El jueves 9 de octubre celebramos en la Universidad Panamericana el primer Coloquio de “Clicks y Justicia”, subtitulado “Los retos del Derecho ante la IA”. El nivel fue alto, la participación del público fue activa y los debates fueron genuinamente interesantes. Me quito el sombrero ante panelistas y asistentes, y agradezco a la UP y a bgbg por hacer posible este evento con el Laboratorio de Derecho e Inteligencia Artificial, en particular a Víctor A. González Sánchez.
Dado que seguimos la regla de Chatham House, no identificaré quién dijo qué. Pero sí haré comentarios sobre los contenidos, porque algunos de los que circularon en la sala merecen corrección.
Lo que me sorprendió, positivamente
Contrariamente a lo que esperaba, el discurso sobre aplicar la legislación existente, en lugar de crear una enésima regulación, fue apoyado en repetidas ocasiones y durante varias de las mesas. No por todos, pero sí de forma consistente. Y es lo que no me canso de repetir: no necesitamos una ley sobre IA, necesitamos una aplicación efectiva de la legislación vigente. La solución está en potenciar las instituciones para responder a la magnitud de los daños potenciales, no en crear una nueva ley. Dicho esto, anticipo que habrá probablemente una nueva ley de IA en México. Porque está de moda.
Cinco afirmaciones que merecen corrección
1. “En Europa solo hay dos empresas tecnológicas.”
No. Lo que revela el top 20 mundial de empresas tecnológicas es la dominación económica de Estados Unidos, no la debilidad del tejido tecnológico europeo. Europa suma más de 1.4 millones de empresas tecnológicas, con numerosas empresas de escala global entre ellas.
2. “La ley asimila un deepfake a un robo.”
No. Para proteger a las personas frente a los deepfakes hay que acudir a otros instrumentos jurídicos. En Estados Unidos, por ejemplo, el derecho de publicidad y casos como el Midler v. Ford Motor Co. ofrecen vías de protección. La asimilación al robo no es la figura correcta.
3. “No existen laboratorios de ciencia de datos en México.”
Sí existen. Y entre los más grandes en términos de potencia computacional en el país están Leo Atrox y Xiuhcóatl / LANCAD.
4. “Es posible rastrear el origen de los datos usados para entrenar grandes modelos de lenguaje.”
En la práctica, no. Faltan estándares técnicos para hacerlo a escala. Esta limitación no es menor: tiene consecuencias directas sobre la trazabilidad, la responsabilidad y cualquier discusión seria sobre propiedad intelectual y datos de entrenamiento.
5. El T-MEC y la IA.
Los retos de la IA en México están más relacionados con la renegociación del T-MEC de lo que pudimos debatir. Es probable que no hayamos insistido suficiente en este punto. La dimensión comercial y geopolítica del marco regulatorio de la IA, en el contexto de las relaciones México-EE.UU.-Canadá, merece más atención de la que suele recibir en los debates puramente jurídicos.
La sección de comentarios sigue abierta. Otros asistentes probablemente identificaron puntos adicionales que vale la pena discutir.