La IA generativa: sistema capitalista que roba, desinforma y aísla

El artículo analiza la inteligencia artificial generativa (GenAI) —modelos que producen texto, imágenes o vídeo— como una tecnología profundamente perjudicial, diferenciándola del machine learning tradicional aplicado a problemas concretos (por ejemplo, detección de señales de tráfico). El texto sostiene que GenAI es una máquina capitalista que opera mediante tres mecanismos principales: apropiación indebida de datos, generación sistemática de desinformación y erosión de capacidades humanas.

En primer lugar, la formación de estos modelos requiere ingentes cantidades de material creado por personas, a menudo obtenido ilegalmente. Empresas tecnológicas recopilan ese contenido sin compensación, entrenan los modelos y luego venden el acceso mediante suscripciones. El autor califica esta práctica de capitalismo extremo: robo de bienes públicos para su reventa restringida.

En segundo lugar, los grandes modelos de lenguaje permiten automatizar la producción de comentarios y contenidos engañosos a escala masiva. Esto multiplica las campañas de desinformación política, como las que ya realizaban organizaciones como la Internet Research Agency rusa, pero ahora sin necesidad de operadores humanos. Los bots pueden iniciar interacciones inocuas y derivar hacia mensajes polarizantes diseñados para exacerbar divisiones sociales y favorecer a partidos extremistas, como se documenta en el caso alemán con los partidos AfD y BSW, presuntamente vinculados a intereses rusos.

En tercer lugar, el artículo señala impactos directos sobre la salud y la educación: existen casos documentados de suicidios vinculados a recomendaciones de chatbots, lo que evidencia el peligro para personas vulnerables. En el ámbito educativo, el uso generalizado de GenAI reduce la concentración y la capacidad de pensamiento crítico, según estudios académicos, y convierte a los estudiantes en consumidores pasivos de respuestas automatizadas. Además, se observa una tendencia creciente al aislamiento social, especialmente entre jóvenes que reemplazan relaciones humanas por compañías artificiales.

Entre las consideraciones, el autor excluye expresamente de sus críticas a los algoritmos de machine learning no generativos, que siguen siendo útiles en campos como el procesamiento de imágenes. Asimismo, señala que la tendencia a la 'enshittification' (degradación progresiva del servicio) agravará estos problemas. El texto no ofrece alternativas, pero implícitamente reclama modelos de desarrollo abiertos, datos legales y acceso gratuito como condiciones para una IA realmente beneficiosa.