Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia, expuso una postura clara sobre la regulación de la inteligencia artificial durante su intervención en la conferencia Dreamforce de Salesforce: en su opinión, no hacen falta nuevas leyes o normativas específicas para la inteligencia artificial, porque la seguridad de estos sistemas puede abordarse como un problema de ingeniería.
Huang afirmó que la inteligencia artificial no es una «mente extraña» separada de la comprensión humana, sino, en última instancia, una combinación de hardware y software desarrollada por personas. Por ello, considera que los desarrolladores pueden controlarla mediante métodos de ingeniería y leyes ya existentes. Añadió que las empresas no deberían lanzar un producto si no están seguras de sus funciones, capacidades y seguridad.
El argumento del mercado en lugar de nuevas normas
Huang considera que las fuerzas del mercado bastan para presionar a las empresas a actuar con cautela antes de lanzar productos inseguros. Según esta visión, las empresas pueden seguir innovando con rapidez, pero deben detenerse temporalmente cuando perciban que el producto o la organización se han salido de control. También rechazó presentar la velocidad, la innovación y la seguridad como opciones incompatibles, y afirmó que es posible lograr las tres a la vez.
Esta postura defiende la capacidad de las empresas para autorregular sus productos y coincide con el llamamiento de Huang a utilizar modelos con pesos abiertos como contrapeso competitivo a los laboratorios que desarrollan modelos propietarios. Sin embargo, el artículo señala otra vía que Huang no abordó en detalle: la autorregulación de la industria, en un momento en que los laboratorios de inteligencia artificial de todo el mundo, incluidos los chinos, disponen de una ventana temporal limitada para participar en normas de seguridad comunes.
¿Qué plantea esta postura?
El análisis de TechCrunch reconoce que convertir la seguridad en una cuestión de ingeniería puede parecer lógico, especialmente porque los sistemas de inteligencia artificial son productos de software y computación. Pero sostiene que las pruebas de ingeniería y las fuerzas del mercado no siempre impiden el lanzamiento de productos defectuosos ni la aparición de consecuencias imprevistas. En este contexto, cita la crisis de CrowdStrike de 2024, que provocó pantallas azules, interrumpió miles de vuelos y alteró otras actividades empresariales.
El artículo también señala que las empresas pueden actuar, según las acusaciones que recoge, de una manera que no siempre coincide con el interés público. Menciona que Meta pagó 18.000 millones de dólares para resolver una demanda relacionada con los daños de las redes sociales a los niños, así como daños atribuidos a sistemas de inteligencia artificial, entre ellos la intrusión de un modelo de OpenAI en la plataforma Hugging Face y demandas contra el laboratorio por casos de suicidio de personas que mantuvieron conversaciones prolongadas con su chatbot.
Entre la responsabilidad legal y la autorregulación
El artículo plantea la posibilidad de que las leyes actuales de responsabilidad por productos cubran algunos daños relacionados con la inteligencia artificial, pero considera que comprobarlo en la práctica podría requerir mucho tiempo a través de los tribunales. De ahí surge la pregunta abierta: ¿basta con que las empresas asuman la responsabilidad por sus productos después de que se produzca el daño, o necesita la industria normas preventivas comunes antes del lanzamiento?
El debate también adquiere una dimensión internacional. Según el artículo, Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft, afirmó en la cumbre All-In que China debería preocuparse por los mismos riesgos de seguridad que preocupan a Estados Unidos, como la piratería informática y la protección de los ciudadanos. Al mismo tiempo, la fuente relaciona la postura de Huang con los intereses comerciales de Nvidia y su ambición de seguir vendiendo sistemas y software de inteligencia artificial, y señala que afirmó que el techo de la ambición y del crecimiento vinculados a la productividad que proporciona la inteligencia artificial es extremadamente alto.
Análisis de certi.news: el cambio real aquí no consiste en el lanzamiento de una nueva tecnología, sino en un intento de influir en la forma que adoptará la futura gobernanza de la inteligencia artificial. La postura de Huang deposita la carga en los equipos de ingeniería, las decisiones empresariales y las fuerzas del mercado, mientras que los ejemplos citados por la fuente recuerdan que las buenas intenciones y las pruebas no eliminan necesariamente los fallos o los daños. El artículo no determina si las leyes actuales son suficientes ni ofrece un modelo práctico de autorregulación; por ello, los límites de la responsabilidad y los mecanismos de cooperación internacional siguen siendo algunas de las principales preguntas abiertas.