00:00Hablemos de la inteligencia artificial en la geopolítica.
00:03Me acompaña, tengo el gusto, el honor de recibir aquí en este estudio a Covadonga Torres,
00:09profesora, doctora del máster oficial en Unión Europea China
00:13y Felipe Tebaza, director del máster en Unión Europea China,
00:16ambos de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid, España.
00:20Gracias a los dos por estar aquí.
00:22El placer es absolutamente nuestro y qué maravilloso país, qué maravilla, qué recibimiento y muchísimas gracias.
00:28¿Cómo los trata México? ¿Bien?
00:30Maravillosamente bien, extraordinario.
00:33A ver, platíquenme cómo se relaciona el uso de la inteligencia artificial con la geopolítica.
00:38En este espacio abarcamos la geopolítica desde distintos ángulos,
00:43pero este en particular me pareció muy interesante,
00:46dado que ya la inteligencia artificial la usamos en los lentes, en el celular, en el reloj, en todo Covadonga.
00:53Pues tenemos que diferenciar entre cómo se usa la IA según los datos que recopilamos
00:57y cómo lo usan las empresas o instituciones.
01:00Por ejemplo, hay una diferencia abismal entre el norte global y el sur global,
01:04porque los datos no son los mismos.
01:06¿Hay más datos sobre Europa o, por ejemplo, Estados Unidos?
01:09Sí, porque es lo que interesa a diferentes intereses institucionales o empresas.
01:13O incluso a nivel de seguridad, control biométrico.
01:16La gente se pregunta, ¿y qué es el control biométrico?
01:18Bueno, pues que da nariz en tu rostro, que utilices tu rostro para acceder a la aplicación del banco,
01:24que seguro que mucha gente lo conoce, o de acceso a seguridad.
01:27Aquí me llama mucha atención en la universidad que hay control biométrico,
01:31se ve tu rostro, pues esto en Europa está prohibido,
01:33porque tenemos un reglamento de inteligencia artificial, por ejemplo.
01:36Felipe.
01:37Sí, yo voy a hablar de lo que es la paradoja de la descontextualización de los datos.
01:40Y es que uno empieza a almacenar datos y uno piensa que vas para un fin,
01:44pero pasa el tiempo y es para otro fin.
01:46Dos ejemplos muy rápidos.
01:47Hace tiempo, hace, no sé, un siglo, siglo y medio,
01:50pues las armadas de algunos países, las marinas de algunos países,
01:53tomaban puntos del fondo de mar porque se lo habían cargado un tercer país.
01:57Esa armada tomaba más puntos, se los callaba y se guardaba.
02:00Bueno, es lo que se ha hecho de la información o el espionaje de toda la vida, ¿no?
02:04Ustedes imaginen que compran un artefacto tecnológico, no sé, un dron.
02:08Cuando ustedes mandan un dron al aire, ese dron, uno ve la cámara y ve unas fotos,
02:13pero igual está tomando también tiempo atmosférico, variables de viento.
02:16Es decir, está recopilando una serie ingente de datos que nunca vamos a saber para qué se usan.
02:22Otro ejemplo concreto que tuvimos en Europa.
02:24Hubo una empresa que daba criptomonedas si uno dejaba hacerse fotografías de los iris.
02:30Hay una empresa tecnológica, no digo que se esté haciendo, digo que es una intención,
02:35que tiene un software para, digamos, hacer prospectiva y predecir enfermedades coronarias
02:42con los iris o con la fotografía de los iris.
02:45¿Qué va a pasar con esos datos en un futuro?
02:47Entonces, claro, aquí con la paradoja de la descontextualización de los datos,
02:51que lo vemos claramente con la economía financiarizada o la economía uberizada,
02:55donde la mayor empresa de conductores no tiene coches o la mayor empresa de habitaciones de hotel no tiene hoteles,
03:01la cuestión es qué va a pasar con esos datos en un futuro y si están en manos de los estados.
03:06¿Para qué se van a usar esos datos en un futuro?
03:09La Unión Europea tiene muy claro que todas las empresas que operen en Europa,
03:13sean de quien sean, los datos de entrada se almacenan en Europa.
03:17¿Cuáles son los principales riesgos hoy en día?
03:20Hay diferentes riesgos.
03:21En primer lugar, ¿qué van a hacer con esos datos, como ha indicado Felipe?
03:25Por ejemplo, ahora en Inglaterra, si buscamos un tuit mínimamente político,
03:30nos piden una foto de nuestro rostro en X.
03:33Una cosa muy interesante porque hay una normativa diferente al resto de la Unión Europea.
03:37Claro, y yo me pregunto, ¿y qué van a hacer con mi rostro, como ha dicho Felipe?
03:40¿Dónde van esos datos?
03:42Incluso esa ciencia que ha explicado Felipe se llama iridología,
03:45que estudia, por ejemplo, esas futuras enfermedades,
03:48¿y si se lo venden a un seguro?
03:50¿Y ese seguro en el futuro no va a querer, yo que sé, hacer una póliza conmigo?
03:54No, es que usted tiene esa potencial enfermedad.
03:56Muy bien.
03:57Incluso a nivel de disidencia política, ¿y si tiene en mi rostro?
04:00Porque hablo, comento cosas que no están de acuerdo con la, vamos a decir,
04:06ideología en ese momento imperante.
04:08En Europa, como ha indicado Felipe, hay un control de esos datos,
04:11pero no estamos libres de los sesgos.
04:13Por ejemplo, es muy curioso, yo le pregunté el otro día a CharGPT,
04:17¿me das un gracias para una presentación aquí en México?
04:20Y me contestó un thank you.
04:22Oye, que yo te he dicho, dame un gracias, no me des un thank you.
04:25Y te das cuenta que la big data, pues también tiene mucho más control
04:28de diferentes países como puede ser Estados Unidos o China.
04:31Bueno, porque es que también China tiene su cuestión.
04:34En China está más centrado a control y defensa.
04:37Que haya seguridad, es cierto, tú dejas su móvil en cualquier lugar de China,
04:40nadie va a robar ese teléfono.
04:43Porque como hay cámaras que controlan biométricamente todo en todo momento,
04:46¿quién se va a arriesgar?
04:48Claro, depende de las necesidades de un país.
04:50Y aquí también yo me pregunto una cosa con Reino Unido,
04:53¿y qué me garantiza que las instituciones lo utilicen para algo bueno y no algo malo?
04:58Oye, Felipe, ¿y en México cómo has encontrado el uso de los datos?
05:03Bueno, el uso de los datos es prácticamente lo mismo que en toda América,
05:07incluso en Europa, porque somos primos hermanos.
05:09El gran desafío, el gran interrogante, ¿qué pasa en la otra parte del mundo?
05:13México son 130 millones de habitantes, Rusia son 140 millones de habitantes,
05:18en Europa pues hay casi 450 millones de habitantes,
05:22pero es que las empresas tecnológicas, aunque vengan de Estados Unidos,
05:26no son las más importantes o no son las que están llevando la delantera.
05:30El gran desafío, la gran cuestión es China, que son 1.500 millones de habitantes,
05:34e India, que son otros 1.500 millones de habitantes,
05:37que son 3.000 millones de habitantes, es decir, es el peso demográfico del mundo.
05:42Ahora, un ejercicio, que las personas que nos están escuchando pongan en un buscador
05:47y miren el origen de los CEOs de las personas que mandan en las compañías de tecnología de Estados Unidos,
05:55y verán que la práctica totalidad son de origen de la India.
05:59Y si el 100% de los CEOs de las compañías tecnológicas chinas son chinos,
06:05empezamos a ver que la inteligencia artificial y la tecnología piensa más como un asiático
06:10que como un americano, un occidental, un europeo o alguien de esta parte del mundo.
06:16Entonces, ese es el gran debate.
06:18Por último, Cuadonga, ¿con qué mensaje te gustaría dejar a la gente?
06:22Se nos da el tiempo.
06:23Educación, ante todo, concienciación y educación.
06:27No hay que temer tampoco a la tecnología, pero hay que conocerla,
06:30que vayan a cursos de formación, que aprendan muchísimo,
06:34que enseñar a la inteligencia artificial, sobre todo generativa,
06:38para que nos ayuden en el trabajo.
06:39Y otro mensaje, nos va a quitar el trabajo de la inteligencia artificial.
06:42Yo me quedo con la frase de, no nos va a quitar el trabajo la IA,
06:45sino aquel que sepa utilizarla.
06:47Y que tampoco desconfíen de toda la tecnología.
06:50Hay que educarse y aprender de ella.
06:52Muy rápido.
06:54Si yo tuviera un hijo de 5, 6, 7, 8 años,
06:56le enseñaría programación a niveles básicos.
07:00No queremos que sea un hacker ni que sea un experto de programación,
07:03pero tiene que comprender cómo piensan las máquinas,
07:06qué es el lenguaje binario, qué es un algoritmo.
07:08En definitiva, hay muchísimas aplicaciones
07:10para que los niños empiecen a programar.
07:12Se decía que los tecnólogos de Estados Unidos
07:15prohibían a sus hijos las tabletas y los ordenadores.
07:18Y yo decía, sí, pero esos niños saben programar.
07:20Ese es el mensaje.
07:21Que aprendan las personas a niveles básicos,
07:24programación, para poder entender desde dentro
07:26cómo piensa una inteligencia artificial.
07:28Pues con eso nos quedamos.
07:29Y muy agradecidos de que estén con nosotros
07:31y nos ayuden a entender más algo que quizás lo vemos tan cotidiano,
07:35pero que tiene muchísimas implicaciones
07:37que muchos de nosotros no vemos quizás.
07:39Gracias, Felipe.
07:40Gracias, Cubadón.
07:41El placer es nuestro.
07:42Gracias.
07:43Vamos a la pausa.
07:43Regresamos.
07:44¡Gracias!
07:45¡Gracias!
07:46¡Gracias!
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