Milán (AsiaNews/Agencias) - El Departamento de Agricultura de Filipinas y la Agencia Espacial de Filipinas (PhilSA) iniciarán una colaboración para promover el uso de la inteligencia artificial (IA) en apoyo de la agricultura y la seguridad alimentaria. Según anunciaron la semana pasada los medios de comunicación filipinos, en el marco de un acuerdo de cinco años, los datos de los satélites se utilizarán, mediante la IA, para supervisar el estado de los cultivos, estimar las cosechas y cartografiar las zonas afectadas por inundaciones y sequías, identificando así las zonas más vulnerables.
Francisco Tiu Laurel Jr., ministro de Agricultura, añadió que estas tecnologías también podrían emplearse para identificar las zonas en las que se puede recoger y almacenar el exceso de agua, de modo que esté disponible durante la estación seca. «Parte del agua que hoy consideramos un peligro podría convertirse en un recurso agrícola», declaró.
Herramientas de este tipo también se han introducido en Indonesia, Malasia y Vietnam, y demuestran que, incluso en el sudeste asiático, el uso de la IA está pasando de un uso predominantemente individual a aplicaciones concretas en sectores fundamentales. En esta región del mundo, sin embargo, una de las cuestiones que suscitan mayor preocupación es la accesibilidad. El temor es que esta tecnología resulte menos accesible o menos eficaz para las comunidades que hablan lenguas locales, para los socios comerciales considerados menos estratégicos y para los países más pobres, que podrían no disponer de los recursos económicos necesarios para acceder a modelos eficientes.
El interés regional —que involucra a gobiernos, servicios sanitarios, universidades y ciudadanos— no se limita, por tanto, a cuál de las grandes potencias desarrollará el modelo más avanzado. Desde un punto de vista práctico, de hecho, incluso el sistema más sofisticado corre el riesgo de no producir resultados positivos si las personas no logran utilizarlo, por ejemplo, porque no está disponible en las lenguas locales, como el tagalo en Filipinas o el bahasa indonesio. El problema es especialmente relevante en una región caracterizada por una gran diversidad lingüística, con muchas lenguas locales escasamente representadas en los datos utilizados para entrenar los modelos. Un sistema que funciona bien en inglés, pero que ofrece resultados poco comprensibles en otros idiomas, corre el riesgo de resultar inutilizable en sectores, como la sanidad o la administración pública, donde la precisión lingüística es fundamental.
Según Zenobia Chan, profesora asociada de la Universidad de Georgetown, las principales preocupaciones relacionadas con la IA en el sudeste asiático se refieren a la accesibilidad, que se articula al menos en tres niveles. El primero es, precisamente, el lingüístico. Una segunda limitación, en cambio, es económica: para muchas administraciones públicas y pequeñas empresas, la posibilidad de acceder a estos modelos depende de su costo, con el riesgo de que un modelo demasiado sofisticado resulte estar fuera de su alcance. Por último, existen riesgos de carácter político: los enfoques nacionales podrían influir cada vez más en la distribución y el acceso a los sistemas más avanzados, y los Estados que no se consideran ni amenazas ni mercados estratégicos prioritarios podrían ser los últimos en obtener las tecnologías más sofisticadas, o bien recibir versiones con funcionalidades limitadas.
Para dar respuesta a estos problemas, varios países de la ASEAN han desarrollado —o están intentando desarrollar— sus propios modelos lingüísticos de inteligencia artificial. De hecho, como destaca Chan, lo que está en juego en la «carrera por la IA» no es tanto el intento de alcanzar una autonomía total, un objetivo que se considera poco realista para la mayoría de estos países y que probablemente ni siquiera supondría un uso eficiente de los recursos públicos. El reto radica más bien en la capacidad de la región para asegurarse un «acceso resiliente» a estos modelos, es decir, que esté disponible en la práctica tanto ahora como a largo plazo. Según Chan, también en este caso es fundamental combinar tecnologías procedentes de ecosistemas diferentes, con el fin de preservar alternativas creíbles y mantener un margen de maniobra en caso de que cambien las condiciones de acceso, evitando, no obstante, crear formas de dependencia aún más complejas.
El riesgo asociado al agravamiento de las desigualdades globales, por lo tanto, no se refiere simplemente a la posibilidad de disponer o no de un acceso formal a la IA. Se refiere también a la posibilidad de poder utilizarla de manera práctica y concreta según las necesidades específicas de cada país y de las distintas comunidades lingüísticas que lo componen. Un modelo disponible, pero incapaz de comprender adecuadamente la lengua de sus usuarios, corre de hecho el riesgo de ampliar —en lugar de reducir— las distancias ya existentes.
