Por suerte existen proyectos como Lineage OS que de forma no oficial siguen actualizando las versiones de Android para distintos dispositivos. Desde hacía tiempo seguía los desarrollos posibles para la tablet, pero nunca me había animado a hacerlo (tampoco la uso tanto). El fin de semana pasado, con un poco de tiempo libre, decidí que era el momento de probar una versión no oficial de Lineage para la Z3.

Si bien ya tengo alguna experiencia cambiando el sistema operativo de teléfonos, me frustré al principio porque no podía llegar a la pantalla del recovery para poder realizar todos los pasos. Aunque seguía al pie de la letra las pocas instrucciones del desarrollador, la pantalla seguía negra. Tanto que en un momento pareció que había logrado convertir la tablet en un ladrillito que ya no serviría para nada. Al otro día, con una mirada más positiva decidí empezar de cero nuevamente, reinstalé el Android original con la aplicación de Sony (recordé la cantidad de aplicaciones que instalaba y que nunca iba a usar) y busqué en el foro por pistas. En varios lugares recomendaban leer el comentario 79 para instrucciones. Ahí decían que en algunas pantallas antiguas el recovery no aparecía nunca y había que hacerlo por la consola. Y ahora si, después de unos tres intentos en que siempre me faltaban detalles, vi aparecer la pantalla de inicio de Lineage.

No hace muchos días que la estoy utilizando, pero todo parece andar muy bien, con mucho más espacio en la memoria, y con un Android actualizado que me da un poco más de seguridad para el uso normal de la tablet.

Estas actualizaciones siempre me recuerdan de la obsolescencia programada, equipos que van quedando viejos por la única necesidad de los fabricantes de estar lanzando productos nuevos y seguir vendiendo, pero que podrían seguir siendo actualizados y funcionando perfectamente. Cuando Mozilla empezó con el desarrollo de Firefox OS para dispositivos móviles, la principal idea era que, al ser las aplicaciones web, no se necesitaría una actualización constante y los dispositivos podrían recibir actualizaciones por más tiempo, sin obligar al usuarix a cambiar de teléfono cada dos años. Y eso sin mencionar la enorme cantidad de basura tecnológica que el ser humanx está produciendo.

Inteligencia Artificial

El año pasado mi amiga Carolina Martínez Elebi anunció que habían organizado un Diplomado en la Universidad de 3 de Febrero sobre Inteligencia Artifical y sociedad. El momento justo en el que estaba pensando en que debía volver a estudiar y una temática actual desde una perspectiva interesante, no solo aprender qué es la Inteligencia Artificial, si no pensarla desde una mirada crítica.

A eso se sumó que a través de Internet Bolivia me enteré del curso "Inteligencia Artificial: presente y futuro para el desarrollo" organizado por ILDA, en conjunto con CICADA y la OEA. Me anoté y fui aceptado, así que será un año dónde las preguntas y los aprendizajes sobre inteligencia artificial estarán muy presentes.

Mi idea es usar este blog para ir compartiendo mis hallazgos.

Beca de Article 19 e infonews

También a través de Internet Bolivia tuve la oportunidad de proponerme para una Beca de Article19 para trabajar en la W3C (la organización que define los estándares web) y aprender cómo funciona y trabajar en el desarrollo de los estándares enfocado en la privacidad de los ciudadanos. La beca es por un año, y parte de la propuesta incluye la publicación de mis experiencias y aprendizajes en este blog.

Primer spoiler, participar en estas organizaciones no es tan fácil como parece desde afuera (o como yo repetía en las charlas que daba en mi época de Mozilla).

Este blog será, entonces, un lugar donde ir subiendo mis reflexiones, principalmente sobre estos temas (aunque seguro voy a agregar algunos otros posts técnicos como el del armado de la, hasta ahora, llamada mochila hacker).

Por la beca que obtuve de Article19 tengo que participar en tres grupos, al menos en un principio: Privacy Community Group (conocido como PrivacyCG), Privacy Interest Group (PING) y Public Interest Technology Group (PITG). Iré uno por uno para explicar(me) cuál es el objetivo de cada uno, cómo cumple sus funciones y de qué forma se puede participar desde la sociedad civil.

Privacy Community Group (PrivacyCG)

Según el sitio web del grupo su misión es la de incubar funcionalidades y APIs ^[1] para la web con un foco en la privacidad de los usuarios. En el grupo participan los fabricantes de navegadores web, defensores de la privacidad, desarrolladores de aplicaciones web y cualquier otra organización interesada. El marco de su acción es discutir ideas sobre nuevas características de la plataforma web para ser implementadas en los navegadores u aplicaciones. También el grupo puede discutir potenciales modificaciones de características actuales de la plataforma web con el fin de mejorar la privacidad del usuario.

El grupo está liderado por tres personas que, en este momento, son empleados de Microsoft, Apple y Mozilla.

En este grupo se puede participar abiertamente, es suficiente con ser miembro de la W3C.

Los temas que se trataron en el último encuentro fueron:

• Integración de la API del estado de Login con FedCM
• Actualización sobre Cookies y su estado independiente de particionado (CHIPS)

Privacy Interest Group (PING)

Cuando se está desarrollando un nuevo estándar, se recomienda que se pida asesoramiento para supervisar si puede haber algún problema con la privacidad. En ese caso, este grupo de personas revisa el borrador del estándar y da sus sugerencias y comentarios sobre posibles problemas. Está conformado por personas independientes (llamados expertos internos, asi participo yo) y de distintas organizaciones, como pueden ser las empresas que crean navegadores (Google, Microsoft, Mozilla, Brave, etc.)

Por cada borrador de estándar, una persona del grupo se ofrece como revisor, y mientras la realiza va comentando en el grupo los temas que pueden ser preocupantes y las observaciones que cree necesarias. Una vez que se termina, tambien se hace una puesta en común con el grupo.

Los temas que se trataron en el último encuentro fueron:

• Informe sobre la revisión de las siguientes propuestas de estándares:
  • WebGPU
  • WebXR Augmented Reality Module 1
• Planes para reuniones en el próximo evento anual de la W3C
• Revisiones de estándares pendientes

Public Interest Technology Group (PITG)

Este grupo se inició hace algunos años por personas interesadas en la privacidad en diferentes ámbitos tecnológicos. Es el menos oficial de los tres, pero al mismo tiempo, el que lleva mayor impronta de la sociedad civil. Si bien la participación es abierta, el ingreso no es directo, uno tiene que solicitar entrar, enviar una descripción de sí mismo (a que se dedica, por qué quiere participar) y eso se comparte en la lista de correo para ver si alguien que ya pertenece al grupo tiene alguna duda o impugnación para que esa persona participe. Esto es porque hay activistas que participando de este grupo pueden ponerse en riesgo y porque se intenta que no haya personas que estén trabajando en algunas de las compañías que suelen supervisarse, para que no intente influir.

En este grupo también se comparte el trabajo que las personas llevan adelante en otros espacios para que se conozcan las discusiones que están siendo llevadas adelante en las diferentes organizaciones que crean estándares para nuestras comunicaciones.

Los temas que se trataron en el último encuentro fueron:

• Conversaciones sobre estándares que están actualmente en la IETF (Internet Engineerig Task Force):
  • openGPG
  • DNS privacy
  • LAMPS-wg
  • attestation y privacypass (interesante sobre cómo reemplazar los Captcha para saber si alguien es humano o un robot)

Son mis dos primeros meses participando de los grupos y recién ahora me estoy empezando a habituar a su modo de funcionamiento, así que espero aprender un poco más en el futuro cercano. Como comparten las agendas antes, hay tiempo de leer sobre qué seran las discusiones y tener más información. Por ejemplo, cuando se discutió la propuesta de First Party Set^[2] en PrivacyCG llegue a leer antes de qué trataba, y me fue mucho más fácil entender las conversaciones.

Lo interesante es ver cómo cada grupo interactúa con los otros (hay personas que están en los tres, otras que solo en una, etc) y de qué forma se trabaja (y discute) colaborativamente sobre los estándares a seguir. En este momento el tema que parece estar siempre presente es el de las cookies y como se manejan en los navegadores para, de un lado dar más privacidad a los usuarios, y por el otro permitir algunos usos de recolección de datos (esto último suele estar impulsado por las compañías que viven de los mismos).

En próximos post espero poder ir explicando más sobre las discusiones en sí, las dinámicas de los grupos para llevar adelante esas conversaciones y de qué forma todo lo que se discute en esas reuniones termina en los dispositivos de cada unx de nosotrxs.

El proceso para realizar una reseña del borrador tiene los siguientes pasos:

• Proponerse como voluntario para realizarlo
• Leer el borrador con un ojo puesto en los posibles llamados de atención para la privacidad y seguridad de los usuarios
• Comentar los hallazgos en alguna de las reuniones del grupo PING
• Compartir los comentarios en la propuesta de estándar
• Una vez resueltas las dudas, se da la aprobación de parte del grupo (esto puede conllevar varios idas y vueltas, según sean los cambios que se hayan sugerido)

Para el primer paso, le envié un correo a dos de los coordinadores del grupo (chairs en la jerga). Me respondieron rápidamente con tres enlaces a documentos que podían ayudarme en lo que hay que tener en cuenta al momento de la revisión:

• How to Conduct a PING Privacy Review
• Self-Review Questionnaire: Security and Privacy
• Mitigating Browser Fingerprinting in Web Specifications ^[1]

Toda la documentación está en inglés, como tambien los borradores de estándares, lo que es claramente un problema para la participación de personas de varias regiones, que complica la diversidad de miradas, ya que no en todas las regiones del mundo existen los mismos problemas o potenciales riesgos.

Me anoté para revisar una propuesta de un módulo de color de CSS. El CSS (Cascade Style Sheet) es el lenguaje con el que se produce el diseño de las páginas web. Como tengo experiencia en el armado de sitios, creí que era la mejor opción para empezar, además de que las posibilidades de enviar o compartir información personal en el CSS está restringida a pocas opciones.

Después de leer los documentos que me habían pasado del grupo, seguí con la propuesta del estándar. Más allá de mis conocimientos de CSS, tuve que enfocarme en entender algunos conceptos de cómo se maneja el color digitalmente (es decir cómo se logran los colores en nuestras pantallas) para poder entender el objetivo del módulo en cuestión, y qué cambios va a generar en la forma en la que se diseñan las páginas, para poder encontrar algún lugar en que alguna información del usuario pudiera ser compartida no intencionadamente.

Desde el punto de vista de la privacidad, es un módulo simple, y después de conversarlo con un par de personas y durante la reunión del grupo PING, subi una sola pregunta, referida a la descarga que se debería hacer de un archivo para saber si esa descarga podía hacer que de alguna forma se divulgara algún dispositivo específico que pudiera tener el usuario.

Una vez contestada la pregunta (que en este caso no precisaba de ningún cambio en la propuesta porque no implicaba un problema para el usuario) informé del mismo a los chairs del grupo, ya que son quienes pueden llevar adelante el seguimiento de las observaciones que hay pendientes.

¿Como fue la experiencia?

En cada una de las reuniones del grupo PING se menciona que faltan voluntarios para revisar las propuestas de estándares, pero, ¿qué tan fácil es participar y llevar adelante alguna de estas revisiones?

Primero, como mencioné antes está la barrera idiomática, no sólo en la lectura y análisis del borrador del estándar, si no también para participar de las reuniones del grupo PING y discutir los hallazgos.

Después, más allá de los documentos, el proceso no termina de estar claro (de hecho, otra persona que está haciendo la beca conmigo le envió el correo solicitando hacerse cargo de una revisión a otra persona que no le contestó). Una vez que me comuniqué con las personas, si recibí mucha ayuda de ellos para que pueda avanzar rápido. Una persona revisó mis primeras ideas, con otra me reuní por videoconferencia para charlar sobre lo que había visto y mis dudas antes de la reunión, asi que por ese lado todo fue bien.

En el caso del estándar que elegí yo, al ser acotadas las posibilidades de difundir información sin intención, fue fácil para mi saber en qué tenía que prestar atención. De otras propuestas que escuché, es un poco más complejo por lo que hay que entender cómo funciona la tecnología que se está revisando.

En resumen, una experiencia muy interesante y buena para aprender sobre las tecnologías base de la web e internet, y de paso ayudar a que se avance con un foco en proteger la seguridad de los usuarios mientras navegan.

En un evento hice un par de ejercicios de investigación forense de ciberseguridad y me gustó mcuho, aún sabiendo muy poco cómo poder llevar adelante esas investigaciones.

La maestría va a durar todo el año, aunque el primer cuatrimestre es el más fuerte en cuanto materias y en el segundo se suman las prácticas profesionales, que me resultan muy interesantes.

Por otro lado comencé a dar una Unidad en un seminario de Inteligencia Artificial en la Universidad de Flores, que me viene muy bien para formalizar conocimientos e ideas en torno a la IA.

Iré actualizando sobre ambos proyectos en este blog.

Desmantelando el imperio de la IA

Años antes de que OpenAI se convirtiera en un nombre familiar, Karen Hao fue una de las primeras periodistas en tener acceso a la empresa. Lo que vio cuando lo hizo la inquietó. A pesar de un nombre que indicaba transparencia, los ejecutivos eran esquivos, la cultura secreta. A pesar de anunciar públicamente una misión para construir AGI, o inteligencia general artificial, los líderes de la empresa realmente no podían decir qué significaba eso, o cómo definían AGI en absoluto. Las semillas de una startup que pronto se vería dividida por luchas internas, apresurándose a ser la primera en el mercado con una tecnología comercial y una narrativa poderosa, y liderada por un líder aparentemente sin escrúpulos, estaban todas allí.

OpenAI consideró que la historia resultante de Hao era tan negativa que se negó a hablar con ella durante tres años. Probablemente más gente debería haberla leído. Desde entonces, OpenAI ha lanzado Dall-E y ChatGPT, ha acumulado una reserva de capital de riesgo histórica a nivel mundial y ha establecido el estándar para la IA generativa, el producto tecnológico definitivo de la década de 2020. Y Hao ha estado en las trincheras, siguiendo de cerca, investigando a la empresa en cada paso del camino. El producto de todo ese reportaje, su nuevo libro, Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI, ya está oficialmente a la venta. Es excelente.

De hecho, me atrevería a decir que si estuvieras buscando entender el Silicon Valley moderno, el auge de la IA y el impacto de ambos en el mundo en general leyendo solo un libro, ese libro debería ser Empire of AI.

Así que, dado que no podría estar más en la línea de Blood in the Machine, invité a Hao a unirse a mí para la primera transmisión en vivo de BITM, que celebramos ayer por la tarde, para discutir sus temas y revelaciones. Salió genial, en mi opinión. No estaba seguro de cuánta gente se pasaría, ya que nunca antes había probado una transmisión en vivo aquí, pero al final había cientos de ustedes en la sala, dejando comentarios y preguntas reflexivas, avivando una gran discusión.

Tenía la intención de tal vez hacer de esto mi primer podcast de BITM también, pero tal vez me excedí un poco; la calidad del audio no siempre es excelente, y tendría que editar una nueva introducción, creo, ya que estaba un poco disperso. SIN EMBARGO, la conversación fue tan buena que, además de volver a publicar el video de arriba, también lo transcribí a continuación, para que puedan leerlo como una sesión de preguntas y respuestas. Perdonen cualquier error tipográfico restante. (Tampoco transcribí la parte de preguntas y respuestas del público). Como siempre, todo este trabajo es posible 100% gracias a los suscriptores de pago de este boletín. Si valoran el trabajo como este (entrevistas en profundidad con personas como Hao, que están luchando la batalla necesaria), consideren convertirse en suscriptores de pago. Un millón de gracias generadas por humanos a todos los que ya lo hacen.

BLOOD IN THE MACHINE: Bien, saludos y bienvenidos al primer espectáculo multimedia de Blood in the Machine, con Karen Hao. Karen es una periodista tecnológica extraordinaria. Ha sido reportera de MIT Technology Review y The Wall Street Journal. Y actualmente escribe para The Atlantic, así como para otros lugares. Dirige la serie AI Spotlight del Pulitzer Center, donde capacita a periodistas de todo el mundo sobre cómo cubrir la IA. Y después de leer este libro, me alegro mucho de que seas tú quien esté haciendo la capacitación y no ciertos otros periodistas en este ecosistema; no daremos nombres. Así que felicitaciones por todo eso. ¿Lo tengo todo? ¿Recibí todos los elogios?

**Karen Hao:**Sí [risas].

Bien, perfecto. Pero lo más importante, para nuestros propósitos de hoy, Karen ha escrito este libro, Empire of AI, Dreams and Nightmares in Sam Altman's Open AI. Y sale esta semana. Y permítanme decir esto sin rodeos. Esta no es la entrevista a la que quieres venir para hacer preguntas difíciles y atrapar a Karen, porque simplemente me encanta este libro.

Personalmente, esperaba que alguien escribiera este libro. Creo que es realmente una verdadera hazaña de reportaje y análisis cultural y crítica económica y social. Es una mirada panorámica, no solo a la empresa líder en IA generativa, sino a los últimos cinco a 10 años de algunos de los vientos en contra tecnológicos, económicos y culturales más importantes en toda la tecnología, así como a cómo están impactando, remodelando y perjudicando a las comunidades de todo el mundo.

Si tienes tiempo para leer solo un libro sobre la IA y sus implicaciones globales y políticas, entonces este es el indicado. Honestamente, este es el indicado. Y profundizaremos en por qué en solo un segundo. No puedo recomendarlo lo suficiente. Bien. Fin de los elogios efusivos. Karen, muchas gracias por unirte.

Muchas gracias por invitarme, Brian. Y es un honor ser parte de esta primera transmisión en vivo. Leo religiosamente todos tus números. Y también es muy eficaz e inspirador para mí hacer el trabajo que estás haciendo. Así que gracias.

Bueno, gracias. Y espero sumergirme. Así que hagámoslo ahora mismo. Y comencemos con el título. Bien, tenemos este libro que se llama Empire of AI, no digamos “OpenAI, la empresa que lo cambió todo”. Es muy explícito, creo, esta formación, que creo que realmente pone en contexto toda la historia por venir en una lente bastante útil. Entonces, ¿por qué es eso? ¿Por qué se llama Empire of AI? ¿Por qué este libro sobre OpenAI comienza con este marco de imperio?

Sí, lo que me he dado cuenta al informar sobre OpenAI e IA durante los últimos siete años es que necesitamos comenzar a usar un nuevo lenguaje para realmente captar el alcance y la magnitud del poder económico y político que ahora tienen empresas como OpenAI. Y finalmente llegué a la conclusión de que la única palabra real que captura todo eso es imperio.

Estas son nuevas formas de imperio, las empresas de IA. Y la razón es que en la larga historia del colonialismo europeo, los imperios de antaño tenían varias características. Primero, reclamaban recursos que no eran suyos y creaban reglas que sugerían que, de hecho, eran suyos.

Explotaban mucha mano de obra, es decir, no pagaban a muchos trabajadores o les pagaban muy, muy poco por la mano de obra que fortalecería el imperio. Competían entre sí de esta manera moralista donde el Imperio Británico decía que era mejor que el Imperio Francés, o el Imperio Holandés decía que era mejor que el Imperio Británico, y toda esta competencia finalmente aceleró la extracción, la explotación, porque solo su imperio tenía que estar a la cabeza de la carrera liderando al mundo hacia la modernidad y el progreso.

Una característica de los imperios es que todos tienen misiones civilizadoras y, ya sea retórica o si realmente lo creían, enarbolarían esta bandera de que estamos saqueando el mundo porque este es el precio de llevar a todos al futuro. Y los imperios de la IA tienen todas estas características. También están reclamando recursos que no son suyos, como los datos y el trabajo de artistas, escritores, creadores. Y también diseñan reglas para sugerir que en realidad es suyo.

Oh, todo está en Internet. Y la ley de derechos de autor es de uso justo. Y también explotan mucha mano de obra en todo el mundo, en el sentido de que no pagan muy bien a los contratistas que literalmente trabajan para las empresas para limpiar sus modelos y hacer todo el etiquetado y la preparación de los datos que entran en su modelo.

Y, en última instancia, están creando tecnología de automatización laboral. Por lo tanto, también están explotando la mano de obra en el otro extremo del proceso de desarrollo de la IA, así como en la implementación de estos modelos, donde OpenAI literalmente define AGI como tecnología altamente autónoma. Como sistemas que superan el trabajo más valioso económicamente de los humanos. Por lo tanto, sus tecnologías están suprimiendo la capacidad de los trabajadores para movilizarse y exigir más derechos. Y lo hacen en esta carrera agresiva donde dicen, hay un tipo malo, nosotros somos los buenos, así que permítanos seguir avanzando y ser el número uno.

Y una de las cosas que menciono en el libro es que los imperios de antaño eran extremadamente violentos y no tenemos ese tipo de violencia abierta con los imperios de la IA hoy en día, pero necesitamos entender que los imperios modernos se verán diferentes a los imperios de antaño porque ha habido 150 años de progreso en materia de derechos humanos, por lo que los imperios modernos tomarán ese libro de jugadas y lo trasladarán a lo que sería aceptable hoy en día, pero una de las cosas que no pongo en el libro en sí, pero que comencé a usar como analogía es que, si piensas en la Compañía Británica de las Indias Orientales, originalmente era una empresa que participaba en una actividad económica mutuamente beneficiosa en la India.

Y en algún momento hubo un cambio que se produjo cuando obtuvieron suficiente influencia económica y política como para poder comenzar a actuar en su propio interés sin absolutamente ninguna consecuencia. Y fue entonces cuando evolucionaron drásticamente hacia el poder imperial.

Y lo hicieron con el respaldo de la corona británica. Lo hicieron con los recursos de la corona británica, con la licencia de la corona británica. Y ahora estamos en un momento, finalicé el manuscrito a principios de enero, y luego la administración Trump llegó al poder y literalmente ahora estamos viendo el mismo punto de inflexión sucediendo, donde estas empresas ya tienen un poder tan profundo y son más poderosas que la mayoría de los gobiernos de todo el mundo.

Y anteriormente, realmente el único gobierno que no necesariamente tenía poder completo era el gobierno de los Estados Unidos. Y ahora hemos llegado a ese punto en el que la administración Trump está respaldando completamente a estas empresas, permitiéndoles hacer lo que quieran, completamente sin fricciones. Y así también hemos llegado al punto en que las empresas se han convertido en potencias imperiales donde pueden hacer cualquier cosa en su propio interés sin consecuencias materiales.

Sí. Bien dicho. ¿Y qué ejemplo más profundo de estas tendencias imperiales de las que estás hablando que el hecho de que tu libro se publique la misma semana en que literalmente se está impulsando un proyecto de ley a través de la conciliación que dice que ‘los estados no pueden escribir más leyes sobre la IA. Vamos a prohibir la legislación en torno a la IA. Esto es demasiado importante’. Realmente encaja en esa definición de la que estabas hablando bastante bien, donde lo justificarán. Tienen esta letanía de justificaciones de, ‘bueno, es demasiado complejo. Queremos legislar a nivel federal’, lo que no van a hacer, por supuesto. Pero es solo una excusa, de nuevo, como dijiste, para que esto se transmute más plenamente en imperio.

Y luego, la segunda parte es que la semana pasada estuvieron en Arabia Saudita con imperios literales, ¿verdad? Simplemente haciendo acuerdos de miles de millones de dólares al mismo tiempo que están trabajando para socavar cualquier capacidad de los estados para participar en el proceso democrático cuando se trata de la IA. ¿Qué opinas de todo eso?

Quiero decir, ¿y fue la semana pasada o la semana anterior, que OpenAI también anunció OpenAI para países y dijo explícitamente en ese anuncio, queremos construir rieles democráticos de IA para que otros países construyan sobre ellos?

Así que somos el proveedor de democracia en todo el mundo. Y si te registras en nuestro programa, una vez más, te traeremos al futuro con todas las maravillosas normas sociales, costumbres de los Estados Unidos de América y quiero decir que es exactamente lo que dijiste, como estas son todas ilustraciones del juego final que están jugando, que es que no están aquí para traer la democracia, no están trayendo la modernidad a todos.

Están aquí para acumular poder y continuar acumulando influencia económica y política en todo el mundo, no solo en los Estados Unidos, de tal manera que cuando, ya sabes, están tratando de pisar el acelerador mientras Trump está en el cargo y tratando de alcanzar la filosofía de escape para que cuando ya no esté en el cargo, si vuelve un gobierno demócrata, al Partido Demócrata, y hay diferentes personas con diferentes ideas en la Casa Blanca que podrían no ser tan permisivas y habilitadoras de sus visiones. Quieren llegar a un punto en el que ya no importe. Quieren hacer sentir a todos que hay una inevitabilidad.

Los datos ya están construidos. La infraestructura ya está instalada. No puedes revertir eso. Y así que solo tienes que continuar en lo que parece ser un camino inevitable.

Sí, es realmente notable. Y una forma en que pienso sobre lo que está sucediendo con la IA es como una amplificación de cosas que se han intentado antes. Ya sabes, con el modelo de algo como Uber, tratando de hacer captura estatal a nivel municipal para imponer sus anulaciones de la ley de taxis y tratar de obtener exenciones y tratar de expandirse, y no ser rentable durante mucho tiempo y simplemente depender de montones de inversión hasta que puedas escalar. Y OpenAI, para mí, parece estar diciendo que vamos a hacer todo eso y más. Como: ¿Podemos simplemente explotar todo esto por completo?

Creo que es una observación y un mecanismo de encuadre tan inteligente para impulsar este libro, que realmente no essoloanálisis. Es una historia narrativa. Y eso es lo que más me gusta de este libro, es que está estructurado de la manera, es casi como, furtivo, en la forma en que muchos ‘libros de tecnología’ lo están, donde es como, bien, vamos a leer sobre la fundación de Sam Altman y OpenAI, y no eres pesado, lees sus acciones y sobre lo que está sucediendo. Y ellos hablan por sí mismos. Y puedes hacer tus propios juicios en muchos casos.

Pero creo que necesitamos retroceder y mirar quién está en el centro de todo esto, en el hombre que se imagina a sí mismo como el emperador. Este nuevo y aspirante emperador Smol Bean, tal vez sea una forma de describirlo. Pero es Sam Altman, por supuesto. Así que no puedes escribir un libro sobre OpenAI sin hablar de Sam Altman.

Y creo que tu trato hacia él es, sé que tuiteó de manera sugerente hace un par de semanas sobre, como, hay dos grandes libros que saldrán sobre OpenAI que son realmente justos, lo que implica que hay otro al que no deberías escuchar, lo que para mí es el mejor respaldo que podrías esperar obtener, ¿verdad? Como Sam Altman diciendo, aléjate de este libro porque alguien ha cavado un poco demasiado profundo.

Pero fuiste uno de las primeras periodistas en ser invitada a las instalaciones de OpenAI antes de que ChatGPT se convirtiera en un fenómeno, un fenómeno global, antes de este auge de financiación en constante expansión y aceleración que está sucediendo con la IA. Estabas en MIT Tech Review en ese momento, y estabas haciendo un perfil de la empresa. Así que echemos un vistazo a esa era y, como, ¿cuáles fueron tus impresiones entonces?

Porque te invitaron o aceptaron hacer un perfil, ¿cómo fue eso?

Sí. Así que fui a integrarme en la empresa en agosto de 2019 y solo un poco de historia de cómo era OpenAI entonces, porque realmente no estaba en absoluto en la conciencia pública. Fue fundada a finales de 2015 como una organización sin fines de lucro. Y en 2019, hubo un par de cosas que sucedieron. Una fue o en realidad incluso comenzando en 2018.

Lo primero fue que originalmente fue cofundada por Elon Musk y Sam Altman. Elon Musk se va en 2018. Y luego, a principios de 2019, OpenAI, como una organización sin fines de lucro que dijo que regalaría toda su investigación y la abriría al público, de repente retiene una pieza de investigación. Y en ese momento, era el modelo GPT-2, dos generaciones antes de ChatGPT.

Luego Sam Altman, o luego hay una conversión extraña donde la organización sin fines de lucro de repente tiene una con fines de lucro anidada dentro de ella. OpenAI lo llama un beneficio limitado. Es un término inventado que inventan para describir una con fines de lucro que tiene, donde los inversores solo obtienen una cierta cantidad de los rendimientos. Así que hay un techo en los rendimientos que tienen. Y luego Sam Altman se convierte en el CEO de esta nueva entidad de beneficio limitado. Y había mucha actividad sucediendo donde como reportera que cubría la investigación de IA de vanguardia en MIT Tech Review, ya había tenido mis ojos puestos en OpenAI como una organización sin fines de lucro y el hecho de que habían puesto una estaca en el suelo diciendo que vamos a hacer investigación de IA de vanguardia y vamos a ser un gran proyecto. Vamos a ser muy importantes en este espacio. Y cuando comenzaron a hacer todo esto, pensé, huh, eso es un poco interesante.

Creo que podría ser algo que deberíamos investigar porque estaban ganando cierta influencia en la forma en que se estaba llevando a cabo la investigación de IA. Estaban ganando cierta influencia en el mundo de las políticas porque fueron muy, muy tempranos en comenzar a construir relaciones en DC. Y pensé que si esta empresa ahora se está transformando en algo diferente de lo que fue fundada originalmente, y ya tiene estas esferas de influencia, entonces debería simplemente mirar un poco más de cerca eso y ver cómo podría tener efectos dominó en esas esferas de influencia.

Y así terminé presentando a la empresa esta idea: ‘oye, parece que están sucediendo muchos cambios. Creo que parece que están listos para un perfil. Estuvieron de acuerdo. Querían reintroducirse al público. Y así me dijeron, ven y únete a nosotros durante tres días dentro de la empresa. Y luego, una vez que ya habíamos hecho los arreglos, hicieron otro anuncio que señalaba un gran cambio, que era que consiguieron un nuevo patrocinador, Microsoft, que iba a dar a OpenAI mil millones de dólares.

Así que cuando llegué a la empresa, lo que fue interesante, la primera impresión, entré pensando, déjame simplemente tomar lo que dicen al pie de la letra, que están tratando de hacer esta misión donde están asegurando que AGI beneficie a toda la humanidad. Y déjame simplemente tomar eso al pie de la letra y pedirles que articulen un poco sobre cómo planean realmente hacer eso.

Y así, una de las primeras reuniones que tuve fue una entrevista con Greg Brockman e Ilya Setzkever, el CTO y científico jefe en ese momento, donde dije, ¿por qué gastar miles de millones de dólares en AGI? ¿Qué es AGI? ¿Por qué no estamos simplemente invirtiendo miles de millones de dólares en IA u otros tipos de problemas que enfrenta la humanidad? Y lo que rápidamente noté fue que no podían definir qué era AGI. No podían articular una visión de lo que era, cómo se vería, a quién serviría.

Realmente no podían decirme cómo AGI de repente haría todas las cosas que dijeron que haría, como brindar atención médica de mayor calidad a todos, resolver el cambio climático. Yo estaba como, ¿pueden simplemente explicarme un poco paso a paso cómo lo haría? Y ellos dijeron, bueno, quiero decir, como que el punto es que no lo sabemos. Y este es un esfuerzo científico, pero vamos a llegar allí. Y fue simplemente extraño. Como que seguía tratando de pincharlos en los detalles y no obtenía ningún detalle.

Y luego comencé a notar que muchos de los matices en la empresa estaban en tensión con lo que decían públicamente. Así que en realidad eran muy, muy reservados cuando estaba allí. Y yo estaba como, espera un minuto, pero pensé que se suponía que debías ser completamente transparente y abierto.

OpenAI, sí.

Sí, y eran muy, muy competitivos, a pesar de que habían expresado públicamente que uno de sus valores más importantes era la colaboración. Y los ejecutivos me dijeron: es necesario que seamos los primeros en AGI. Nuestra misión se desmorona y nuestro propósito se desmorona si no somos los primeros.

Y los sondeé mucho sobre esto. Bueno, ¿cómo puedes ser el primero y también ser colaborativo? ¿Y cómo puedes ser el primero y también ser transparente? Y también, ¿por qué estás tratando de ser el primero? No entiendo completamente.

Y sí, fue simplemente, de nuevo, una completa falta de respuestas articuladas. Y así, después de esa experiencia, comencé a entrevistar a mucha más gente. Así que probablemente entrevisté a más de una docena de empleados y ejecutivos cuando estaba dentro de la empresa, entrevistas sancionadas por el equipo de comunicaciones.

Y luego hice un montón más de entrevistas, alrededor de dos docenas que no fueron sancionadas por el equipo de comunicación, solo tratando de entender lo que realmente está sucediendo en la organización. Y esencialmente lo que escribí en la pieza fue que hay una falta de coincidencia entre lo que proyectaban, y lo que proyectaban le ha dado mucha buena voluntad, le ha permitido acumular suficiente capital, y lo que estaba sucediendo puertas adentro.

Y en última instancia, OpenAI no estaba contenta con eso. No estaban contentos con la pieza que salió, sí.

Me parece que lo que estaba sucediendo es que se habían estado saliendo con la suya en estas comunidades, en las comunidades de inversores de Silicon Valley, ondeando estos términos. Y fue suficiente. Fue suficiente para desbloquear algo de capital aquí. Fue suficiente para reclutar un nuevo tipo de lote de talento. Pero se desinfló una vez que fue expuesto a cualquier tipo de rigor.

Y solo para recordarles a todos, esto fue hace seis años, hace cinco o seis años. Esto fueantesde todo el alboroto. Porque creo que también existe esta narrativa en torno a Open AI de que, bueno, eran todos estos tipos bien intencionados que simplemente, ya sabes, tal vez se corrompieron por el poder. Tal vez solo están tratando de moverse demasiado rápido o lo que sea.

Pero, y he hecho un poco de trabajo en esto yo mismo y un informe que hice para el AI Now Institute, pero, parecía así desde el principio. Y eso es una cosa sobre la que tengo curiosidad en tu investigación, no estuvimos allí. Nunca sabremos cómo era la escena real en esos primeros días de hacer tratos con los inversores, pero cuando están lanzando OpenAI con Elon Musk y algunos de esos investigadores y tipos de Amazon y no es como una coalición sin fines de lucro de ‘vamos a salvar el mundo’. Son algunos de los pesos pesados en VC y, y grandes empresas tecnológicas allí.

Entonces, el grado en que este impulso para construir AGI, ¿era una misión con fines de lucro desde el principio? ¿O simplemente existía esta idea de que esto es algo grande? Esto es algo como, si soy Sam Altman, puedo conseguir que Elon Musk se una a esto, tal vez. Y luego podemos construir algo grande y resolveremos los detalles más tarde. Porque eso es seguro lo que me parece a mí.

Sí, creo que Altman es muy estratégico. Juega a largo plazo. Y también es muy bueno para entender a la gente y así, ya sabes, abro el libro con una cita de una de sus publicaciones de blog al principio, cuando es joven, donde dice que la mejor manera de motivar a la gente es construyendo una religión y luego la mayoría de la gente se da cuenta de que la mejor manera de construir una religión es construir una empresa. No es la cita exacta, parafraseo, pero creo que entendió muy pronto que la manera de atraer las cosas que necesitas para hacer grandes cosas, y siempre se ha considerado a sí mismo como alguien que hace grandes cosas, es tener una ambición de movimiento.

Una ambición que reúne talento, capital, recursos que evita la regulación. Y así que originalmente creó una organización sin fines de lucro con esta ambición de movilización, de que AGI beneficie a la humanidad. Creo que, ya sabes, nunca encontré una prueba irrefutable de ‘¿Siempre pensó que OpenAI sería con fines de lucro?’

No puedo decirlo con certeza, pero sé que fue muy cuidadoso en la forma en que elaboró la empresa para tratar de poner en marcha esto. Y hubo dos personas que realmente reclutó que esto le permitió reclutar mejor.

La primera fue Elon Musk. Así que abro el libro después del prólogo con la forma en que realmente atrajo tácticamente a Musk al reflejar mucho del lenguaje que Musk tenía en torno a la IA. Musk estaba realmente preocupado en ese momento por Google. Estaba realmente obsesionado con Demis Hassabis y pensó que Demis Hassabis era malvado y que si la IA fuera desarrollada por Hassabis, saldría totalmente mal.

Y estaba genuinamente temeroso de esta noción de que la IA de alguna manera mataría a toda la humanidad. Y así que Altman realmente cultivó una relación con Musk repitiendo todas estas cosas. Como, ‘Creo que sería realmente preocupante si Google pudiera desarrollar esto. Y creo que tienes razón en que deberíamos estar pensando absolutamente en los aspectos pesimistas de esto. Y, como, me parece que para competir con Google y asegurarnos de que no nos matemos, necesitamos construir algún tipo de contrapeso a Google’.

Solo está dejando las migajas de pan. Me encanta cómo haces eso. Esa fue una de mis partes favoritas de la primera parte del libro porque estás compartiendo los correos electrónicos y puedes ver a Altman simplemente imitando ellenguajede Musk incluso. Y es una señal muy temprana, a la que vuelves al final cuando volvemos a la especie de drama de la sala de juntas que ahora es tan famoso, pero simplemente ves como que este tipo está dispuesto a ser bastante descarado en cómo despliega estas tácticas para manipular a la gente.

Sí, me alegro mucho de que lo hayas notado porque yo, cuando estaba revisando el reportaje, pensé, ‘guau’. Estaba tan cerca de las cosas que Musk estaba diciendo en ese momento. Así que sí, así que junté un montón de ellos lado a lado para simplemente permitir que el lector absorbiera eso sin necesariamente decir explícitamente, ‘esto es lo que está sucediendo’.

Pero sí, así que Musk terminó siendo la primera persona que atrajo. E Ilya Stutzkever fue la segunda persona clave que atrajo con la misión. También estaba Greg Brockman, pero Greg Brockman ya estaba como, estoy a bordo, Sam, somos amigos. Tú dices lo que quieres que haga y yo lo haré.

A Ilya Sutskever, Sam Altman le envió un correo electrónico frío. Estaba trabajando como científico investigador en Google. Ya era millonario en ese momento, ya era un investigador extremadamente premiado y prestigioso dentro del campo de la IA. Y creo que Altman sabía que no podía superar a Google en salario. No podía superar en otros tipos de cosas porque OpenAI realmente no tenía tantos activos en ese momento, pero podía apelar al sentido de propósito y misión de Sutzkever.

Y así que Altman terminó orquestando esta cena, que ahora es una gran parte de la mitología fundacional de OpenAI, donde trae a Elon y luego a un montón de gente, así como a Ilya Sutskever. Y Sutskever solo dijo que sí a la cena porque escuchó que Musk estaba allí. Y luego terminó diciendo que sí a unirse a OpenAI debido a la misión. Así que puedes ver cómo, desde el principio, Altman conocía todas las piezas y los movimientos de ajedrez que tenía que jugar para poner a todos en formación.

Y luego, a medida que ciertos elementos de la estructura de OpenAI, como la organización sin fines de lucro, esto y aquello, comenzaron a perder relevancia y utilidad, es cuando las cosas cambian. Es como, bien, ya tenemos el talento ahora. Ya tenemos la marca de Elon ahora. Así que la organización sin fines de lucro no es tan valiosa. Así que ahora pasemos a la siguiente fase. Pongamos una con fines de lucro en la organización sin fines de lucro porque ahora lo que necesitamos es dinero. Y esa es como la siguiente era. Y así que OpenAI ha evolucionado mucho una y otra vez en función de lo que Altman piensa que será el vehículo adecuado para obtener lo que necesita en ese momento.

Sí. Y es realmente salvaje ver a lo largo del libro, las formas en que simplemente hablará sobre AGI y el riesgo X, dependiendo de en qué habitación esté, y creo que esa es una visión realmente importante que se cristaliza a lo largo de este libro que, sobre todo, AGI tiene utilidad como un medio de, de nuevo, como dijiste, liderar la misión o, atraer inversores. Pero la idea, esta idea y esta promesa, estaban aquí primero.

Y también hablé mucho sobre esa carta, esa línea en la carta, sobre esta promesa de que podemos automatizar “el trabajo más valioso económicamente”. A eso se reduce. Y es por eso que tantas empresas están salivando por ello. Y luego creo que otra cosa que es muy interesante es la forma en que los vemos aprovechar, que es la visión central de OpenAI, que es simplemente “Más”, ¿verdad?

Y una vez más, creo que es realmente interesante que esté en esta narrativa de imperio porque es simplemente ‘más, más, más’. Se dan cuenta de que pueden hacer lo que nadie más ha podido hacer. Si simplemente conectan los modelos a más computación, más recursos, más datos.

Me encanta esa parte del libro donde se dan cuenta de que su, su secreto completo que han desbloqueado puede escribirse en un grano de arroz. Es escalar, eso es todo. Como, eso es lo que estamos haciendo. Pero para escalar, necesitas tener una especie de formación imperial. Tienes que ser capaz de realizar la conquista de nuevas áreas, de nuevas arenas para obtener esos datos, para obtener esa energía. Y eso es lo que creo que es realmente asombroso del libro es que luego tomamos, creo que tomamos tres tipos diferentes de zoom out, uno para mirar el trabajo que DAIR y los investigadores que fueron despedidos de Google, incluyendo a Timnit Gebru y sus coautores por, ya sabes, escribir un artículo de IA que a Google no le gustó.

Y luego vamos al Sur Global para ver dónde, bueno, para hacer un proyecto imperial, necesitas esas materias primas. Y así que pasas tiempo en Kenia, en Venezuela, en Chile.

Y esos son realmente dos elementos más. Está la mano de obra que tiene que entrar para asegurarse de que estos datos sean utilizables. Y luego está el, necesitas tener centros de datos funcionando para procesarlo todo. Necesitas mucha energía. Y entonces, ¿puedes hablar sobre esos viajes que hiciste y por qué los hiciste y por qué los incluiste en esta narrativa?

Sí, totalmente. Sí, así que una de las cosas que descubrí rápidamente cuando comencé a informar sobre la IA fue que para realmente entender cómo la IA interactúa con la sociedad, tienes que alejarte mucho de Silicon Valley. Porque si te quedas dentro de Silicon Valley y pasas todo tu tiempo entendiendo su visión del mundo y cómo esa visión del mundo se está elaborando en la tecnología, no vas a ver cómo luego se desmorona cuando va a los lugares que son más diferentes de lo que estas personas sentadas en las prístinas torres de marfil están imaginando sobre cómo funciona el mundo.

Y así que sentí muy fuertemente que para, si iba a escribir un libro, tenía que tener ambos elementos. Tenía que tener la vista interior en los pasillos de la empresa y también luego ir hasta lugares que son el espejo negro fundamental opuesto de lo que están hablando. Y así que los principales lugares a los que fui fueron Colombia y Kenia para observar los derechos de los trabajadores y luego Chile y Uruguay para observar el centro de datos y los impactos ambientales y cómo eso está comenzando a escalar realmente en todo el mundo y a quitar los recursos de sustento de las personas.

Y el viaje a Colombia fue en realidad un viaje más antiguo donde realmente quería ir a Venezuela, como mencionaste, porque en 2016 a 18 hubo un fenómeno donde toda la industria aérea comenzó a contratar trabajadores en Venezuela porque la economía del país se estaba colapsando por completo y sí, y todas estas empresas de anotación de datos que vendían a empresas de IA como, oye, podemos conseguirte trabajadores para limpiar tus datos en coches autónomos; eso era lo que estaba de moda en ese momento. También tuvieron un aumento en los venezolanos que se unieron a su plataforma y se dieron cuenta de que realmente podían capitalizar esta oportunidad al conseguir personas que estaban súper educadas, que estaban muy bien conectadas a Internet y que enfrentaban una extrema dificultad económica y, por lo tanto, estaban dispuestas a trabajar a cualquier precio.

Y así que en 2021, creo, terminé yendo a Colombia porque no pude entrar en Venezuela para hablar con una refugiada venezolana que había caído en este trabajo de anotación de datos. Y por primera vez, vi a través de sus ojos cómo estas plataformas controlaban su vida porque funcionan simplemente con que tienes un sitio web al que te conectas. Cualquiera puede crear una cuenta y luego simplemente publicar trabajos que desaparecen en segundos si no los reclamas inmediatamente porque golpean a todos estos trabajadores entre sí para reclamar los trabajos lo más rápido posible.

Y hubo experiencias en las que ella salía a caminar, hubo una experiencia que tuvo en la que salió a caminar y recibió una notificación en su teléfono de que un trabajo había aparecido repentinamente y era por cientos de dólares. Y simplemente comenzó a correr de regreso a su apartamento para tratar de reclamarlo antes de que desapareciera. Y cuando regresó al apartamento, se había ido. Y eso podría haber sido su ingreso literal para su mes. Y así que después de eso, nunca más salió a caminar durante la semana. Y solo se permitía caminar los fines de semana.

Eso fue pre-IA generativa. Ahora estamos en una era de IA generativa donde los problemas ciertamente se han intensificado porque la mano de obra ha aumentado. Entonces, ¿cómo se ve ahora? Así que terminé haciendo un viaje a Kenia para luego entender cómo se ve con este paradigma actual y lo que había cambiado era la forma del daño, mientras que con la mujer en Colombia ella, como que el daño era estructural cómo la plataforma imponía una especie de fragilidad e incapacidad para controlar sus ritmos de vida ahora estábamos cambiando a un mundo donde las tareas reales en sí mismas también eran psicológicamente dañinas porque tratando de desarrollar un chatbot que pueda chatear sobre cualquier cosa necesitas luego poner un filtro de moderación de contenido en ese chatbot y desarrollar esa moderación de contenido allí necesitas trabajadores para hacer el mismo tipo exacto de monitoreo de contenido que los trabajadores de los medios hicieron.

Y entrevisté a trabajadores que habían sido contratados por OpenAI específicamente para desarrollar estas herramientas de moderación de contenido que luego se utilizaron para ChatGPT. Y sus vidas fueron completamente trastornadas por la experiencia. Y hubo un hombre cuya historia específica destaqué en el libro, donde su salud mental se desmoronó por completo. Y luego las personas que dependían de él lo dejaron. Así que su esposa se levantó y se fue y se llevó a su hija con ella. Y todo para producir una tecnología que luego también quitó las oportunidades económicas de su hermano.

Su hermano era escritor y cuando salió ChatGPT, comenzó a perder sus contratos. Y así que realmente, quiero decir, así es como puedes ver la verdadera lógica del imperio. Todo lo que Silicon Valley siempre está hablando es ‘cuando llegue AGI, cuando llegue la economía AGI’. Esa es como la nueva frase que están diciendo ahora. Va a crear todas estas nuevas oportunidades. Pero en realidad, los trabajos que hicimos son psicológicamente dañinos y están quitando otros trabajos dignos.

Luego fui a Chile para entender realmente la extracción ambiental y de recursos que ocurre porque no solo estamos hablando de extracción de datos. Estamos hablando de minerales literales que se excavan de la tierra para construir centros de datos y supercomputadoras para entrenar estos modelos.

Y Chile es uno de los mayores proveedores de minerales que entran en los centros de datos, litio y cobre. Y así, el Desierto de Atacama, que es la parte norte de Chile, ha sido completamente vaciado porque así es como la economía de Chile es, en gran medida una economía extractiva.

A lo largo de toda su historia colonial, realmente han terminado en un lugar donde, en este país, así es como crean empleos, es que sirven a un poder superior y extraen sus recursos naturales.

Y a medida que eso sucede en el norte de Chile, también hay todos estos centros de datos que están inundando Santiago, en el centro de Chile, porque el gobierno también quiere inversión y permitir que estas empresas tomen su energía y su agua para construir estos centros de datos. Y entonces hay muchos grados diferentes de extracción ambiental que ocurren en Chile. Y me reuní con activistas, activistas indígenas en el Desierto de Atacama y activistas que vivían en el área metropolitana de Santiago que se enfrentaban a lo mismo: nuestra tierra está siendo literalmente exprimida y no estamos obteniendo ningún beneficio de esto.

Las personas que se benefician son las élites de nuestro país y las élites de su país. Um, y no tenemos, como, cómo tenemos un futuro en este contexto donde ni siquiera podemos controlar nuestros propios recursos o ser enriquecidos por nuestros propios recursos. Así que sí, esos fueron dos aspectos de la historia del imperio que realmente quería incluir en el libro.

Y resuenan. Pasas tiempo con algunos de los activistas y miembros de la comunidad local y trabajadores, y está entretejido de una manera que es como: OK, nada de esto sería posible sin que todo esto suceda en el sur global, todo este trabajo.

Así que, en un corolario oscuro, escribí un libro sobre el iPhone hace casi 10 años. Y fui a casi algunos de los mismos lugares exactos, ¿verdad? Fui a Kenia, donde había creadores de aplicaciones que estaban siendo explotados para ayudar a desarrollar las aplicaciones para el primer iPhone. Y luego también fui a Chile, donde se extrae el litio para las baterías. Y solo estás mirando la huella, ¿verdad? Y creo que la IA es ciertamente una buena lente, pero es casi como si pudieras combinar todas las tendencias de Silicon Valley que se han acelerado: su búsqueda de capital, de expansión, de nuevos mercados, y es sorprendente escuchar lo poco que ha cambiado. Cómo [estas empresas] siguen regresando a estos mismos lugares en el sur global para explotar.

Creo que ese es un punto muy importante porque la IA es un continuo, no es como si la IA surgiera de la nada, existe en un continuo de todo lo que Silicon Valley ha hecho antes.

Son los mismos tipos que están haciendo esto. Y entonces, una de las cosas que realmente siento después de hacer todos los informes sobre el libro es que esta manifestación actual de la IA, donde realmente es una manifestación de crecimiento a toda costa, no podría haber existido sin las bases que se sentaron en la era anterior de Silicon Valley con las redes sociales y con la búsqueda y con el iPhone. Tanto en términos del capitalismo de vigilancia que comenzó hace 10, 20 años, no habrían tenido todos esos datos por ahí sin el capitalismo de vigilancia para luego entrenar los modelos.

E impusieron la sensación de que estaba bien tomarlo, ¿verdad? Como, que está ahí para tomarlo.

Sí, exactamente. Y realmente tuvieron que normalizar eso culturalmente. Sabes, mucha gente, mientras informaba el libro, seguía volviendo a esta metáfora de una rana en una olla de agua hirviendo. Como, Silicon Valley ha hecho muy estratégicamente que la gente se sienta cada vez más cómoda con renunciar a toda nuestra capacidad de hacer cosas.

Y entonces, todas las cadenas de suministro que instalaron, las normas culturales que instalaron, la lógica capitalista que instalaron anteriormente ahora está evolucionando a su forma más extrema y ha pasado del capitalismo al colonialismo.

Hasta el punto en que, como, no sé a dónde van si todo esto explota. ¿A dónde vas desde aquí? Desde prometer la máquina que puede automatizar todo el trabajo, que puede ser tu terapeuta, que puede ser tu médico. Que podría hacer todo, ¡es la verdadera aplicación para todo!

Correcto. ¿Cuánto tiempo va a durar esta narrativa antes de la nueva y qué demonios van a decir en la nueva?

Sí.

Sí, es alarmante.

Lo es. Es salvaje. Quiero dejar algo de tiempo para llegar a algunas preguntas, pero también quiero, hay un hermoso epílogo en el libro donde miras un modelo alternativo para como lo que podría ser si esto no fuera un proyecto imperial, si esto no fuera un proyecto capitalista tardío donde, los incentivos fueron infundidos desde el principio.

Sabes, podríamos tener proyectos realmente útiles, realmente interesantes y hermosos como revivir una lengua moribunda. Si pudieras repasar algunas de tus recetas sobre cómo podríamos desmantelar el imperio de la IA o hacer las cosas de manera diferente.

Sí, una de las cosas en las que me baso en el epílogo es de una charla que una de mis queridas amigas, Ria Kalluri, que es investigadora de IA de Stanford, que dijo en una charla en 2019 en Queer in AI, que es una organización de investigadores queer de IA que piensan en cómo hacer queer el proceso de IA.

Y ella dijo, la pregunta que hay que hacer no es "¿Está la IA haciendo el bien? ¿Está la IA beneficiando a toda la humanidad?". La pregunta que hay que hacer es: "¿Cómo están desarrollando e implementando la IA para cambiar el poder? ¿Están finalmente fortaleciendo el imperio o desmantelando el imperio?".

Y lo que digo en el epílogo es que, en última instancia, no tengo todas las soluciones y recetas. Ni siquiera tengo una buena predicción de cómo se verá el imperio. Está evolucionando y moviéndose tan rápido. No tengo todas las recetas sobre cómo vamos a desmantelarlo. Pero eso es lo que tenemos que seguir preguntándonos una y otra vez. Cuando estamos desarrollando IA, cuando estamos implementando IA, cuando estamos resistiendo ciertas visiones de la IA, ¿cómo está todo eso tratando de desmantelar el imperio y devolvernos a la democracia?

Y lo que realmente defiendo en términos de IA, visiones de la IA que hacen eso, cada vez más, creo que no podemos tener el crecimiento de modelos de IA a gran escala a toda costa. Una solución única para todos es inherentemente colonial. Pero lo que podemos hacer es volver a un mundo en el que los modelos de IA puedan diseñarse e implementarse para resolver desafíos específicos que estén bien definidos y que sean cosas que necesitamos. Cosas como, como dijiste, revitalizar las lenguas indígenas que los colonizadores originales intentaron erradicar.

Cosas como integrar más energía renovable en una red optimizando, prediciendo mejor la generación de energía renovable y optimizando la distribución. Cosas como permitir a los médicos dar a los pacientes mejores diagnósticos, porque ha habido muchos estudios que han demostrado que cuando a los médicos se les dan modelos específicos, como un modelo para detectar ciertos tipos de cáncer, pueden detectar el cáncer antes y con mayor precisión, y los pacientes pueden abordarlo más rápido.

Cosas como modelos que nos ayudan con el descubrimiento de fármacos. Ninguno de estos son modelos de IA generativa. Ninguno de ellos son modelos de lenguaje grandes, modelos a gran escala. Y realmente necesitamos comenzar a articular mejor '¿cuáles son exactamente los desafíos que necesitamos abordar? ¿Dónde están los lugares donde hay un problema de optimización, un problema computacional, un problema de maximización que se presta a la IA? ¿Y cómo empoderamos y capacitamos a los humanos para que usen la IA como herramientas para lograr esos objetivos?

Y eso es, en última instancia, lo que necesitamos.

A finales de septiembre de 2025, en medio de la campaña electoral para la presidencia de Bolivia, comenzaron a circular videos que mostraban supuestos tweets racistas del candidato a Vicepresidente por la Alianza Libre, Juan Pablo Velasco. La primera aparición parece ser en un canal de un streamer argentino poco conocido. La cuenta de twitter de Juan Pablo Velasco fue borrada rápidamente, con lo cuál solo tres tweets aparecen guardados:

• Primer tweet
• Segundo tweet
• Tercer tweet ^[1]

A partir de ese momento comenzaron intentos de demostrar que todo era una campaña sucia y que esos tweets habían sido fabricados. Dos organizaciones de verfificación de datos de Bolivia (Bolivia Verifica y Chequea Bolivia) publicaron notas al respecto, y el periodista Joaquín Martela realizó un reporte sobre la veracidad o no de los mismos.

Por otro lado, el 2 de octubre, el Ingeniero Bryan Montes publicó en la plataforma Medium un texto en el que intentaba demostrar la falsedad del primero de los tweets en la misma plataforma de X y la forma en que estructura los números de publicación. Me voy a detener principalmente en lo que dice el Ingeniero Montes, tanto en los videos en el programa de Valverde (primera parte y segunda parte como en su publicación (actualizada el 16 del mismo mes) porque ha tenido mayor repercusión mediática y porque creo que esconde bajo términos técnicos una investigación deficiente^[2].

Tanto en la versión original del texto como en los videos, basa su conclusión de que era un tweet falso en la extensión del identificador del tweet (un valor único que le da twitter a cada tweet y que puede verse, por ejemplo, en la barra de navegación). Al principio dijo que ese número nunca había sido de 15 cifras, que primero habían tenido 11 y después 17. Esto de demostró rápidamente falso y por eso actualizó el posteo a la nueva versión, que es la que discutiremos.

El status ID, Snowflake y los números sospechosos

El status ID de un tweet es el número que puede verse en la url, en el caso de este supuesto tweet es 982371956428800 (la url completa es "https://x.com/Jpvel/status/982371956428800")

Según Bryan Montes el número del ID del supuesto tweet es sospechoso porque, cito:

Los IDs de Twitter de la transición a Snowflake (noviembre de 2010) oscilan típicamente en el rango bajo de 5 × 10¹⁴ a 9 × 10¹⁴. Los IDs auténticos de esa época (ej., Doria Medina 6.25 × 10¹⁴, Macri 8.95 × 10¹⁴) confirman este rango.

Al examinar el ID polémico 982371956428800 (9.82 × 10¹⁴):

• Este valor se encuentra en el extremo superior y ligeramente fuera del patrón de densidad de tweets reales generados entre el 4 y el 26 de noviembre de 2010.

• Los datos históricos de la plataforma (datasets de SNAP Stanford y análisis comunitarios) demuestran que la generación de IDs era mucho más densa y predecible en el rango inferior.

Es extraño que no haya un gráfico con toda esta información (sobre todo hablando del patrón de densidad que se podría ver mejor en un gráfico que con cinco tweets relacionados). Él incluye otros cuatro tweets para mostrar que los números estaban dentro de ese rango, todos publicados anteriormente al supuesto tweet de Velasco. Yo tomé otro tweets del 6 de noviembre, y el status ID siguió creciendo y desmentiría la afirmación de un rango entre el 5x10¹⁴ y el 9x10¹⁴.

El supuesto tweet de JP Velasco es el que está destacado en negrita. En esta cronología no parece un ID extraño ni fuera de un rango que nos pudiera hacer sospechar que estuviera inventado. Y solo busqué una serie de tweets en el que se mencionara la palabra Bolivia, para conseguir un número de tweets de ese día.

El segundo punto que menciona es que la captura del tweet que se encuentra en archive.li es diferente a cómo se muestra una captura de un tweet que aún existe, por lo que concluye que es una página creada para parecerse a twitter, pero que no lo es. También me resulta extraño que haya una tabla, pero no muestras del código ^[3].

Hay que tener en cuenta que la forma en que funciona archive.li es la de incorporar la página que uno quiere guardar dentro del marco de su página, por lo tanto el código no es tan limpio como si fuera la estructura de la página de twitter.

Por poner un ejemplo, vamos a tomar la captura de archive.li que él mismo cita del tweet de Doria Medina que aún puede encontrarse en twitter. Elijo solamente la etiqueta <article> como ejemplo que es la que contiene el tweet. En la versión original se ve así:

<article aria-labelledby="id__qj66gy7wbh id__b3d136plbqv id__1ir0v601dj3 id__z4z79u6cp9b id__g9mb8bsstsq id__bg8py7233ae id__bj0p10qknvv id__0ntnsnilu9ba id__joequ27p1n id__e4agweymm4 id__5ffzk1kgnoi id__bvbqpai0skj id__ipn40od3oo id__m44swmsds3a id__0euzn0iptmm8 id__p4g1hlqfu0h id__6rdjhz2gtmt id__grutehrzvk id__ot9fpfzohyl id__ihcy1u4s94j" role="article" tabindex="-1" class="css-175oi2r r-18u37iz r-1udh08x r-1c4vpko r-1c7gwzm r-1ny4l3l" data-testid="tweet">

En la versión de archive.li se ve de la siguiente forma:

<article aria-labelledby="id__mn6v5l5du8 id__20ww32t1s5e id__7wqpx5b0fkf id__8mqbekw0yd4 id__gbov38ti0e id__82xfho9ztgb id__gb85lp9pzmu id__4ltebzv1uca id__dpct9swwkkt id__17txef5fb36 id__uemrm8xne3 id__5ox6snrbxj id__7gwl3ufmfoa id__iexphbllty id__4ad2d5hqkc8 id__6socl2qpuwr id__8l42qj6lu3o id__izushvus24 id__dgjhygba2wh id__tah9e7dnux" role="article" tabindex="-1" style="z-index:0;align-items:stretch;background-color:rgba(0, 0, 0, 0);border-bottom-color:rgb(0, 0, 0);border-bottom-style:solid;border-bottom-width:0px;border-image-outset:0;border-image-repeat:stretch;border-image-slice:100%;border-image-source:none;border-image-width:1;border-left-color:rgb(0, 0, 0);border-left-style:solid;border-left-width:0px;border-right-color:rgb(0, 0, 0);border-right-style:solid;border-right-width:0px;border-top-color:rgb(0, 0, 0);border-top-style:solid;border-top-width:0px;box-sizing:border-box;display:flex;flex-basis:auto;flex-direction:row;flex-shrink:0;list-style-image:none;list-style-position:outside;list-style-type:none;margin-bottom:0px;margin-left:0px;margin-right:0px;margin-top:0px;min-height:0px;min-width:0px;outline-style:none;overflow-x:hidden;overflow-y:hidden;padding-bottom:0px;padding-left:16px;padding-right:16px;padding-top:0px;position:relative;text-decoration-color:rgb(0, 0, 0);text-decoration-line:none;text-decoration-style:solid;text-decoration-thickness:auto;">

Y lo mismo pasa con las otras etiquetas. Si bien se ven de forma similar, el código HTML es bastante diferente. Pero recordemos que esta es la copia citada por Montes del tweet de Doria Medina que aún se encuentra en X y en archive.li. Pueden probar con el de cualquier otra persona.

Ahora, si analizamos esta versión de archive.li del tweet de Doria Medina y el supuesto tweet de JP Velasco, no notaremos mayores diferencias (a pesar de lo que dice pero no demuestra Montes). La mayor diferencia (fuera del texto) es que los botones para compartir, retuitear, etc, en el de Doria Medina los muestra con la etiqueta <a> y en el caso de JPVel con la etiqueta <button>. Sin embargo, si vamos al tweet original en X vemos que X muestra esos botones justamente con la etiqueta <button>, con lo cual el más "real" si nos basáramos en las transformaciones de archive.li sería el supuesto de JPVel.

Otro dato llamativo en el texto actualizado de medium es que habla de metadatos que no están, pero al mirar el código fuente de la página si los vemos. Es en el punto 2.3 que llama El silencio de los metadatos faltantes (la prueba del SEO):

Falso (HnSpJ): Las etiquetas <meta> son genéricas y suelen omitir datos técnicos cruciales (falta twitter:site=”@x”, twitter:card=”summary” o timestamps en formato ISO 8601).

Sin embargo, si desde el enlace hacemos clic derecho y miramos el código fuente, encontramos la información que dice que falta^[4][5]:

<!DOCTYPE html><html style="background-color:#EEEEEE" prefix="og: http://ogp.me/ns# article: http://ogp.me/ns/article#" itemscope itemtype="http://schema.org/Article"><head><!--                         36a111dd8fda559ddde3cfc117680f83
                         Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/141.0.0.0 Safari/537.36
--><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8"/><meta name="referrer" content="no-referrer-when-downgrade"/><meta name="robots" content="nocache,noarchive"/><meta property="twitter:card" content="summary_large_image"/><meta property="twitter:site" content="@archiveis"/><meta property="twitter:title" content="Juan Velasco on X: &quot;A los collas hay q matarlos a todoooosss!!&quot; / X"/><meta property="twitter:url" content="https://archive.li/HnSpJ"/><meta property="twitter:domain" content="archive.li"/><meta property="og:type" content="article"/><meta property="og:site_name" content="archive.li"/><meta property="og:url" content="https://archive.li/HnSpJ" itemprop="url"/><meta property="og:title" content="Juan Velasco on X: &quot;A los collas hay q matarlos a todoooosss!!&quot; / X"/><meta property="twitter:title" content="Juan Velasco on X: &quot;A los collas hay q matarlos a todoooosss!!&quot; / X"/><meta property="twitter:description" content="archived 24 Aug 2025 18:22:43 UTC" itemprop="description"/><meta property="article:published_time" content="2025-08-24T18:22:43Z" itemprop="dateCreated"/><meta property="article:modified_time" content="2025-08-24T18:22:43Z" itemprop="dateModified"/><link rel='dns-prefetch' href='//d86n8n19qp277z.archive.li'/><base href='//d86n8n19qp277z.archive.li'/><link rel="image_src" href="/HnSpJ/9f093329e66811328ecb0df81021fd5e99f0ca30/scr.png"/><meta property="og:image" content="/HnSpJ/9f093329e66811328ecb0df81021fd5e99f0ca30/scr.png" itemprop="image"/><meta property="twitter:image" content="/HnSpJ/9f093329e66811328ecb0df81021fd5e99f0ca30/scr.png"/><meta property="twitter:image:src" content="/HnSpJ/9f093329e66811328ecb0df81021fd5e99f0ca30/scr.png"/><meta property="twitter:image:width" content="1024"/><meta property="twitter:image:height" content="768"/><link rel="icon" href="https://www.google.com/s2/favicons?domain=x.com"/><link rel="canonical" href="https://archive.li/2025.08.24-182243/https://x.com/Jpvel/status/982371956428800"/><link rel="bookmark" href="http://archive.today/20250824182243/https://x.com/Jpvel/status/982371956428800"/><title>Juan Velasco on X: &quot;A los collas hay q matarlos a todoooosss!!&quot; / X</title><style type="text/css">/* declared */

El de Dora Medina que él mismo pone de ejemplo nos muestra lo siguiente:

<!DOCTYPE html><html style="background-color:#EEEEEE" prefix="og: http://ogp.me/ns# article: http://ogp.me/ns/article#" itemscope itemtype="http://schema.org/Article"><head><!--                         c5f76e564d60406988e1fed8fc19eccc
                         Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/141.0.0.0 Safari/537.36
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Y si ponemos un tercer tweet que también todavía existe en X podemos ver:

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Como puede verse la estructura es similar entre las aún existentes en X y el supuesto tweet guardado de JPVel. De nuevo, lo más llamativo es que él dice que esta información no existe, cuando cualquiera puede encontrarla. Además tenemos la fecha en la que fue capturado el tweet <meta property="article:published_time" content="2025-08-24T18:22:43Z" itemprop="dateCreated"/> (24 de agosto de este año) que es un poco antes de que se viralizara el tema. Aunque recordemos que esta es la fecha en que fue guardado el tweet, no se relaciona de ninguna forma con el tweet original. Eso nos lleva al tercer punto, ¿cómo funciona archive.li?

Archive.li sirve para guardar copias de páginas web en caso de que desaparezcan posteriormente. Escribimos una url en su formulario y su navegador se dirige a esa página y copia el código, además de tomar una captura de pantalla. Esto se puede ver cuando le pedimos que nos haga una captura:

Como se ve en este ejemplo, archive.li no confía en lo que yo escriba (como dice el Ingeniero Montes y repiten otros en las diferentes discusiones), si no que va a buscar el sitio al que yo lo envié y desde ahí descarga la copia. Por lo tanto, para engañar a archive.li, deberían haberle hecho creer que x.com estaba en otro servidor, para lo que deberían cambiarle los DNS o inyectarle código (como le dejan escrito en los comentarios antes de la actualización). El uso de aplicaciones como Tampermonkey no lo hacen posible, ya que estas herramientas modifican nuestra copia local de la página (es decir lo que ve nuestro navegador) pero no el sitio real.

Tampermonkey se menciona en todos los casos porque el navegador que mostraba el streamer argentino lo tenía instalado, lo cual lleva a la sospecha de que haya modificado las páginas para mostrar tweets falsos. Hay otra investigación que llevó adelante el usuario kaydo en youtube que hace mayor foco en el funcionamiento de Tampermonkey para simular tweets mientras se está navegando, haciendo parecer que ciertos tweets existen. Sin embargo, todos esos cambios se realizan en el navegador, no en archive.li.

El video se divide en dos demostraciones. La primera tiene por objetivo mostrar que con Tampermonkey se podría haber modificado X para que en el vivo aparecieran tweets que no existen y en la segunda intenta demostrar cómo utilizando tweets viejos de otra cuenta, se podría haber simulado que los publicó JPvel.

Para toda la primera parte, el streamer argentino debería haber sido parte conciente del engaño, ya que como dijimos Tampemonkey no modifica cómo otros ven la página, si no como la muestra nuestro navegador. Por lo tanto, él debería estar ejecutando el código que imprimiera los tweets falsos en su navegador. Aunque esto no es descabellado, igualmente no explicaría la existencia del supuesto tweet de JP Velasco en archive.li.

Eso es lo que intenta demostrar en la segunda parte. Pero como le escribí en el comentario (y él aceptó), para eso deberían haberle hackeado la cuenta de twiiter/X a Jp Velasco y cambiado los handlers (es decir el arroba del usuario), lo que le hubiera hecho perder el tilde de verificación al menos por 48 horas (además de que su cuenta hubiera publicado con otro nombre durante esas 48 horas). Y este cambio debería haber sucedido el 24 de agosto, porque ahí es donde se capturó el supuesto tweet, o sea en plena campaña, lo que dificultaría mucho que nadie se diera cuenta de que hubieran perdido acceso a la cuenta o hayan perdido el signo de verificación.

Por lo tanto, aunque Kaydo muestra una forma posible de falsificar el tweet, suena muy difícil que con todo lo que debería haber pasado para que eso sucediera no se hubieran dado cuenta desde su equipo de campaña. Según cuenta Joaquín Martela ellos cerraron la cuenta ante innumerables intentos de hackeo (una excusa por demás ridícula, teniendo en cuenta que existen buenas prácticas para proteger la cuenta). Si hubiera sido un hackeo de esa forma, podrían haberlo demostrado de mejor forma que cerrando la cuenta, algo bastante extremo para hacer en medio de la campaña electoral.

Por todo esto, yo creo que el tweet es verdadero. No lo podemos afirmar porque borraron la cuenta, pero hasta ahora nadie demostró que puedan haber engañado a archive.li de una forma en la que no se hubieran dado cuenta quienes administraban las cuentas sociales del candidato. Además, todo el accionar posterior del candidato y su campaña hace todo más sospechoso, por lo tanto creo que la solución más simple es que esta persona twiteó eso hace 15 años cuando no imaginaba que iba a ser candidato y posteriormente no se sentó a revisar si había algo que se le pudiera volver en contra.