La inteligencia artificial está remodelando silenciosamente todos los rincones de la vida moderna. Desde cómo buscamos en la web hasta cómo invertimos, aprendemos y votamos, los modelos de IA ahora medían algunas de nuestras decisiones más críticas. Pero detrás de la creciente conveniencia se encuentra una preocupación más profunda y urgente: el público no tiene visibilidad sobre cómo funcionan estos modelos, en qué están entrenados o quién se beneficia de ellos.
Esto es déjà vu.
Hemos vivido esto antes con las redes sociales, confiando en un pequeño grupo de empresas con un poder sin precedentes sobre el discurso público. Esto resultó en opacidad algorítmica, indignación monetizada y la erosión de la realidad compartida. Esta vez, no solo están en riesgo nuestros feeds, sino también nuestros sistemas de toma de decisiones, marcos legales e instituciones centrales.
Y estamos caminando hacia ello con los ojos bien cerrados.
Un futuro centralizado ya está tomando forma
El panorama de la IA de hoy está dominado por un puñado de laboratorios poderosos que operan a puerta cerrada. Estas empresas entrenan grandes modelos en conjuntos de datos masivos—recopilados de internet, a veces sin consentimiento—y los lanzan en productos que moldean miles de millones de interacciones digitales cada día. Estos modelos no están abiertos a escrutinio. Los datos no son auditables. Los resultados no son responsables.
Esta centralización no es solo un problema técnico. Es un problema político y económico. El futuro de la cognición se está construyendo en cajas negras, cerradas detrás de muros legales, y optimizadas para el valor de los accionistas. A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos y están incrustados en la sociedad, corremos el riesgo de convertir la infraestructura pública esencial en motores gobernados privadamente.
La pregunta no es si la IA transformará la sociedad; ya lo ha hecho. La verdadera cuestión es si tenemos algo que decir sobre cómo se desarrolla esa transformación.
El caso de la IA descentralizada
Sin embargo, existe un camino alternativo—uno que ya está siendo explorado por comunidades, investigadores y desarrolladores de todo el mundo.
En lugar de reforzar ecosistemas cerrados, este movimiento sugiere construir sistemas de IA que sean transparentes por diseño, descentralizados en su gobernanza y responsables ante las personas que los impulsan. Este cambio requiere más que innovación técnica; exige un reajuste cultural en torno a la propiedad, el reconocimiento y la responsabilidad colectiva.
En un modelo así, los datos no son simplemente extraídos y monetizados sin reconocimiento. Son contribuidos, verificados y gobernados por las personas que los generan. Los contribuyentes pueden ganar reconocimiento o recompensas. Los validadores se convierten en partes interesadas. Y los sistemas evolucionan con supervisión pública en lugar de control unilateral.
Aunque estos enfoques aún están en las primeras etapas de desarrollo, apuntan hacia un futuro radicalmente diferente, uno en el que la inteligencia fluye de igual a igual, no de arriba hacia abajo.
¿Por qué la transparencia no puede esperar?
La consolidación de la infraestructura de IA está ocurriendo a una velocidad vertiginosa. Las empresas de billones de dólares compiten para construir cadenas de suministro verticalmente integradas. Los gobiernos están proponiendo regulaciones pero luchan por mantenerse al día. Mientras tanto, la confianza en la IA está disminuyendo. Un informe reciente de Edelman encontró que solo el 35% de los estadounidenses confían en las empresas de IA, una caída significativa con respecto a años anteriores.
Esta crisis de confianza no es sorprendente. ¿Cómo puede el público confiar en sistemas que no entienden, que no pueden auditar y contra los cuales no tienen recursos?
El único antídoto sostenible es la transparencia, no solo en los modelos en sí, sino en cada capa: desde cómo se recopilan los datos, hasta cómo se entrenan los modelos, hasta quién se beneficia de su uso. Al apoyar la infraestructura abierta y construir marcos colaborativos para la atribución, podemos comenzar a reequilibrar la dinámica de poder.
Esto no se trata de frenar la innovación. Se trata de darle forma.
Cómo podría verse la propiedad compartida
Construir una economía de IA transparente requiere repensar más que las bases de código. Significa revisar los incentivos que han definido la industria tecnológica durante las últimas dos décadas.
Un futuro de IA más democrático podría incluir libros públicos que rastreen cómo las contribuciones de datos influyen en los resultados, gobernanza colectiva sobre las actualizaciones de modelos y decisiones de implementación, participación económica para contribuyentes, entrenadores y validadores, y sistemas de entrenamiento federados que reflejen valores y contextos locales.
Son puntos de partida para un futuro donde la IA no solo responde al capital, sino a una comunidad.
El reloj está corriendo
Todavía tenemos una elección sobre cómo se desarrolla esto. Ya hemos visto lo que sucede cuando entregamos nuestra agencia digital a plataformas centralizadas. Con la IA, las consecuencias serán aún más profundas y menos reversibles.
Si queremos un futuro donde la inteligencia sea un bien público compartido, no un activo privado, entonces debemos comenzar a construir sistemas que sean abiertos, auditables y justos.
Comienza con una pregunta simple: ¿A quién debería servir en última instancia la IA?
Ram Kumar
Ram Kumar es un contribuyente clave en OpenLedger, una nueva capa económica para la IA donde los contribuyentes de datos, los constructores de modelos y los desarrolladores de aplicaciones finalmente son reconocidos y recompensados por el valor que crean. Con una amplia experiencia manejando cuentas empresariales de varios miles de millones de dólares, Ram ha trabajado con éxito con gigantes globales como Walmart, Sony, GSK y el LA Times.
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La IA se está construyendo a puerta cerrada, y eso es un error.
La inteligencia artificial está remodelando silenciosamente todos los rincones de la vida moderna. Desde cómo buscamos en la web hasta cómo invertimos, aprendemos y votamos, los modelos de IA ahora medían algunas de nuestras decisiones más críticas. Pero detrás de la creciente conveniencia se encuentra una preocupación más profunda y urgente: el público no tiene visibilidad sobre cómo funcionan estos modelos, en qué están entrenados o quién se beneficia de ellos.
Esto es déjà vu.
Hemos vivido esto antes con las redes sociales, confiando en un pequeño grupo de empresas con un poder sin precedentes sobre el discurso público. Esto resultó en opacidad algorítmica, indignación monetizada y la erosión de la realidad compartida. Esta vez, no solo están en riesgo nuestros feeds, sino también nuestros sistemas de toma de decisiones, marcos legales e instituciones centrales.
Y estamos caminando hacia ello con los ojos bien cerrados.
Un futuro centralizado ya está tomando forma
El panorama de la IA de hoy está dominado por un puñado de laboratorios poderosos que operan a puerta cerrada. Estas empresas entrenan grandes modelos en conjuntos de datos masivos—recopilados de internet, a veces sin consentimiento—y los lanzan en productos que moldean miles de millones de interacciones digitales cada día. Estos modelos no están abiertos a escrutinio. Los datos no son auditables. Los resultados no son responsables.
Esta centralización no es solo un problema técnico. Es un problema político y económico. El futuro de la cognición se está construyendo en cajas negras, cerradas detrás de muros legales, y optimizadas para el valor de los accionistas. A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos y están incrustados en la sociedad, corremos el riesgo de convertir la infraestructura pública esencial en motores gobernados privadamente.
La pregunta no es si la IA transformará la sociedad; ya lo ha hecho. La verdadera cuestión es si tenemos algo que decir sobre cómo se desarrolla esa transformación.
El caso de la IA descentralizada
Sin embargo, existe un camino alternativo—uno que ya está siendo explorado por comunidades, investigadores y desarrolladores de todo el mundo.
En lugar de reforzar ecosistemas cerrados, este movimiento sugiere construir sistemas de IA que sean transparentes por diseño, descentralizados en su gobernanza y responsables ante las personas que los impulsan. Este cambio requiere más que innovación técnica; exige un reajuste cultural en torno a la propiedad, el reconocimiento y la responsabilidad colectiva.
En un modelo así, los datos no son simplemente extraídos y monetizados sin reconocimiento. Son contribuidos, verificados y gobernados por las personas que los generan. Los contribuyentes pueden ganar reconocimiento o recompensas. Los validadores se convierten en partes interesadas. Y los sistemas evolucionan con supervisión pública en lugar de control unilateral.
Aunque estos enfoques aún están en las primeras etapas de desarrollo, apuntan hacia un futuro radicalmente diferente, uno en el que la inteligencia fluye de igual a igual, no de arriba hacia abajo.
¿Por qué la transparencia no puede esperar?
La consolidación de la infraestructura de IA está ocurriendo a una velocidad vertiginosa. Las empresas de billones de dólares compiten para construir cadenas de suministro verticalmente integradas. Los gobiernos están proponiendo regulaciones pero luchan por mantenerse al día. Mientras tanto, la confianza en la IA está disminuyendo. Un informe reciente de Edelman encontró que solo el 35% de los estadounidenses confían en las empresas de IA, una caída significativa con respecto a años anteriores.
Esta crisis de confianza no es sorprendente. ¿Cómo puede el público confiar en sistemas que no entienden, que no pueden auditar y contra los cuales no tienen recursos?
El único antídoto sostenible es la transparencia, no solo en los modelos en sí, sino en cada capa: desde cómo se recopilan los datos, hasta cómo se entrenan los modelos, hasta quién se beneficia de su uso. Al apoyar la infraestructura abierta y construir marcos colaborativos para la atribución, podemos comenzar a reequilibrar la dinámica de poder.
Esto no se trata de frenar la innovación. Se trata de darle forma.
Cómo podría verse la propiedad compartida
Construir una economía de IA transparente requiere repensar más que las bases de código. Significa revisar los incentivos que han definido la industria tecnológica durante las últimas dos décadas.
Un futuro de IA más democrático podría incluir libros públicos que rastreen cómo las contribuciones de datos influyen en los resultados, gobernanza colectiva sobre las actualizaciones de modelos y decisiones de implementación, participación económica para contribuyentes, entrenadores y validadores, y sistemas de entrenamiento federados que reflejen valores y contextos locales.
Son puntos de partida para un futuro donde la IA no solo responde al capital, sino a una comunidad.
El reloj está corriendo
Todavía tenemos una elección sobre cómo se desarrolla esto. Ya hemos visto lo que sucede cuando entregamos nuestra agencia digital a plataformas centralizadas. Con la IA, las consecuencias serán aún más profundas y menos reversibles.
Si queremos un futuro donde la inteligencia sea un bien público compartido, no un activo privado, entonces debemos comenzar a construir sistemas que sean abiertos, auditables y justos.
Comienza con una pregunta simple: ¿A quién debería servir en última instancia la IA?
Ram Kumar
Ram Kumar es un contribuyente clave en OpenLedger, una nueva capa económica para la IA donde los contribuyentes de datos, los constructores de modelos y los desarrolladores de aplicaciones finalmente son reconocidos y recompensados por el valor que crean. Con una amplia experiencia manejando cuentas empresariales de varios miles de millones de dólares, Ram ha trabajado con éxito con gigantes globales como Walmart, Sony, GSK y el LA Times.