La IA para los pobres
La inteligencia artificial (IA) está transformando las economías en desarrollo, en un proceso que acarrea los consabidos riesgos de inestabilidad, información errónea y cuestiones de vigilancia, pero que también encierra una promesa de numerosas ventajas. Hay ejemplos recientes que ilustran cómo las tecnologías basadas en IA pueden focalizar la ayuda y el crédito más puntualmente y mejorar el acceso a la enseñanza y consultas médicas adaptadas a circunstancias específicas. Pero para equilibrar estos riesgos y oportunidades no basta con instalar y activar la tecnología existente; se precisan iniciativas de innovación y adaptación a escala local.

Los avances más recientes de la IA tuvieron su origen en países ricos; es decir, fueron concebidos en esos países para usuarios locales a partir de datos locales. En los últimos años el Fondo Monetario Internacional (FMI) llevado a cabo investigaciones con socios en países de ingreso bajo, con aplicaciones de IA basadas en los usuarios y datos de esos países. En tales entornos, las soluciones basadas en IA funcionarán solo si encajan en el contexto social e institucional local.

Asimilar el potencial de IA probablemente será más difícil en los países de ingreso más bajo, donde las tasas de alfabetización y aritmética elemental de la población son más bajas y las personas están menos familiarizadas con los datos digitales y los algoritmos que procesan esta información. Por ejemplo, en un experimento realizado en Nairobi, Kenya, fue difícil explicar a personas de ingreso bajo los conceptos de algoritmos simples con números negativos y fracciones. Pero nuestro equipo buscó maneras más sencillas de comunicar estos conceptos, y cuando las personas respondieron al algoritmo no cabía duda de que los habían comprendido. De todos modos, los sistemas de IA complejos son difíciles de entender, incluso para los propios investigadores.

Algunas aplicaciones no requieren que los usuarios sepan cómo funcionan los algoritmos. Por ejemplo, las recomendaciones de películas de Netflix pueden ayudar a los usuarios incluso si estos no entienden cómo el algoritmo selecciona lo que intuye que podría resultarles interesante. De igual forma, en una crisis humanitaria, las autoridades pueden considerar aceptable recurrir a un algoritmo inescrutable de “caja negra”, como lo hizo el gobierno de Togo en respuesta a la crisis de la COVID-19.

La transparencia a veces es crucial. Al momento de focalizar las ayudas sociales cuando no se está en una situación de emergencia, es esencial explicar a los posibles beneficiarios los criterios de acceso. Pero del dicho al hecho hay un gran trecho: decenas de entrevistas y grupos de enfoque revelan diferencias fundamentales en las normas y los valores sobre datos y privacidad entre un entorno rural como el de Togo y el de los países ricos donde los sistemas basados en IA son más comunes. Por ejemplo, pocas personas con las que hablamos se mostraron preocupadas de que el gobierno o las empresas tuvieran acceso a sus datos (una de las principales preocupaciones en Europa y Estados Unidos), pero muchas se preguntaban en qué medida y de qué manera la información se compartiría con sus vecinos.

Conforme el uso de la IA se va masificando, las poblaciones tienen que comprender sus efectos más amplios en la sociedad. Por ejemplo, la IA puede generar fotos provocativas que son absolutamente falsas y llamadas robotizadas que imitan voces. Estos rápidos cambios afectarán el grado en que las personas han de confiar en la información que ven en línea. Incluso los habitantes en zonas remotas tienen que ser puestos al corriente de estas posibilidades para evitar que sean engañados, y para garantizar que sus intereses se tengan en cuenta al momento de elaborar las regulaciones.

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