“El mundo está amueblado con maderas del Brasil
y hay grandes agujeros en la selva misionera
Europa no recuerda de los barcos que mandó” (León Gieco)
En la actualidad, la inteligencia artificial ha surgido como una fuerza transformadora, permeando todos los aspectos de nuestras vidas y redefiniendo la forma en que interactuamos con la tecnología. La ONU sostiene que vivimos en sociedades algorítmicas, donde nuestra comprensión del mundo y nuestras interacciones están moldeadas por algoritmos, un fenómeno que se desarrolla en medio del paso geológico del antropoceno al tecnoceno[1], según lo señalado por Flavia Costa[2] en su análisis sobre los desafíos del nuevo escenario tecnológico, político y cultural que se intensificó con la digitalización y la pandemia.
Sin embargo, detrás de los algoritmos sofisticados y las aplicaciones innovadoras, existe una compleja red de recursos materiales esenciales para el desarrollo y despliegue de la IA. Este apartado, en línea con la amplia investigación realizada por Juan Corvalan[3], tiene como objetivo “presentar las herramientas básicas para que la inteligencia artificial esté al alcance de todo aquel interesado en comprender o aplicar este conjunto de herramientas en su disciplina, vida diaria u organización” (Corvalan, 2021:16) no sin antes sumergirse en el conocimiento, la educación y la conciencia socioambiental como base de la pirámide en la que sopesa esta tecnología, enfoque transversal que debería adoptarse desde cualquier disciplina e innovación referida al diseño y el uso de la misma.
Al analizar la IA, raramente se considera su impacto ambiental, como la huella de carbono y la contaminación que conlleva. Esto se da, en cierto punto, por la utilización de metáforas como la nube que la presenta como algo ligero y respetuoso con el medio ambiente (de hecho, como parte del paisaje natural). Aunque la industria tecnológica resalta sus políticas ambientales y propone el uso de inteligencia artificial para abordar problemas climáticos, es crucial adoptar una perspectiva crítica y para ello es necesario conocer cada aspecto de la misma, poniendo de relieve su materialidad.
Las innovaciones digitales se presentan con el potencial de enfrentar desafíos como el cambio climático, la pérdida de la biodiversidad, la inseguridad alimentaria, etc., pero se necesita un esfuerzo continuo en el diseño e implementación para aprovechar completamente sus beneficios a largo plazo. La efectividad real de la industria tecnológica en lograr estos objetivos debe ser examinada cuidadosamente de modo de no ser la serpiente que se come su propia cola en un ciclo eterno.
Kate Crawford[4], plantea que para entender la IA por lo que es, debemos apartarnos de la mirada monopólica del progreso técnico continuo, para poder visibilizar las estructuras de poder a las que sirve. Para la autora, “la IA nace de las lagunas saladas de Bolivia y las minas en el Congo, construida a partir de conjuntos de datos etiquetados por crowdsourcing que buscan clasificar acciones, emociones e identidades humanas, se usa para maniobrar drones, dirigir a la policía de inmigraciones de Estados Unidos y modular puntaje crediticio sobre los valores y los riesgos de la vida humana a lo largo del mundo” (Crawford, 2022:74), entre otras cosas.
En 2015, la Asamblea General de las Naciones Unidas introdujo en su conferencia la visión de un mundo en el cual el desarrollo y la implementación de tecnologías respeten el clima y la biodiversidad, sean resilientes, y donde la convivencia armoniosa con la naturaleza salvaguarde la flora y fauna silvestres, así como otras formas de vida. No obstante, la realidad actual dista de acercarse a esta utopía, principalmente debido a la intrínseca dependencia de la IA a la industria extractivista, que actualmente ostenta el estatus de ser la más próspera del mundo. Esta dependencia se sustenta en una tríada compuesta por: bienes comunes de la tierra, mano de obra barata y datos a gran escala. A continuación, examinaremos detalladamente cada elemento de esta triada.
- Bienes comunes de la Tierra
- Los minerales son la columna vertebral de la IA, el litio y las llamadas tierras raras (lantano, cerio, praseodimio, neodimio, prometeo, samario, europio, gadolinio, terbio, disprosio, holmio, erbio, tulio, iterbio y lutecio) son elementos cruciales de su producción.
- Las tierras raras, óxidos metálicos valiosos con diversas aplicaciones en tecnologías modernas, están experimentando un crecimiento en su uso. Estos minerales son fundamentales en dispositivos de almacenamiento de datos. Argentina ya ha identificado depósitos en rocas alcalinas de Salta, Jujuy y San Luis, así como menciones en Santiago del Estero[5]. La extracción de estos minerales conlleva una alta contaminación ambiental, generando desechos radioactivos como torio y uranio que dañan los suelos circundantes, principalmente afectando la producción agrícola y animal y teniendo un impacto social significativo en las comunidades cercanas, dado que los materiales radiactivos y ácidos utilizados contaminan las fuentes de agua[6].
- El litio, llamado ‘el oro blanco’, es un recurso extremadamente importante para la industria tecnológica, con el creciente interés en los vehículos eléctricos, en los vehículos autónomos (entrenados con sistemas de IA) y la energía renovable, la demanda de litio está aumentando[7]. “Las baterías de los teléfonos inteligentes por ejemplo contienen alrededor de 8,5 gramos de litio y cada automóvil eléctrico Tesla modelo S necesita alrededor de 63 kg de litio para la suya […] se estima que Tesla usa más de 28.000 toneladas de hidróxido de litio al año, la mitad del consumo total del planeta” (Crawford, 2022:57). El llamado Triángulo de Litio, abarca partes de Argentina, Bolivia y Chile, y se destaca como una de las áreas más importantes del mundo para su producción, representando alrededor del 54% de las reservas mundiales del llamado “mineral del futuro”. Aunque ofrece oportunidades económicas significativas (para las industrias mineras y tecnológicas), la creciente demanda de litio plantea desafíos ambientales y sociales. “La extracción de litio requiere grandes cantidades de agua dulce, y en el Triángulo del Litio, esto puede ser un problema, ya que la región es conocida por ser una de las más áridas del mundo. Además, la extracción de litio a menudo implica la eliminación de grandes áreas de vegetación y la alteración de los ecosistemas naturales, lo que puede tener un impacto negativo en la biodiversidad y los ciclos de agua. También ha habido preocupaciones sobre la explotación laboral y los derechos de las comunidades locales. En algunos casos, los trabajadores de las minas de litio han sido objeto de abusos y explotación laboral, y las comunidades locales han expresado preocupaciones sobre la falta de consulta y participación en la toma de decisiones sobre la extracción de litio en sus áreas”[8].
- La energía eléctrica, las demandas en materia de procesamiento a la hora de entrenar modelos de IA y por lo tanto su consumo de energía son todavía un área emergente de la investigación. “Se desconoce la cantidad exacta de consumo de energía de los modelos de IA del sector tecnológico, esa información se mantiene como un secreto corporativo fuertemente resguardado. Aquí también, la economía de datos se basa en mantener una ignorancia ambiental” (Crawford, 2022:75-76).
- La madera, proveniente de los bosques y selvas de la Amazonía, a menudo olvidada en los estudios sobre avances tecnológicos, se revela como un bien común esencial con un papel crucial en dos áreas aparentemente distantes: el auge de los servicios digitales (IA) y la promesa de la transición hacia energías renovables. En la era digital, el crecimiento sin precedentes en el consumo de servicios digitales, conexiones y generación de información impulsa la necesidad de más servidores y data centers. La IA, fundamental en este contexto, demanda enormes recursos energéticos para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo. Aunque el sector de centros de datos, vital para estas actividades, ha aumentado su uso de energías renovables, persiste la necesidad de mayor transparencia. La conexión entre esta vorágine tecnológica y la Amazonía se revela en la demanda de madera de balsa, componente esencial en la construcción de las aspas de aerogeneradores (molinos para parques eólicos y para los ventiladores que se usan en los centros de datos). La fiebre por las energías renovables ha incrementado la demanda mundial de madera de balsa en Europa y China, utilizada en las palas de aerogeneradores. Éstos, fundamentales para la transición energética y el abandono de combustibles fósiles, encuentran en la madera amazónica un componente estructural esencial[9] .
- Finalmente, el agua, es el bien común que se encuentra transversalmente involucrado en toda la cadena de suministro de la IA. En los próximos años, 1800 millones de personas vivirán en países con escasez de agua y dos tercios de la población mundial podría vivir bajo condiciones de estrés hídrico, al consumo de agua anteriormente descrito en la extracción de minerales (minas a cielo abierto y piletas de salmuera) se suma el consumo de agua de los centros de procesamiento de datos. “En Estados Unidos, el consumo de agua es de aproximadamente 450 millones de galones por día (1.700 millones de L/d). En 2021, estaban en funcionamiento aproximadamente 2.600 centros de procesamiento de datos, muchos de ellos situados en Dallas, San Francisco y Los Ángeles. Un centro de procesamiento de datos de dimensiones medias requiere 300 galones por día (1.135 millones de L/d) de agua, lo mismo que 1.000 hogares en Estados Unidos. El uso directo de agua sitúa los centros de procesamiento de datos entre los 10 sectores comerciales e industriales con mayor consumo de agua. Hasta el 57% del agua de enfriamiento utilizada por los centros de procesamiento de datos procede de fuentes de agua potable e indirectamente de electricidad generada de forma no renovable como “agua virtual”[10].
“…para entender la IA por lo que es, debemos apartarnos de la mirada monopólica del progreso técnico continuo, para poder visibilizar las estructuras de poder a las que sirve”
2. Mano de obra barata y datos a gran escala
Aunque gran parte del debate ético sobre la IA se ha centrado en cuestiones como la parcialidad y el riesgo de abusos, una nueva frontera en la explotación laboral emerge. Las empresas de tecnología de IA están recurriendo a trabajadores del Sur Global como contratistas autónomos, evadiendo las normativas laborales y estableciendo términos y condiciones de manera independiente. En este oscuro escenario, la ausencia total de normas laborales es una realidad.
En cibercafés atestados, oficinas desbordadas o en el hogar, individuos realizan microtareas cruciales para entrenar modelos de IA. Los llamados “taskers”, anotan datos esenciales para el desarrollo de algoritmos de conducción automática, etiquetan imágenes y editan texto para perfeccionar modelos lingüísticos como ChatGPT. Aunque comúnmente se percibe la IA como aprendizaje automático, la realidad es que depende del trabajo intensivo de una mano de obra dispersa y a menudo explotada en el Sur Global. Este colectivo de trabajadores y trabajadoras, con frecuencia remunerados por debajo del salario mínimo, transforma datos en bruto en materia prima esencial para la IA.
En empresas líderes como Scale AI, que realiza trabajos para gigantes tecnológicos, la mayoría de su fuerza laboral está ubicada en Asia, África y Latinoamérica. A nivel mundial, se prevé que el sector de recopilación y anotación de datos alcance los 17.100 millones de dólares en 2030, según Grand View Research, evidenciando la magnitud del fenómeno. Este entrelazado de inteligencia artificial y explotación laboral plantea preguntas cruciales sobre ética y equidad. A medida que la demanda de datos para la IA crece, es imperativo abordar la necesidad de normas y regulaciones para proteger a aquellos que contribuyen esencialmente a la construcción de la inteligencia artificial de nuestro tiempo[11].
“Las formas contemporáneas de la IA no son ni artificiales ni inteligentes, en cambio lo que podemos -y debemos- hacer es hablar del duro trabajo físico de los mineros, del trabajo repetitivo en la línea de montaje de las fábricas, del trabajo cibernético en los talleres cognitivos clandestinos de programadores externos, del trabajo mal remunerado, de los trabajadores contratados por medio de crowdsourcing y el trabajo inmaterial no pagado de los usuarios diarios. Estos son los lugares en los que podemos ver que la computación planetaria depende de la explotación de la mano de obra a lo largo de toda la cadena de suministros de extracción” (Crawford, 2022:113).
Notas al pie:
[1] El Tecnoceno, según Flavia Costa, es la época en que el humano se vuelve un agente geológico; es decir, que la acción de los seres humanos sobre la Tierra deja huellas perdurables en el suelo, la atmósfera y los océanos, que pueden permanecer por cientos de miles de años.
[2] Flavia Costa es Doctora en Ciencias Sociales por la Universidad de Buenos Aires, en cuya Facultad de Ciencias Sociales se desempeña, desde 1995, como docente del Seminario de Informática y Sociedad.
[3] Director del IALAB y del posgrado en IA y Derecho (UBA). Dir. de la diplomatura en Derecho 4.0 (Univ. Austral). Cocreador de Prometea, primera IA predictiva al servicio de la Justicia. Cocreador de PretorIA y Dir. Acad. de la implementación de ese sistema en la Corte Constitucional de Colombia. Autor de siete libros, entre ellos: Perfiles digitales humanos.
[4] Kate Crawford (1974) es una escritora, compositora, productora y académica australiana. Es investigadora principal en Microsoft Research (Social Media Collective), profesora visitante en el Centro MIT para Civic Media, miembro del Consejo de la Agenda Global del Foro Económico Mundial sobre Desarrollo Basado en Datos. Su investigación se centra en el cambio social y las tecnologías de medios, particularmente en la intersección de seres humanos, dispositivos móviles, redes sociales y la inteligencia artificial. Ha publicado sobre culturas de uso de tecnología y la forma en que las historias de los medios informan el presente.
[5] https://agendarweb.com.ar/2022/12/29/tierras-raras-argentina-tiene-minerales-clave-para-las-nuevas-tecnologias/
[6] https://geoinnova.org/blog-territorio/extraccion-tierras-raras-impacto-ambiental/
[7] https://news.america-digital.com/es-el-triangulo-del-litio-realmente-un-motor-del-desarrollo-tecnologico/
[8] https://news.america-digital.com/es-el-triangulo-del-litio-realmente-un-motor-del-desarrollo-tecnologico/
[9] https://elpais.com/planeta-futuro/2021-11-24/los-molinos-de-viento-deforestan-el-amazonas.html
[10] https://www.fluencecorp.com/es/importancia-del-agua-en-el-sector-de-centros-de-datos/
[11]https://www.infobae.com/wapo/2023/08/30/detras-del-auge-de-la-inteligencia-artificial-hay-un-ejercito-de-trabajadores-en-fabricas-de-explotacion-digital/
Bibliografía:
1. Crawford, Kate (2022). Atlas de inteligencia artificial; poder, política y costos planetarios. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Fondo de Cultura Económica.
2. Corvalan, Juan (2021). “Preludio. ¿Qué hay de nuevo viejo? Bienvenidos a la era de la inteligencia artificial” en Tratado de Inteligencia Artificial y Derecho, Tomo III (5-14) Thomson Reauters. La Ley.
*Imagen de portada por Barbara Zandoval
