diseño: prácticas como pruebas adversarias, auditorías de seguridad, y exigencia de evaluaciones de riesgo antes del despliegue.
Ejemplo: en el ámbito multilateral se discute la creación de normas vinculantes sobre SALA (sistemas de armas letales autónomas) y procedimientos de verificación para evitar proliferación.
Privacidad, vigilancia y protección de los derechos humanos
La IA genera desafíos para los derechos civiles y las libertades públicas:
- Reconocimiento facial y vigilancia masiva: posible debilitamiento de la privacidad y aparición de sesgos. Diversos países y la Unión Europea analizan imponer límites o pausas a su implementación a gran escala.
- Protección de datos: gestión responsable de grandes conjuntos de información para entrenar modelos, junto con aspectos de consentimiento, reducción de datos y procesos de anonimización.
- Libertad de expresión e información: sistemas de moderación automatizada, creación de contenido engañoso y deepfakes que pueden influir en dinámicas democráticas.
Caso: la proliferación de campañas de desinformación impulsadas por la generación automática de contenido ha desencadenado discusiones en foros electorales y ha motivado propuestas que buscan imponer obligaciones de transparencia respecto al empleo de sistemas generativos dentro de las campañas.
Promoción de la igualdad, rechazo a la discriminación e impulso de la 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 analizan cómo asegurar que los sistemas avanzados resulten entendibles y susceptibles de auditoría:
- Obligaciones de transparencia: comunicar cuando una resolución automatizada impacta a una persona, divulgar documentación técnica (fichas del modelo, fuentes de datos) y ofrecer vías de reclamación.
- Explicabilidad: proporcionar niveles adecuados de detalle técnico adaptados a distintos tipos de audiencia (usuario final, autoridad reguladora, instancia judicial).
- Trazabilidad y registro: conservar registros de entrenamiento y operación que permitan realizar auditorías en el futuro.
la propuesta legislativa de la Unión Europea organiza los sistemas por niveles de riesgo y requiere que se entregue documentación exhaustiva para aquellos que se catalogan como de alto riesgo
Cumplimiento y responsabilidad legal
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 contempla sanciones proporcionales a la gravedad, que incluyen multas significativas para incumplimientos en sistemas de alto riesgo.
Derechos de propiedad intelectual y disponibilidad de 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.
Caso: varios litigios recientes en distintos países cuestionan la legalidad de entrenar modelos con contenidos protegidos, impulsando reformas legales y acuerdos entre sectores.
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.
Sostenibilidad ambiental
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 promueve mayor seguridad, confianza y dinamiza el comercio:
- Marco de normalización: elaboración de estándares técnicos internacionales que abordan la solidez, las interfaces y los formatos de datos.
- Interoperabilidad: asegurar que distintos sistemas puedan colaborar manteniendo niveles adecuados de seguridad y privacidad.
- Rol de organismos internacionales: OCDE, UNESCO, ONU, ISO y diversos foros regionales intervienen en la coordinación y armonización regulatoria.
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 creíbles, las reglas quedan en papel:
- Inspecciones y auditorías internacionales: propuestas para observatorios multilaterales que supervisen cumplimiento y compartan información técnica.
- Mecanismos de cooperación técnica: asistencia para países con menos capacidad técnica, intercambio de mejores prácticas y fondos para fortalecer gobernanza.
- Sanciones y medidas comerciales: discusión sobre controles a la exportación de tecnologías sensibles y medidas diplomáticas ante incumplimientos.
Caso: las limitaciones impuestas al comercio de semiconductores ilustran cómo la tecnología de IA puede transformarse en un asunto de política comercial y de seguridad.
Instrumentos normativos y recursos aplicados
Las respuestas normativas varían entre instrumentos vinculantes y enfoques flexibles:
- Regulación vinculante: leyes nacionales y regionales que imponen obligaciones y sanciones (ejemplo: propuesta de ley en la Unión Europea).
- Autorregulación y códigos de conducta: guías emitidas por empresas y asociaciones que pueden ser más ágiles pero menos exigentes.
- Herramientas de cumplimiento: evaluaciones de impacto, auditorías independientes, etiquetas de conformidad, y entornos experimentales regulatorios para probar políticas.
Gobernanza democrática y participación de la ciudadanía
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 intenta conciliar la armonización regulatoria con la autonomía 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 muestran la combinación de normas no vinculantes y propuestas legislativas concretas que avanzan en distintos ritmos.
La gobernanza internacional de la IA es un entramado dinámico que debe integrar exigencias técnicas, valores democráticos y realidades geopolíticas. Las soluciones efectivas requieren marcos normativos claros, capacidades de verificación creíbles y mecanismos
