La cuestión es apremiante, ya que la semana pasada Financial Times llegó a un acuerdo con OpenAI para entrenar a los modelos de gran lenguaje con nuestros contenidos. Como muchas organizaciones de noticias, recibirá ahora un pago por su propiedad intelectual y también obtendrá atribución cuando el contenido salga a la luz.
Por un lado, se puede argumentar que es mejor cobrar que no hacerlo por algo que las grandes compañías de tecnología ya hacen de forma gratuita, que es captar periodismo en línea para entrenar a modelos de gran lenguaje. (Los periodistas de Financial Times no hemos tenido conocimiento de cuánto se le paga a nuestra empresa, ni de ninguno de los detalles financieros del contrato con OpenAI, así que no puedo decir si es un buen trato o no).
Por otra parte, me preocupa que estemos a punto de ver una repetición de lo que ocurrió a mediados y finales de la década de 1990, cuando las compañías de medios se creyeron la frase de Silicon Valley de que “la información quiere ser libre” y no adoptaron una postura firme para proteger los derechos de autor y el valor de sus contenidos.
Como establecí en mi segundo libro, Don't Be Evil, y el periodista del sector de tecnología Steven Levy trató con más detalle en su libro In the Plex, Google en particular simplemente ignoró los derechos de autor de una manera que allanó el camino para el capitalismo de vigilancia en general, incluidas las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) de la actualidad. Como escribí en una columna de enero sobre las nuevas demandas de los proveedores de noticias contra la violación de los derechos de autor de la inteligencia artificial:
“Un reciente estudio de la Universidad de Columbia, de Houston y la consultora Brattle Group estimaba que si Google otorgara a las editoriales estadunidenses 50 por ciento del valor creado por sus contenidos de noticias, éstos desembolsarían entre 10 mil y 12 mil millones de dólares anuales. En la actualidad, The New York Times —una de las editoriales de noticias más grandes— solo recibió 100 millones de dólares en tres años. Ahora, la IA está a punto de hacer que incluso esa relación asimétrica parezca buena. Cuando le haces una pregunta a un chatbot como ChatGPT, de OpenAI, o Bard, de Google, no te mandan al sitio web del creador. En su lugar, te dan la respuesta directamente. Los usuarios permanecen en el jardín amurallado de la empresa propietaria de la plataforma. El hecho de que se haya entrenado con los mismos contenidos protegidos por derechos de autor que pretende eludir no hace más que empeorar más la situación”.
Por supuesto, el negocio de las noticias se ha vaciado en las dos últimas décadas, a medida que un puñado de gigantes digitales se iba apoderando de la mayor parte del valor generado por los contenidos en línea, más en el ámbito local; de hecho, el poder del monopolio digital ha provocado tal destrucción de las noticias locales que los grandes grupos de tecnología, como Google y Facebook, empezaron a financiar la creación de más contenidos informativos locales porque la falta de ellos perjudicaba a su propio modelo de negocio. Marx se está riendo desde la tumba de todo esto, sin duda.
Hoy hay dos maneras de aparecer en las noticias. Puedes ser el gorila de mil libras (el gigante y poderoso), como The New York Times, que alcanzó la velocidad de escape con más de 10 millones de suscriptores. O puedes ser una organización de suscripción premium de alto nivel, que es el modelo de Financial Times. Siempre he pensado que esta última es la mejor propuesta y la más fácil de defender. Sobrevivió a la última ronda de “destrucción creativa” digital de los últimos 20 años. ¿Cómo le irá en la siguiente?
No sé la respuesta a esa pregunta. Lo que diré es esto: creo que la IA es una burbuja. Como escribí en marzo, eso no significa que con el tiempo no salga algo útil (la burbuja digital de finales de la década de 1990 produjo toneladas de espuma, pero también millones de kilómetros de cable de banda ancha). Pero por ahora, las valoraciones y el argumento simplista y optimista me recuerdan mucho a mediados de la década de 1990, cuando todo lo que decía Silicon Valley parecía inevitable. Si lo cuestionabas, eras ludita. No lo “entendiste”. La mayoría de los periodistas y ejecutivos estaban demasiado intimidados por el juego de confianza de los titanes de la tecnología como para pensar con claridad cómo estaban regalando su propio producto.
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Esta vez, supongo que obtendremos algo por el producto. Pero también soy muy escéptica en cuanto a que la IA beneficiará seriamente a alguien, aparte de a las grandes compañías de tecnología en el corto y mediano plazos. ¿Recuerdan cuando SAP se puso al rojo vivo en los 90 al vender a todos licencias de software empresarial? El precio de las acciones subió, pero el enorme auge de la productividad que se prometió nunca se materializó (la mayoría de los economistas consideran que ese repunte de productividad de la década de 1990 fue como una especie de espejismo). Al final, la apuesta inteligente fue comprar SAP y vender muchos de sus clientes.
Me temo que la narrativa actual de la inteligencia artificial es demasiado similar. Para empezar, casi no he visto evidencia de que la IA mejore la productividad a gran escala. Hay muchos experimentos a pequeña escala impulsados por las propias grandes compañías de tecnología, y pocos de ellos han sido debidamente examinados o auditados. Solo tomamos la palabra de las propias compañías de tecnología. Todavía seguimos creyendo en la inevitabilidad de esta historia, en que si no nos subimos a este nuevo tren “disruptivo”, “innovador” y “que cambia el mundo”, nos estaremos perdiendo algo.
Pero consideremos un escenario alternativo. ¿Qué pasa si el consumo de agua y energía de la IA la hace insostenible? ¿Qué pasa si el “milagro” de la productividad nunca se cumple? ¿Qué pasa si es otra forma de reducir los costos de mano de obra humana —en los medios o en cualquier otra industria administrativa— y reemplazar a las personas con una tecnología que beneficia monetariamente a un puñado de grandes empresas? ¿Qué pasa si solo es la última estafa de las grandes compañías que buscan una manera de que siga la música sonando a medida que aumentan las tasas de interés, pegan las acciones antimonopolio, la desvinculación las excluye del mercado chino y, en general, se vuelve más difícil ganar dinero?
Peter, ¿qué nos dices de esto?
Lecturas recomendadas
En este momento hay tantos artículos interesantes en Financial Times que esta semana voy a hacer una lista de lecturas recomendadas en él:
-Henry Mance hizo una larga entrevista con el economista Joe Stiglitz, quien señala que “Trump es lo que produjo el neoliberalismo”. Debo decir que no estoy de acuerdo en que las necesidades del sur global y de EU están en conflicto cuando se trata de cosas como el cambio climático. El estrategia de la política industrial estadunidense sobre el calentamiento global, y en particular los llamados de Katherine Tai a un paradigma comercial “poscolonial” en el que Estados Unidos puede ofrecer transferencias de tecnología a los países en desarrollo a cambio de, por ejemplo, minerales de tierras raras y otros insumos, es mucho más aceptable que la estrategia europea del impuesto sobre el carbono, que hace que el sur global pague desproporcionadamente por los pecados de los países más ricos.
-Mi colega Simon Kuper analiza el contraste entre las opciones políticas y los estilos de vida de los estadunidenses, que tienen más dinero, y los europeos, con más tiempo. Como alguien que ha vivido en ambos lugares, creo que los europeos son los que hacen una apuesta más segura y saludable.
-Si te perdiste el FT Weekend Festival en EU, todavía puedes ver el livestream de algunos de los actos y oradores. Es un evento increíble y siento mucho no haber podido estar allí este año.
Peter Spiegel responde
Rana, uno de mis marcos analíticos favoritos en el mundo de la tecnología es Gartner Hype Cycle. Existe desde mediados de la década de 1990, pero no lo conocía hasta el año pasado, cuando presenté a nuestro brillante columnista del sector de tecnología John Thornhill en un pódcast sobre el futuro del sector (revelación un poco embarazosa: mi esposa trabaja para Gartner, así que probablemente debería haber sabido esto antes).
El Gartner Hype Cycle argumenta que todas las nuevas tecnologías comienzan con un “desencadenante de innovación” o un nuevo avance que entusiasma a todo el mundo y, finalmente, alcanza un “pico de expectativas infladas” antes de caer en un “punto bajo de desilusión”, donde todas las promesas de cambio de vida que se hicieron sobre la nueva tecnología llegan a cumplirse. Tengo la sensación de que estamos cerca del “pico de expectativas infladas” en lo que respecta a la IA generativa.
No hay duda de que la IA cambiará la profesión del periodismo, y Financial Times ya está haciendo algunas cosas divertidas con ella, incluida la prueba beta de una herramienta de inteligencia artificial generativa Ask FT, que permite a los suscriptores plantear preguntas a un bot, que responde utilizando dos décadas de contenido del nuestro medio.
Pero, ¿la IA generativa está a punto de destruir el modelo de negocios que Financial Times y otras organizaciones de noticias líderes han adoptado en la era digital? Sospecho que nos dirigimos al “punto bajo de la desilusión” en ese sentido. Los consumidores de noticias —en particular los que necesitan información en tiempo real para tomar decisiones de negocios— no pueden depender de los datos históricos y, a veces, inexactos que actualmente proporcionan los chatbots de inteligencia artificial. Sigo pensando que van a recurrir a ft.com y a los sitios web de nuestros rivales en busca de ese tipo de noticias.
Sin embargo, el Gartner Hype Cycle también predice que al “punto bajo de la desilusión” le sigue una “pendiente de iluminación” en la que descubrimos cómo, exactamente, se utiliza mejor una nueva herramienta tecnológica. A esto le sigue una “meseta de productividad”, donde la adopción generalizada se convierte en una realidad.
Al igual que tú, Rana, no sé la respuesta a la pregunta de cómo será la próxima ronda de “destrucción creativa”. Personas mucho más inteligentes que yo todavía no saben cómo va a afectar la inteligencia artificial generativa a la industria de las noticias; sin embargo, hasta que empecemos a salir del “punto bajo de la desilusión”, estoy muy contento de jugar con nuestro robot Ask FT e incursionar en otras formas de experimentación antes de empezar a preocuparme de que el periodismo esté a punto de ser absorbido por los grandes grupos de tecnología.