Comentarios consulta ciudadana política de IA Ministerio de Ciencia y Tecnología (MinCyT)

El borrador de la política de IA sin duda abarca puntos relevantes de la IA, como los referentes a un desarrollo inclusivo, educación, la desventaja de Sudamérica, la necesidad de investigación, concientizar a la sociedad sobre la IA y la conexión entre la Academia, el Estado y el sector privado. Sin embargo, el tratamiento de estos temas es un tanto superficial, sin el enfoque necesario para el objetivo de este documento y con una profundidad insuficiente para realmente precisar una postura. Además, el documento se refiere (o da énfasis) a temas que tienen poca o nula conexión con la IA y con lo que es urgente para su desarrollo, estos incluyen Internet de las Cosas, 5G, y computación cuántica (temas ciertamente relevantes de desarrollar en el país, pero no de primera prioridad en la IA). También se hace excesiva referencia a lo que ya ha hecho el MinCyT, con lo que a veces el documento se torna en una iniciativa de publicidad más que de propuestas. Finalmente, el documento tiene algunos problemas menores de formato que pueden arreglarse sin problemas.

A continuación entrego mis recomendaciones generales para la mejora de este documento en cuatro tópicos.

Desconexión con el resto de la política de Gobierno

El documento propone varias ideas que beneficiarían el desarrollo de la IA si fuesen adoptadas, me refiero a financiamiento para doctorados en IA en el extranjero (p.34), generación de indicadores de productividad científica en IA (p.43), fomentar la inserción de talentos en la industria (p.44) y gobernanza de datos (p.38), entre otros. Algunas de estas ideas van en clara contradicción con las políticas científicas adoptadas en lo últimos años donde i) se han restringido los postgrados en el extranjero, ii) los indicadores de producción científica de ANID son anacrónicos, iii) el discurso de insertar PhDs en la ndustria hace tiempo que es un objetivo no cumplido, y finalmente iv) tanto en el caso del Data Observatory como con el tratamiento de datos COVID19, la transparencia de los datos no ha sido tal. Lo que promete la política de AI requiere de muchos más actores que los agrupados por el MinCyT, en ese sentido, es válido preguntarse ¿esta propuesta de IA está realmente alineada con los organismos estatales para avanzar en una misma dirección?

Desarrollo de talento e infraestructura

La política declara en su primer eje (factores habilitantes) tres sub-ejes: infraestructura, talento y datos. Creo que estos tres sub-ejes deben ordenarse en función de su prioridad. Esto es porque en la forma que están dispuestos en el documento, pareciese que lo principal en el desarrollo nacional de la IA es la infraestructura, lo que destina los primeros recursos de esta iniciativa a adquirir equipamiento. Mi visión es que la prioridad no debe ser la infraestructura (lo cual nos relega a ser consumidores de tecnología), sino que el desarrollo de capital humano, tanto a nivel escolar, académico, profesional y social (lo cual nos posiciona como proveedores de soluciones). Este objetivo puede cumplirse mediante iniciativas como alfabetización digital, becas de postgrado y organización de eventos de difusión. Existen distintas percepciones de qué es la IA, pero de lo que no hay duda es que para potenciarla lo fundamental es un desarrollo intelectual, no de equipamiento (lo cual es secundario). Poniendo el equipamiento en primer lugar es fácil caer en el desarrollo de algoritmos de fuerza bruta, lo que es precisamente lo contrario a la IA.

Disciplinas académicas a cultivar

Si bien en las págs 26-28 se aborda el “Desarrollo de talento”, este es muy vago. Hay excesiva referencia a la economía y los emprendedores, se habla de cultivar habilidades como “programación” (lo cual ya debería estar resuelto antes de hablar de IA), y se da énfasis en el período escolar, las áreas técnicas y la Industria 4.0. Este plan muestra una desconexión terrible con el real desarrollo de la IA: si bien es cierto que los puntos mencionados deben ser abordados, y también que la IA debe ser regulada, lo primero que debe potenciarse es la capacidad nacional para generar herramientas de IA. Para este objetivo, desde mi punto de vista es necesario potenciar el desarrollo de investigación avanzada en las escuelas de ingeniería y ciencias. En el mismo sentido, es necesario incorporar a las humanidades (mencionado brevemente en p.28, el último párrafo), por ejemplo, la filosofía de la inteligencia artificial no puede ser ignorada, sino que debe ser incorporada en el entendimiento de cómo abordamos la IA como sociedad. Disciplinas particulares a potenciar en la IA como matemáticas, estadística, filosofía, sociología, derecho, neurociencia e ingeniería, reciben muy poca atención el el documento.

Referencias, contactos con otros centros, cooperación internacional

La gran mayoría de los argumentos del documento están justificados mediante reportes de instituciones relacionadas a la economía, organizaciones internacionales y reportes o declaraciones que no han sido revisados por pares. De hecho, de las 40 referencias, 10 son reportes de instituciones de gobierno y solo 5 son artículos de investigación publicados. Esto denota, desde mi perspectiva, la poca experiencia de los autores de este documento para la argumentación científica, en donde la evidencia que se muestra no está debidamente justificada y puede posiblemente generar una imagen errónea del contexto nacional, proponiendo medidas con poco sentido. En el mismo contexto, las conexiones con otras iniciativas y perspectivas de IA es muy limitada y alejada de la investigación en IA, lo cuál es sorprendente dado que esta iniciativa tiene un panel de expertos conformado mayoritariamente por académicos/as. Por ejemplo, no hay referencia a las políticas de IA de Francia, Canadá o del Reino Unido, las que sí tienen un carácter de investigación, ni tampoco a centros como el Vector Institute, The Alan Turing Institute, o el Leverhulme Centre for the Future of Intelligence. La visión de este documento debe ser complementada rigurosamente desde el punto de vista de la investigación de frontera en IA, para lo cual se puede mirar el ejemplo que han dado otros países mediante las referencias apropiadas y no los documentos generados recientemente por el propio Gobierno.

Conclusión

Si bien este documento se ha difundido solo como un borrador de la política de IA, creo que ha fallado en cuanto a garantizar el avance de la IA en nuestro país en todos sus niveles. Por el contrario, me da la impresión que el documento solo se centra en la adquisición de tecnología, lo cual emana de una visión de la actividad económica y social en el país que debemos cambiar urgentemente. Sin duda es necesario hacerse de tecnología existente y definir las bases de un uso, sin embargo, creo que es mucho más urgente asegurar nuestra capacidad de crear tecnología, de inventar, de generar valor de forma inteligente, y no solo quemar nuestros recursos naturales para tecnologizar nuestra actividad como meros usuarios. Me gustaría apuntar además que el carácter de borrador de este documento es preocupante, pues este habla de un plan de 10 años (2020-2030), donde ya se fue el primero y solo tenemos un borrador. Creo que hay que adoptar medidas ya. Lo urgente parece ser instaurar un grupo, instituto, centro u otra unidad con expertos en IA, fuertemente ligado a la Academia, donde se potencie la investigación en la materia. En este ambiente, de forma sinérgica, especialistas de las áreas técnicas y de las humanidades podrán colaborar en el desarrollo de un documento que establezca las directrices para el desarrollo de la IA, con urgencia en lo intelectual, enfocada en construir una mejor sociedad y proteger el medio ambiente.