IA Abierta, ¿realidad o openwashing?

En las últimas semanas, especialmente con el lanzamiento de DeepSeek, que se presenta como un modelo de IA de código abierto, el concepto de inteligencia artificial abierta ha capturado la atención de todos. A primera vista, la idea de modelos de IA accesibles parece promover la democratización de la tecnología y la distribución equitativa de las herramientas de IA frente a los modelos propietarios. Sin embargo, un análisis más profundo revela que esta “apertura” es, en muchos casos, sólo aparente y que realmente lo que oculta es una concentración de poder de facto en manos de unas pocas empresas tecnológicas

La ilusión de la open IA

Recientemente, un estudio publicado en Nature con el título «Why ‘open’ AI systems are actually closed, and why this matters», pone el foco precisamente en las contradicciones que presentan los actuales modelos de IA auto-denominados abiertos. Los autores argumentan que, aunque estos modelos se presentan como vías para la innovación, la realidad es que las grandes empresas continúan controlando todas las palancas necesarias para desarrollar y desplegar realmente estos modelos de forma libre, perpetuando el  dominio de los gigantes tecnológicos.

¿Qué significa realmente “abierto” en el ámbito de la IA?

La promesa de la IA abierta, como lo fue en el mundo del software, resulta a priori tentadora: facilita la transparencia, fomenta la democratización mediante la reutilización de estas tecnologías, y puede estar al alcance de casi todos. De esta forma su uso se podría hacer extensible a cualquier otra organización independientemente de su tamaño y recursos, permitiendo que cualquiera pueda adaptar y construir sobre estos modelos otra herramientas y soluciones para sus clientes. Sin embargo, en la práctica los beneficios que ofrecen estos modelos pueden resultar, en la mayoría de los casos, limitados o ilusorios.

Con respecto a la tan deseada transparencia, los modelos  realmente abiertos deberían permitir que, la documentación, los datos de entrenamiento y los pesos que se otorgan para en su creación y entrenamiento sean accesibles. Sin embargo, conocer estos elementos no siempre garantiza una comprensión total de cómo funciona el modelo. Los expertos señalan que, aunque el código sea accesible, que lo es en contadas ocasiones, entender el comportamiento de una IA sigue siendo un reto complejo.

En cuanto a la reutilización, los modelos abiertos permiten que terceros los adapten a diferentes aplicaciones, lo cual teóricamente fomenta la competencia. No obstante, el acceso al mercado sigue siendo dominado por unos pocos gigantes tecnológicos que poseen los recursos para implementar estos modelos a gran escala. Aspecto que limita las posibilidades de competencia real.

Por último, la extensibilidad, que permite realizar ajustes finos o fine-tuning de los modelos existentes, puede reducir costos y tiempo de desarrollo. Sin embargo, este proceso no altera las decisiones fundamentales tomadas en las etapas iniciales de desarrollo del modelo base, lo que significa que la influencia de las grandes corporaciones sigue intacta.

Algunas voces alertan de un creciente “openwashing” para referirse a aquellas empresas que anuncian modelos bajo la etiqueta de «abiertos», pero que presentan restricciones significativas en cuanto a su uso y adaptación por terceros. Estas tácticas generan la falsa impresión de apertura, cuando en realidad se limita el acceso y control sobre la tecnología.

La necesidad de Regulación y Gobernanza

Si bien como hemos indicado los modelos abiertos de IA pueden ofrecer beneficios en términos de transparencia y reutilización, no son una solución por sí solos para disminuir la concentración de poder en la industria. La mera apertura de los sistemas no asegura que los recursos y los beneficios se distribuyan de manera equitativa.

La «IA abierta» no es un camino automático hacia una mayor equidad en el acceso a la tecnología, y mucho menos hacia la democratización del poder. Para que la IA realmente sea accesible y beneficiosa para todos, se requieren políticas públicas y mecanismos de regulación que aseguren un acceso equitativo a los recursos y datos, además de un control ético sobre su uso. 

Mientras tanto, la aparente apertura de los sistemas de IA podría seguir siendo una herramienta que, en lugar de reducir las desigualdades, refuerza el dominio de las grandes corporaciones tecnológicas.

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UN DATO: -3,7%

Según datos del último informe de InfoAdex la inversión publicitaria total durante el 2024 mostró un crecimiento sostenido, destacando el aumento en redes sociales, «Otros Websites» y la televisión conectada, mientras que medios tradicionales como la prensa escrita disminuyó (-3,7%) y la TV en abierto se estanca. Es evidente que los editores se enfrentan a un crucial  desafío estructural en sus modelos comerciales, y tienen la urgente necesidad de diseñar nuevas estrategias para diversificar sus ingresos y adaptarse a un mercado en constante evolución. En las ultima semana hemos asistido a un auténtico baile de sillas en las cúpulas comerciales de los grandes grupos, pero si no van a compañías de cambios estructurales de mayor calado  no parece que los datos del año que viene vayan a mejorar a nivel sectorial.

UNA RECOMENDACIÓN:

«Inteligencia artificial: Guía para seres pensantes» de la científica informática Melanie Mitchel. Un magnífico libro para introducirse en el mundo de la IA que ofrece una visión clara y accesible sobre la evolución de la IA durante los últimos años. Mitchel examina los avances, limitaciones y el impacto que tiene la IA en la sociedad. A través de un análisis de los modelos más avanzados y su evolución histórica, el libro plantea reflexiones clave sobre los desafíos futuros y las implicaciones éticas de su desarrollo. Una lectura esencial para introducirse y comprender el verdadero alcance de la inteligencia artificial.