Jaron Lanier, reconocido tecnólogo y autor, sostiene en un ensayo publicado por The New Yorker que las actuales herramientas de inteligencia artificial, como GPT-4, no constituyen una invención de mentes independientes, sino sofisticados sistemas estadísticos que reorganizan datos humanos. Según su análisis, estos programas funcionan como versiones ampliadas de Wikipedia o buscadores de imágenes, donde la innovación radica en el proceso guiado de mezcla y restricción de información existente, no en la generación de conciencia autónoma.
Lanier argumenta que esta perspectiva desmitifica la tecnología y reduce el riesgo de una mala gestión basada en el misterio. Para ello, propone el concepto de "dignidad de los datos", una alternativa al modelo actual donde los usuarios ceden sus datos gratuitamente a cambio de servicios gratuitos. Este nuevo enfoque sugiere que las personas deberían ser compensadas por su contribución creativa, incluso cuando su trabajo es filtrado y recombinado por modelos de IA.
El autor ilustra esta transición con el ejemplo de robots podadores de árboles: aunque podrían desplazar a trabajadores humanos, también podrían habilitar nuevas formas de arte paisajístico indirecto. Bajo un sistema de dignidad de datos, los ingresos generados por estos nuevos usos creativos se distribuirían a través de organizaciones colectivas, facilitando una transición económica más justa. Además, Lanier señala que las empresas de IA tienen incentivos no altruistas para adoptar este modelo, ya que la calidad de sus modelos depende directamente de la diversidad y calidad de los datos de entrada, lo cual requiere incentivar a los creadores humanos.