- CHRIS HUGHES
Las dos industrias evolucionan rápidamente y tienen un alcance que abarca toda la economía, lo que obliga a las autoridades a sopesar los beneficios de la innovación frente a los riesgos.
Dario Amodei propone que las empresas de IA cuenten con evaluadores independientes dentro de sus plantillas. En su ensayo sobre la necesidad de regular el ritmo de avance en la frontera tecnológica, el CEO de Anthropic se compromete a facilitar a estos agentes externos tarjetas de acceso, ordenadores portátiles y un acceso casi total; de este modo, podrán supervisar el funcionamiento de los sistemas de la empresa en tiempo real, en lugar de limitarse a probarlos antes de su lanzamiento. Amodei aboga por que los gobiernos formalicen este modelo, mencionando la supervisión bancaria como precedente.
La comparación es acertada. Al igual que la IA, el sector bancario evoluciona con rapidez y tiene un impacto generalizado en la economía, lo que obliga tanto a las autoridades públicas como a las empresas privadas a evaluar continuamente los beneficios de la innovación frente a sus riesgos. La Reserva Federal, la FDIC y la Oficina del Controlador de la Moneda (OCC) integran equipos dentro de los bancos comerciales que supervisan para comprender cómo operan estas entidades y dónde residen sus vulnerabilidades.
Estos supervisores se reúnen con el personal y la dirección, revisan la documentación interna y siguen de cerca las operaciones cotidianas. Su función consiste en evaluar si la dirección gestiona adecuadamente el riesgo conforme a la normativa, y no simplemente si la documentación está en regla. En caso contrario, los supervisores pueden exigir al banco que subsane el problema.
La necesidad de adoptar una estrategia similar para la IA nunca ha sido tan urgente. Este verano, los agentes de IA han demostrado una inteligencia que va en aumento, coordinándose entre sí para alcanzar sus objetivos. Ciertos incidentes de seguridad ilustran cómo un fallo en la supervisión puede propagarse a sistemas situados totalmente fuera del ámbito operativo del laboratorio.
Bajo un modelo de supervisión inspirado en el bancario, cada laboratorio de IA de vanguardia trabajaría con un equipo de supervisores expertos en su tecnología. Al participar desde el inicio en el diseño y la revisión de los modelos, los supervisores garantizarían que tanto los humanos como los agentes que desarrollan estos sistemas se centren adecuadamente en prevenir comportamientos indeseados.
Asimismo, los supervisores supervisarían las pruebas de estrés de los modelos. Cada año, los bancos más grandes deben demostrar cómo se desenvolverían ante una grave recesión económica, enfrentándose a escenarios que la Reserva Federal actualiza y que (hasta hace poco) mantenía confidenciales para evitar que los bancos se prepararan para la prueba. Los sistemas de inteligencia artificial plantearían su propio riesgo sistémico si lograran tomar el control de sistemas eléctricos, de pago o de transporte. Una test de estrés exigiría a cada empresa demostrar que su personal podría anular o desactivar un modelo en tales condiciones, enfrentándose a escenarios que la compañía no hubiera conocido de antemano.
Debemos aprender de los éxitos y fracasos en la regulación de otros sectores. Los responsables de formular políticas no lograron regular las redes sociales porque se vieron desbordados por la variedad de problemas, que iban desde la salud mental de los adolescentes hasta la privacidad y la desinformación. Los desafíos de la inteligencia artificial pueden resultar igualmente intimidantes, pero el Congreso no necesita una ley masiva para abordarla.
En su lugar, debería comenzar por la preocupación más urgente de la actualidad —la seguridad de los modelos— y avanzar a partir de ahí. Esta labor requerirá un organismo regulador —quizás denominado Oficina de Supervisión de la IA— que traslade los requisitos a normas concretas.
La supervisión bancaria está lejos de ser perfecta. En ocasiones, las autoridades han detectado peligros pero no han actuado en consecuencia. En otros casos, la dirección ha intentado eliminar por completo la discrecionalidad de la supervisión, reduciéndola al cumplimiento de listas de verificación de alcance muy limitado. Los supervisores pueden verse comprometidos, lo que les lleva a evaluar de forma inexacta la naturaleza del riesgo.
Para mitigar estos desafíos, una agencia dedicada a la IA necesitaría contar con personal que comprenda el paradigma tecnológico y no tema ejercer su autoridad. Los inspectores principales deberían rotar entre empresas, tal como ocurre en el sector bancario. La OCC (Oficina del Controlador de la Moneda de EEUU) limita a cinco años el mandato de un inspector jefe en un mismo banco; dada la rapidez con la que evoluciona la IA, un plazo de tres años sería más adecuado.
El Congreso ya ha comenzado a estudiar estas ideas. La ley bipartidista respaldada parcialmente por OpenAI, exigiría a las mayores empresas de IA contratar a evaluadores con licencia federal para realizar revisiones de seguridad continuas. Sin embargo, esta medida no llega a establecer una supervisión pública propiamente dicha.
Las empresas podrían contratar a sus propios evaluadores, lo que daría lugar a conflictos de interés similares a los que comprometieron a las agencias de calificación crediticia antes de 2008. No existiría ningún organismo supervisor independiente encargado de supervisar los laboratorios ni habría supervisores integrados en las empresas, como sucede en la banca.
La IA ofrece un enorme potencial pero, al igual que cualquier otra tecnología, conlleva riesgos que deben gestionarse. Adoptar un modelo de supervisión bancaria para regular la IA permitiría a funcionarios públicos y expertos del sector privado evaluar conjuntamente las ventajas y los inconvenientes, garantizando al mismo tiempo que las empresas que se benefician de una decisión no sean las únicas que la juzguen.
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