Una agencia gubernamental recién formada, el Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE), ha obtenido acceso a bases de datos federales confidenciales, lo que genera preocupación sobre la ciberseguridad y la privacidad. Más alarmante aún, los expertos temen que este acceso pueda ser explotado para entrenar sistemas de inteligencia artificial privados, otorgando potencialmente una ventaja significativa a empresas como xAI, controlada por Elon Musk, y remodelando la sociedad de maneras imprevistas.
El Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE) ha obtenido acceso preocupante a bases de datos federales confidenciales, incluidas las de la Administración Tributaria (IRS) y la Administración del Seguro Social (SSA), lo que ha generado temores sobre las vulnerabilidades de ciberseguridad y las violaciones de la privacidad. Sin embargo, una preocupación más insidiosa—el potencial uso de estos datos para entrenar sistemas de IA privados—ha recibido relativamente poca atención. Si bien la Casa Blanca afirma que los datos gubernamentales no se están utilizando para entrenar los modelos de IA de Elon Musk, la evidencia sugiere una superposición preocupante entre el personal de DOGE y las empresas propiedad de Musk, creando un conducto para el posible drenaje de datos. Esta situación, junto con la respuesta evasiva de xAI con respecto al uso de datos, subraya una amenaza significativa para los principios democráticos y el control social.
El valor de los datos gubernamentales no públicos para el desarrollo de la IA es fundamentalmente diferente de los datos que actualmente utilizan empresas como OpenAI y Google. Si bien esas empresas se basan en información extraída de la internet pública, los repositorios gubernamentales ofrecen registros verificados del comportamiento real de las personas en toda la población. No se trata simplemente de más datos; se trata de datos fundamentalmente diferentes. Las publicaciones en redes sociales y los historiales de navegación web reflejan comportamientos seleccionados o intencionados, pero las bases de datos gubernamentales capturan decisiones del mundo real y sus consecuencias. Por ejemplo, los registros de Medicare revelan elecciones y resultados de atención médica, los datos de la Administración Tributaria y el Tesoro revelan decisiones financieras e impactos a largo plazo, y las estadísticas federales de empleo y educación revelan trayectorias educativas y carreras profesionales. Esta naturaleza longitudinal y fiabilidad—protocolos estandarizados, auditorías regulares y requisitos legales de precisión—hacen que los datos gubernamentales sean un verdadero “Santo Grial” para los desarrolladores de IA. Cada pago del Seguro Social, reclamación de Medicare y subvención federal crea un punto de datos verificado, que no existe en ningún otro lugar con tal amplitud y autenticidad en los Estados Unidos. Crucialmente, estas bases de datos rastrean a poblaciones enteras, incluidos aquellos que son digitalmente inactivos, proporcionando una visión más representativa de la experiencia humana que los datos derivados de Internet.
Los sistemas de IA actuales enfrentan limitaciones inherentes derivadas de los datos en los que se entrenan. ChatGPT y Gemini de Google a menudo cometen errores porque se entrenan con información que puede ser popular pero no necesariamente verdadera. Pueden reflejar opiniones sobre los efectos de una política, pero no pueden rastrear esos efectos en poblaciones y años. Los datos gubernamentales ofrecen una solución transformadora. Imagine entrenar un sistema de IA no solo con opiniones sobre la atención médica, sino con resultados reales de tratamientos en millones de pacientes, o aprender de las discusiones en redes sociales sobre políticas económicas en comparación con el análisis de sus impactos reales en diferentes comunidades y datos demográficos durante décadas. Un modelo de IA grande y de última generación entrenado con datos gubernamentales integrales podría comprender las relaciones reales entre políticas y resultados, rastrear las consecuencias no deseadas en diferentes segmentos de la población, modelar sistemas sociales complejos con validación del mundo real y predecir los impactos de los cambios propuestos basados en evidencia histórica. Este acceso crearía una ventaja casi insuperable para las empresas que buscan construir sistemas de IA de próxima generación.
El control potencial que una empresa como xAI podría ejercer se extiende mucho más allá de la construcción de mejores chatbots. El acceso a datos gubernamentales podría transformar fundamentalmente y potencialmente controlar la forma en que las personas entienden y gestionan los complejos sistemas sociales. Las bases de datos de Medicare y Medicaid, que contienen registros de tratamientos, resultados y costos en poblaciones diversas durante décadas, representan un recurso particularmente valioso. Un modelo de frontera entrenado con estos datos podría identificar patrones de tratamiento que tienen éxito donde otros fracasan, potencialmente dominando la industria de la atención médica. Tal modelo podría comprender cómo diferentes intervenciones afectan a diversas poblaciones con el tiempo, teniendo en cuenta factores como la ubicación geográfica, el estatus socioeconómico y las afecciones concurrentes. Una empresa que posea este modelo podría influir en las políticas de atención médica demostrando capacidades predictivas superiores y conocimientos a nivel de población a las compañías farmacéuticas y a las aseguradoras.
Las bases de datos financieras gubernamentales, particularmente las que posee el Departamento del Tesoro, representan quizás el premio más valioso. Estas bases de datos contienen detalles granulares sobre cómo fluye el dinero a través de la economía, incluidos los datos de transacciones en tiempo real en los sistemas de pago federales, registros completos de pagos y reembolsos de impuestos, patrones detallados de distribución de beneficios y pagos a contratistas gubernamentales con métricas de rendimiento. Una empresa de IA con acceso a estos datos podría desarrollar capacidades extraordinarias para la previsión económica y la predicción del mercado. Podría modelar los efectos en cascada de los cambios regulatorios, predecir vulnerabilidades económicas antes de que se conviertan en crisis y optimizar las estrategias de inversión con una precisión imposible mediante métodos tradicionales.
Más allá de la atención médica y las finanzas, las bases de datos gubernamentales contienen información sobre los patrones de uso de la infraestructura crítica, los historiales de mantenimiento, los tiempos de respuesta ante emergencias y los impactos del desarrollo. Cada subvención federal, inspección de infraestructura y respuesta ante emergencias crea un punto de datos que podría ayudar a entrenar a la IA para comprender mejor cómo funcionan las ciudades y las regiones. El poder radica en el potencial de interconexión de estos datos. Un sistema de IA entrenado con registros gubernamentales de infraestructura comprendería cómo los patrones de transporte afectan el uso de energía, cómo las políticas de vivienda afectan los tiempos de respuesta ante emergencias y cómo las inversiones en infraestructura influyen en el desarrollo económico en las regiones. Una empresa privada con acceso exclusivo obtendría una visión única de las arterias físicas y económicas de la sociedad estadounidense, desarrollando potencialmente “sistemas de ciudades inteligentes” de los que los gobiernos locales se volverían dependientes, privatizando efectivamente aspectos de la gobernanza urbana. Combinar esto con datos en tiempo real de fuentes privadas crearía capacidades predictivas que superan con creces lo que cualquier sistema actual puede lograr.
La concentración de datos sin precedentes en manos de una entidad privada con una agenda política explícita plantea un desafío profundo para la república. Incluso con la eliminación de los identificadores personales, un sistema de IA que analiza patrones en millones de registros gubernamentales podría permitir capacidades sorprendentes para hacer predicciones e influir en el comportamiento a nivel de la población. La amenaza no se trata simplemente de preocupaciones sobre la privacidad individual; se trata de que los sistemas de IA aprovechen los datos gubernamentales para influir en la sociedad, incluidos los resultados electorales. Allison Stanger, una profesora distinguida, argumenta que esto representa una “corrupción que destroza la democracia”. La situación se ve exacerbada por los avances recientes en el aprendizaje automático, que han reducido las cargas de preparar datos para los algoritmos, lo que convierte los datos gubernamentales en un verdadero filón de oro.
La situación se complica aún más por el acceso preferencial que se otorga a empresas como xAI a través de DOGE. Los recursos de Musk y este acceso permiten a la empresa superar obstáculos técnicos y políticos mucho más fácilmente que sus competidores. El potencial de abuso es significativo, y el pueblo estadounidense debe levantarse contra esta amenaza. Si no lo hacen, Stanger advierte, los estadounidenses pueden convertirse en “sujetos digitales en lugar de ciudadanos humanos”.
El artículo advierte sobre el alarmante potencial de las empresas privadas, particularmente xAI, para aprovechar un acceso sin precedentes a bases de datos gubernamentales sensibles—incluyendo registros del IRS y de la Seguridad Social—para entrenar sistemas de IA, creando una ventaja insuperable en la predicción de tendencias sociales, la influencia en políticas y, potencialmente, el control de infraestructuras críticas. Esta concentración de poder, facilitada por DOGE y la influencia de Musk, plantea una amenaza profunda para los principios democráticos y corre el riesgo de transformar a los ciudadanos en sujetos digitales. Debemos exigir una mayor transparencia y salvaguardias para garantizar que los datos gubernamentales sirvan al bien público, y no a las ambiciones de intereses privados.
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