por Raúl Ramírez Riba y ChatGPT

Con un título así, alguien podría suponer que este texto hablará de elecciones, propaganda o manipulación política mediante inteligencia artificial. Pero no, este texto no trata de eso. Las elecciones son apenas un fragmento pequeño —aunque importante— de la vida democrática. La democratización ocurre también cuando quienes históricamente han estado abajo acceden, por fin, a herramientas, servicios y capacidades que antes estaban reservadas para unos cuantos. 

Cuando una persona de bajos ingresos puede acceder a un despacho jurídico de alta calidad a mucho menor costo porque la inteligencia artificial elevó la productividad de ese despacho, se democratiza el acceso a la justicia. Cuando un músico independiente puede pedir arreglos, maquetas o acompañamientos que antes solo estaban al alcance de disqueras, productores consolidados o artistas con alto poder adquisitivo, se democratizan las herramientas de producción cultural. 

Solemos mirar la inteligencia artificial como un fenómeno económico y productivo; pero, ¿la estamos mirando con la misma seriedad como un fenómeno de democratización? ¿Cuántas de las filias y fobias que despierta no provienen, en el fondo, de la incomodidad que genera la pérdida de privilegios en ciertos sectores acostumbrados a monopolizar el conocimiento, la técnica y la posibilidad de crear?

Al margen de las naturales preocupaciones, estamos viendo una redistribución masiva de capacidades. Capacidades para redactar, investigar, programar, diseñar, traducir, componer, resumir, visualizar datos, aprender más rápido, producir más con menos estructura y competir desde posiciones antes impensables. 

Durante décadas, muchas de esas capacidades no estuvieron prohibidas para las mayorías, pero sí estuvieron materialmente restringidas: por falta de dinero, de tiempo, de contactos, de formación especializada, de acceso a equipos profesionales; en fin, por falta de privilegios. La inteligencia artificial no elimina por sí sola esas desigualdades, pero sí abarata de manera radical el costo de entrada a múltiples oficios y campos de creación. Y cuando baja el costo de entrada, se mueve una frontera política: la de quién puede hacer, quién puede intentar y quién puede aspirar a hacerlo bien.

Podríamos profundizar en muchísimos ejemplos concretos donde esto ya está ocurriendo. Pero si partimos de la premisa de que sí existe aquí una democratización de medios —como ocurre, de una u otra forma, en toda revolución tecnológica que altera la vida productiva de las distintas clases sociales—, entonces podemos pasar a preguntas más interesantes que la discusión plana sobre si la IA es “buena” o “mala”. 

¿Estamos frente a un aumento de eso que los economistas llaman productividad total de los factores? Si hoy más personas pueden crear y producir con ayuda de la IA, ¿la frontera de la creación realmente se derrumba o simplemente se reformula? Y si esta apertura genera una ventana de ascenso para quienes sepan aprovecharla primero, ¿cuánto tiempo permanecerá abierta antes de que el sistema encuentre nuevas formas de cerrarla? Dicho de otro modo: ¿quiénes alcanzarán a cruzar, quiénes volverán a quedarse atrás y mediante qué mecanismos volverán a imponerse límites para mantener a la mayoría dentro de las viejas cadenas?

Muchas tecnologías primero abren y luego vuelven a cerrarse mediante capital, regulación, plataformas, credenciales, concentración de datos y saturación del mercado. La historia del progreso técnico está llena de aperturas que duran poco: apenas el tiempo suficiente para que los grupos con más recursos aprendan a capturarlas, administrarlas y volverlas negocio. Entonces aparecen los nuevos peajes. Lo que parecía acceso universal empieza a depender de quién puede pagar mejores herramientas, quién puede capacitarse más rápido, quién controla la infraestructura y quién dicta las reglas de legitimidad. También con la IA puede pasar eso: que la promesa democratizadora exista, sí, pero solo como una antesala breve antes de que el sistema reordene la ventaja a favor de los mismos de siempre.

También existen camisas de fuerza autoimpuestas. En días recientes, una abogada y música de Estados Unidos ha venido argumentando en TikTok que Suno y otras inteligencias artificiales musicales no deberían poder servirse de aprendizajes derivados de obras protegidas por copyright al responder prompts de usuarios. En palabras simples, se queja de que las IAs estén consumiendo música comercial para aprender a hacer música comercial y aprovechar esos aprendizajes para generar arreglos nuevos a partir de lo que sus usuarios les solicitan. Su tesis es que esa mezcla no constituye “uso justo”, sino robo de autoría. Lo llamativo es que la queja no viene de una superestrella blindada por la industria, sino de una artista independiente que también intenta ascender. Pero ahí aparece una paradoja reveladora: incluso quienes todavía no forman parte de las élites creativas pueden aferrarse a las reglas del viejo cerco cuando perciben que la democratización amenaza con alterar el valor de los activos simbólicos con los que esperaban ascender.

La realidad es que la música siempre ha sido una reorganización incesante de 12 notas. Como se dice en A Star Is Born, la música es, en esencia, 12 notas entre cualquier octava: doce notas, la octava se repite y la misma historia vuelve a contarse una y otra vez; lo único que cada artista puede ofrecer es su manera de ver esas 12 notas. También lo dice Rick Rubin en El acto de crear: publicar música es participar en una conversación milenaria en la que unos toman de otros, empujando algo nuevo, pero nunca enteramente original. ¿No funciona, en cierto sentido, así también el machine learning? Tal vez lo que incomoda no es que aprenda de lo existente —porque eso lo hace también cualquier artista—, sino que lo haga sin pedir permiso a las jerarquías tradicionales de validación. La diferencia entre creación humana y aprendizaje maquínico existe, por supuesto, pero exagerarla hasta convertir una en cultura y la otra en robo puede ser, también, una forma de defender una economía de la escasez allí donde empieza a asomarse una nueva abundancia cultural.

Eso no significa que toda regulación sea enemiga de la democratización, ni que todo uso de IA merezca celebrarse sin reservas. Significa, más bien, que la discusión importante no debería girar en torno a cómo restaurar las antiguas barreras de entrada, sino en torno a cómo impedir que las nuevas herramientas queden capturadas por los mismos monopolios de siempre y cómo desnudar aquellas posturas que, disfrazadas de preocupación moral, en realidad solo buscan conservar ventajas heredadas. Si la IA va a transformar la producción cultural, jurídica, educativa y comunicativa, entonces la pregunta democrática no es cómo devolverle el candado al viejo mundo, sino cómo evitar que el nuevo nazca ya cercado.

Al inicio de este artículo he señalado la coautoría con ChatGPT de este texto. No estoy diciendo que ya sucedió esa singularidad que tantos temen —que ya haya despertado Gepetita—, sino que estoy reafirmando que la vida productiva ya cambió en las formas y en los fondos. Desde abajo, en la áspera banqueta, millones de personas miramos hacia las cúpulas con el deseo de que las reglas del juego por fin cambien y la frontera material de la humanidad se mueva, aunque sea un poco, del lado de quienes siempre han quedado más lejos de casi todo. Quizá la inteligencia artificial no sea la gran liberadora de nuestro tiempo. Quizá también sea capturada, mercantilizada y vuelta contra nosotros. Pero mientras exista en ella una posibilidad de ensanchar el acceso al conocimiento, a la defensa, a la creación y a la palabra, habrá razones para disputarla. Porque la democracia, también en esto, consiste en pelear para que el porvenir no vuelva a nacer como privilegio.