Privatización de la IA
La migración de investigadores en aprendizaje profundo (deep learning) y de aquellos con un impacto significativo a la industria privada plantea serias preocupaciones sobre la «privatización del conocimiento de la IA» [278]. Concretamente, si las aproximaciones de Inteligencia Artificial más sofisticadas se convierten en propiedad exclusiva y se emplean únicamente en laboratorios corporativos, las instituciones académicas se verán imposibilitadas no solo para impartir estas metodologías a sus estudiantes, sino también para contribuir significativamente a la investigación de vanguardia en este campo.
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
1 - Intencional
TIEMPO
1 - Pre-despliegue
ID del riesgo
mit777
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.1 > Centralización del poder y distribución injusta de beneficios
Estrategia de mitigacion
1. Priorizar el **fortalecimiento de la investigación académica y pública** en IA mediante un aumento significativo de la financiación gubernamental y la provisión de recursos computacionales de vanguardia. Esto busca equiparar las condiciones con las ofrecidas por el sector privado para retener el talento de alto impacto y fomentar la investigación abierta. 2. Implementar **mecanismos regulatorios y contractuales** que exijan la **apertura y difusión pública** de los conocimientos y metodologías de IA más sofisticados, especialmente aquellos desarrollados con apoyo o datos públicos. Esto garantizará el acceso de las instituciones académicas a los avances de vanguardia para la docencia y la investigación independiente. 3. Desarrollar **estructuras de carrera y paquetes de compensación competitivos** para investigadores de IA dentro de las instituciones académicas y laboratorios nacionales. El objetivo es mitigar la "fuga de cerebros" hacia la industria privada y asegurar que el sector público mantenga una masa crítica de expertos para contribuir al desarrollo y escrutinio de la IA.