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La pregunta no es si el conocimiento debe circular (es obvio que sí), sino por qué esa circulación parece ser una virtud cuando se trata de incorporar trabajo ajeno y deja de serlo a la hora de distribuir el valor que este genera
Ustedes son muy jóvenes y por eso quizá no lo recuerden, pero hace un tiempo Spotify anunció que, si le hacían “pagar doble” lo que ya pagaba como canon, se iba de Uruguay. Así nomás, sin anestesia, para que aprendan a no molestar con legislaciones locales a tan noble plataforma. De paso, Spotify tiró unos datos muy poco contrastables (la opacidad es la norma en ese imperio de bondad) sobre cuánto pagaba y quién lo cobraba. Datos que fueron aceptados sin preguntarse si quizá, solo quizá, quien los daba era parte interesada. En fin, que fue un momento llamativo por lo transversal: gentes de derecha e izquierda puteando a los músicos de estudio que cobran más o menos medio peso por su laburo, por considerarlos enemigos de a) el acceso a la cultura, si eras de izquierda o b) la libertad de comercio, si eras de derecha. La estrategia de Spotify fue tan buena que el gobierno de entonces se acojonó al ver el ruido que se levantó y dejó todo en la nada.
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Visto en perspectiva, lo interesante de aquel episodio no fue Spotify, sus rezongos y las reacciones que eso provocó. Lo interesante era la pregunta que quedó medio escondida detrás del berrinche de la plataforma y de la reacción canina de buena parte de nosotros: qué pasa cuando una empresa construye su negocio utilizando como insumo el trabajo de otros y consigue una posición de poder desde la que puede decirles cuánto vale su trabajo. O, peor aún, decirles que directamente no piensa pagarles un peso por ese trabajo, por más que esté lucrando con él. La pregunta es vieja, pero las plataformas digitales tienen la virtud de permitir reformularla todo el tiempo, ya que siempre encuentran alguna manera ingeniosa de escurrir el bulto. Y justo la inteligencia artificial (IA) viene a plantearla a otra escala. Como siempre que está la tecnología de por medio, me temo que otra vez estamos actuando como perros de Pávlov: salivando al campanazo.
Dicho a lo bruto, buena parte de lo que la IA “aprende” viene de lo que nosotros como especie produjimos y registramos de alguna forma: lo que escribimos, fotografiamos, dibujamos, grabamos, filmamos, programamos y, en general, lo que fuimos dejando como huella de nuestra actividad intelectual y cultural. Las empresas que desarrollan estos sistemas toman una parte gigantesca de ese acervo, lo procesan y consiguen una máquina capaz de escribir, dibujar, programar, traducir o componer. Hasta ahí, nada reprochable. Lo interesante viene después: ese conocimiento, producido por millones de personas que no fueron consultadas, termina convertido en un activo privado del que esas mismas empresas obtienen un beneficio. La máquina aprende de todos y el beneficio queda en manos de unos pocos. Y la palabra que usamos para describir el proceso es aprendizaje, bastante más simpática que apropiación. Esta última la reservamos para las asimetrías que cotizan en la bolsa identitaria, pero no para asuntos como este, complejos y casi inabarcables, que nos obligarían a confrontar con unos powers that be tan enormes como casi invisibles.
Esa forma de intermediar en los intercambios sociales y culturales fue descrita por el economista canadiense Nick Srnicek como “capitalismo de plataformas”. La idea, simplificada, es que estas empresas intermedian en actividades que ya existen, controlan el lugar por donde circulan los intercambios y, desde allí, capturan una parte creciente del valor que producen los demás. No necesitan ser dueñas de las casas, las canciones o del conocimiento que utilizan como materia prima. Les alcanza con controlar la infraestructura. Y una vez que alcanzan determinada escala, pueden negociar desde una posición en la que el otro lado casi nunca tiene margen para decir que no, tal como le pasó a Uruguay. Obviamente, también operan en los huecos que dejan las legislaciones nacionales, siempre y por definición limitadas frente a empresas globales. Por eso quizá convenga no mirar lo que ocurre como excesos, abusos o errores de empresas especialmente desalmadas. Al revés, cuando esos excesos se repiten de manera sistemática, es razonable pensar que son parte de su modelo de negocio.
Así como Srnicek lleva años discutiendo ese modelo, los conflictos que genera vienen llegando a la Justicia. The New York Times demandó a OpenAI y Microsoft por el uso de sus contenidos periodísticos; Getty Images hizo lo propio con Stability AI por sus imágenes, y un grupo de autores llevó a Anthropic a los tribunales por los libros utilizados para desarrollar Claude. En este último caso, un juez distinguió entre libros obtenidos legalmente para entrenar el sistema y copias pirateadas para alimentar ese proceso. El conflicto terminó derivando en un litigio multimillonario que amenaza con sentar un precedente clave para la industria. El asunto también resuena más cerca: la Editorial Perfil demandó en Argentina a OpenAI y Microsoft por el uso no autorizado de sus contenidos periodísticos y su explotación comercial. No son casos iguales, pero hay un patrón: quienes producen aquello de lo que se alimenta esta industria se empiezan a preguntar si, además de poner la materia prima, tienen que limitarse a mirar, la ñata contra el vidrio, cómo otros la convierten en un negocio gigantesco.
Se dirá que así funciona, en buena medida, el conocimiento humano: nadie inventa nada desde cero, todos estamos parados en hombros de gigantes y buena parte de nuestra producción cultural consiste en copiar, transformar, combinar y volver a copiar. Un escritor lee a otros escritores, un músico escucha música, un científico parte de investigaciones anteriores y un programador aprende del código de otros. Sería absurdo que cada vez que alguien aprende algo tuviera que pagar una licencia al que lo descubrió antes. Pero hay una diferencia no menor: una cosa es que un individuo aprenda de la cultura y del conocimiento acumulados por la especie y otra que una empresa procese a escala industrial una parte gigantesca de ese acervo, convierta ese “aprendizaje” en infraestructura privada y la utilice para ofrecer servicios por los que cobra. Y hay otra diferencia aún más incómoda: las personas que trabajan para esas empresas no parecen estar incluidas en el verso del conocimiento común. Google no le dice a un ingeniero que su trabajo pertenece al patrimonio colectivo y que, por lo tanto, no corresponde pagarle. Lo contrata, le paga un salario y registra como propiedad de la empresa aquello que produjo.
Entonces la pregunta no es si el conocimiento debe circular (es obvio que sí), sino por qué esa circulación parece ser una virtud cuando se trata de incorporar trabajo ajeno y deja de serlo a la hora de distribuir el valor que este genera. En el fondo, la discusión es si alguien tiene derecho a quedarse con lo que una sociedad produjo colectivamente durante generaciones, simplemente porque tiene el poder para hacerlo. Sin una respuesta a esa pregunta, seguiremos recorriendo el sendero que nos marque un puñado de pistoleros sin fronteras, a quienes nadie votó en ninguna parte; disfrutando, eso sí, de las ventajas y los placeres de la IA.
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