Como todas, la inteligencia artificial será tanto más inteligente cuanto más preciso y relevante sea el contenido con el que se entrena. Imaginemos hasta dónde podrá llegar si le ofrecemos acceso a todo el conocimiento científico que hay en el mundo (por qué no, también a los resultados negativos de la investigación) y se le entrena para establecer conexiones inadvertidas hasta el momento entre diferentes descubrimientos, para analizar enormes cantidades de datos generados por grupos de investigación a lo largo y ancho del planeta, y para apoyar a la comunidad científica en la lectura masiva de información científica (se publican millones de artículos científicos al año).
Nos encontraríamos ante un cambio de paradigma sobre cómo se hace la investigación y una revolución en la velocidad y el alcance del conocimiento. Imaginemos, por el contrario, dónde nos llevaría si los grandes corpus de información con los que se entrena estuviesen infestados de bulos y desinformación.
“Europa apela a una IA basada en la supervisión humana y la seguridad”
Facilitar el acceso de la IA a todo el conocimiento científico no es una labor que esté exenta de dificultades y retos de los que ocuparnos: existen sesgos en el propio pro- ceso científico que podrían exacerbarse; aún persisten grandes déficits en la reproducibilidad y transparencia de los resultados obtenidos y buena parte del conocimiento científico se encuentra aún protegido bajo barreras de pago.
Europa es consciente de los riesgos y de la importancia de fomentar modelos de IA centrados en las personas. Por ello, apela a una IA basada en la supervisión humana, la seguridad y robustez técnica, la privacidad y el buen gobierno de los datos, la transparencia y la rendición de cuentas.
En este contexto, es reconfortante observar cómo el movimiento de ciencia abierta ha desbrozado el camino para facilitar el desarrollo de una IA basada en conocimiento científico y sustentada en dichos valores. La ciencia abierta trabaja desde los años 90 por facilitar que el conocimiento científico, entendido como un bien público, se comparta universalmente tan pronto como sea posible y por superar un modelo de comunicación académica eminentemente comercial, nacido en la era preinternet y sustentado en modelos de negocio de pago por lectura.
La propuesta es sencilla: abramos las puertas y las ventanas de todo el proceso investigador. Aprovechemos la revolución digital y demos acceso libre a todos los resultados de nuestra investigación: artículos, softwares y datos. Hagamos una ciencia más transparente, reproducible, confiable y eficaz, superemos maneras de comunicar parcas y parciales. Y dejemos que la sociedad reproduzca nuestro trabajo, lo reutilice y construya sobre él. Bajo estas premisas y gracias a decididas políticas públicas existe ya un enorme corpus de conocimiento científico en abierto alojado en infraestructuras públicas, y la previsión es que no deje de aumentar.
“Generemos conocimiento abierto que garantice herramientas de uso universal”
Echando la vista atrás, comprobamos cuán visionaria ha sido la ciencia abierta. Desde sus inicios, ya argumentaba que el acceso libre al conocimiento debía ser no solo para los humanos, sino también para las máquinas (“the right to read is the right to mine”), que podrían revolucionar la velocidad de avance de la ciencia. Y que este acceso universal evitaría fraudes, duplicidades y potenciaría la identificación de conexiones imposibles de identificar sin la ayuda de las máquinas. En definitiva, no solo facilitaría la transparencia, robustez y fiabilidad de la ciencia, sino que haría posibles desarrollos revolucionarios. Todos los que parece vendrán auspiciados por la inteligencia artificial.
Europa está liderando el cambio cultural necesario para que la comunidad científica y el resto de agentes del sistema operen bajo el paradigma de la ciencia abierta y para ello está reconsiderando los sistemas de evaluación de la ciencia, construyendo infraestructuras de conocimiento científico en abierto y reflexionando sobre el papel de la propiedad intelectual en el ámbito científico.
La senda está lista para poder integrar y construir una inteligencia artificial bajo estos mismos principios de ciencia abierta que se beneficie, además, de las infraestructuras y el capital de conocimiento abierto existentes. Para apostar, en definitiva, por una IA de dominio público, con modelos de negocio basados en la generación de conocimiento abierto, que garantice herramientas de uso universal, transparentes y reutilizables que contribuyan al avance del conocimiento científico al servicio de la humanidad.
