La Estrategia de IA de los Estados Unidos se refiere al conjunto coordinado de políticas federales, acciones ejecutivas e iniciativas estratégicas destinadas a avanzar en la investigación, el desarrollo y el despliegue de la inteligencia artificial, al tiempo que se abordan la seguridad nacional, la competitividad económica y los riesgos sociales. La estrategia ha evolucionado a través de múltiples administraciones presidenciales, reflejando prioridades cambiantes que van desde la inversión en investigación hasta la regulación y la cooperación internacional.
Fundamentos Tempranos
La participación federal en la investigación de IA precede a la estrategia formal. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa financió los primeros trabajos en aprendizaje automático y redes neuronales en las décadas de 1960 y 1970, incluida la investigación sobre el perceptrón y la retropropagación en instituciones como el MIT CSAIL y el Stanford AI Lab. La Fundación Nacional de Ciencias apoyó el trabajo fundacional en aprendizaje profundo durante las décadas de 1980 y 1990, incluidas subvenciones a investigadores como Geoffrey Hinton en la Universidad de Toronto y Yann LeCun en Bell Labs.
En 2016, la administración Obama publicó el primer informe federal integral sobre IA, "Preparándose para el Futuro de la Inteligencia Artificial", que describía oportunidades y riesgos en todos los sectores. A esto le siguieron el Plan Nacional de Computación Estratégica y el establecimiento del Comité Selecto sobre IA del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.
La Iniciativa Estadounidense de IA
En febrero de 2019, el presidente Donald Trump firmó la Orden Ejecutiva 13859, titulada "Manteniendo el Liderazgo Estadounidense en Inteligencia Artificial", que lanzó la Iniciativa Estadounidense de IA. Esta orden instruyó a las agencias federales a priorizar la investigación y el desarrollo de IA, ampliar el acceso a datos y recursos informáticos federales, y establecer estándares de IA. La iniciativa asignó $1.2 mil millones en fondos de investigación de IA no relacionados con la defensa para el año fiscal 2020, un aumento del 14% respecto al año anterior.
La Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca (OSTP) y la Fundación Nacional de Ciencias (NSF) fueron encargadas de la implementación. La NSF estableció el programa de Institutos Nacionales de Investigación de IA, otorgando $20 millones a cada una de siete universidades en 2020, incluidas la Universidad Carnegie Mellon, el MIT CSAIL y el Stanford AI Lab. La iniciativa también creó el portal AI.gov de la Iniciativa Estadounidense de IA para coordinar las actividades federales de IA.
Orden Ejecutiva sobre IA Segura, Protegida y Confiable
En octubre de 2023, el presidente Joe Biden emitió la Orden Ejecutiva 14110, "Desarrollo y Uso Seguro, Protegido y Confiable de la Inteligencia Artificial". Esta orden representó un cambio hacia la gestión de riesgos y la supervisión regulatoria. Requirió que los desarrolladores de grandes modelos de IA compartieran los resultados de las pruebas de seguridad con el gobierno federal antes de su publicación pública, particularmente para modelos que pudieran representar riesgos para la seguridad nacional, la salud pública o la seguridad económica.
La orden instruyó al Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) a desarrollar el Marco de Gestión de Riesgos de IA, que se publicó en enero de 2023. También estableció el Instituto de Seguridad de IA de los EE. UU. dentro del NIST en febrero de 2024, con un presupuesto de $10 millones para su primer año. El instituto fue encargado de desarrollar protocolos de prueba para modelos de lenguaje de gran escala y otros sistemas avanzados.
La orden también exigió que las agencias federales evaluaran los riesgos relacionados con la IA en infraestructuras críticas, incluidas las redes eléctricas, los sistemas de agua y las redes de atención médica. Requirió que el Departamento de Seguridad Nacional emitiera directrices para el uso de IA en sectores críticos para finales de 2024.
Aplicaciones de Seguridad Nacional y Defensa
El Departamento de Defensa (DoD) ha sido un motor importante de la Estrategia de IA de los EE. UU. En 2018, el DoD publicó su Estrategia de IA, que enfatizaba la aceleración de la adopción de IA en las operaciones militares. El Centro Conjunto de Inteligencia Artificial (JAIC) se estableció en 2018 con un presupuesto inicial de $1.7 mil millones durante cinco años. En 2022, el JAIC se reorganizó en la Oficina Principal de Digital y IA (CDAO), que consolidó los esfuerzos de IA, datos y transformación digital.
Las inversiones en IA del DoD se han centrado en áreas como la visión por computadora para vigilancia, el procesamiento del lenguaje natural para análisis de inteligencia y los vehículos autónomos para logística. La Unidad de Innovación de Defensa se ha asociado con empresas como OpenAI y Anthropic en investigación de seguridad, aunque los contratos específicos permanecen clasificados.
En 2023, el DoD publicó su Estrategia de Datos, Analítica y Adopción de IA, que estableció objetivos para escalar la IA en todo el departamento para 2025. La estrategia abogó por un enfoque "centrado en datos", enfatizando la necesidad de datos de entrenamiento de alta calidad sobre mejoras algorítmicas.
Cooperación y Competencia Internacional
La Estrategia de IA de los EE. UU. incluye dimensiones internacionales significativas. En 2021, los EE. UU. y la Unión Europea lanzaron el Consejo de Comercio y Tecnología (TTC), que estableció grupos de trabajo sobre estándares de IA y evaluación de riesgos. Los EE. UU. también se unieron a la Asociación Global sobre IA (GPAI), una iniciativa internacional lanzada en 2020 con 15 miembros fundadores.
En 2023, los EE. UU. y el Reino Unido firmaron la Declaración del Atlántico, que incluía compromisos para colaborar en la investigación de seguridad de la IA. Los EE. UU. también participaron en la Declaración de Bletchley en la Cumbre de Seguridad de IA en noviembre de 2023, que fue firmada por 28 países y pidió cooperación internacional sobre los riesgos de la IA fronteriza.
La competencia con China ha sido un tema central. Los EE. UU. han impuesto controles de exportación sobre chips semiconductores avanzados, incluidos los procesadores NVIDIA A100 y H100, hacia China desde octubre de 2022. Estos controles se ampliaron en octubre de 2023 para incluir chips más avanzados y equipos de fabricación. La estrategia también incluye la Ley CHIPS y Ciencia de 2022, que asignó $52 mil millones en subsidios para la fabricación nacional de semiconductores, incluidas las instalaciones de TSMC e Intel en Arizona y Ohio.
Programas Federales de Investigación y Desarrollo
El programa de Institutos Nacionales de Investigación de IA se ha expandido significativamente. A partir de 2024, la NSF ha financiado 25 institutos en todo el país, con una inversión federal total que supera los $500 millones. Cada instituto se centra en áreas específicas como IA para la ciencia, IA para la educación o IA para la agricultura. Los institutos deben asociarse con la industria y organizaciones sin fines de lucro, con fondos de contrapartida requeridos de fuentes no federales.
El Departamento de Energía (DOE) también ha invertido fuertemente en IA para el descubrimiento científico. En 2023, el DOE anunció $100 millones en fondos para investigación de IA en sus laboratorios nacionales, centrándose en aprendizaje automático para ciencia de materiales y modelado climático. El Laboratorio Nacional de Argonne y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge del DOE han desplegado algunas de las supercomputadoras más potentes del mundo para cargas de trabajo de IA, incluido el sistema Aurora en Argonne, que alcanzó 1.02 exaflops en junio de 2024.
Los Institutos Nacionales de Salud (NIH) han financiado investigación de IA en imágenes médicas y descubrimiento de fármacos. En 2023, los NIH anunciaron $130 millones en subvenciones para investigación de salud basada en IA, incluidos proyectos que utilizan aprendizaje profundo para predecir resultados de enfermedades a partir de registros de salud electrónicos.
Consideraciones Regulatorias y Éticas
Los EE. UU. han adoptado un enfoque sectorial para la regulación de la IA, en lugar de una ley federal integral. La Comisión Federal de Comercio (FTC) ha utilizado las leyes existentes de protección al consumidor para abordar los daños relacionados con la IA, como el sesgo algorítmico en las decisiones de crédito. La Comisión de Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEOC) emitió orientación en 2022 sobre el uso de IA en la contratación, advirtiendo que los sistemas automatizados podrían violar las leyes contra la discriminación.
La Casa Blanca publicó el Plan para una Carta de Derechos de IA en octubre de 2022, que describía cinco principios: sistemas seguros y efectivos, protecciones contra la discriminación algorítmica, privacidad de datos, aviso y explicación, y alternativas humanas. Aunque no es legalmente vinculante, el Plan ha influido en la contratación federal y las directrices de las agencias.
La Oficina de Gestión y Presupuesto (OMB) emitió un memorando preliminar en noviembre de 2023 que requería que las agencias federales designaran funcionarios de gobernanza de IA y realizaran evaluaciones de impacto para los sistemas de IA. Se esperaba el memorando final en 2024, con plazos de implementación que se extienden hasta 2025.
Iniciativas Estatales y Locales
Si bien la estrategia federal es central, muchos estados han desarrollado sus propias políticas de IA. California, Nueva York y Texas han aprobado leyes que requieren transparencia en las decisiones de contratación y crédito impulsadas por IA. En 2023, California promulgó la SB 313, que requiere que las empresas revelen cuándo utilizan IA para tomar decisiones consecuentes. La Ley Local 144 de la Ciudad de Nueva York, efectiva desde enero de 2023, exige auditorías anuales de sesgo para las herramientas automatizadas de decisión de empleo.
Estos esfuerzos a nivel estatal a veces entran en conflicto con las directrices federales, creando un mosaico de regulaciones. La Conferencia Nacional de Legislaturas Estatales informó que 45 estados introdujeron legislación relacionada con la IA en 2023, con 17 estados promulgando leyes.
Direcciones Futuras y Desafíos
La Estrategia de IA de los EE. UU. continúa evolucionando. A finales de 2024, la administración Biden propuso una nube nacional de investigación de IA para proporcionar a los investigadores acceso a recursos informáticos avanzados. La propuesta, que costaría un estimado de $10 mil millones durante cinco años, tiene como objetivo democratizar el acceso a los clústeres de GPU y datos de entrenamiento a gran escala.
Los desafíos clave incluyen el rápido ritmo del desarrollo de la IA generativa, que a menudo supera los marcos regulatorios. La aparición de modelos de código abierto ha complicado los controles de exportación, ya que los modelos pueden copiarse y distribuirse sin restricciones físicas. Además, el gobierno federal enfrenta una escasez de talento en IA, con la Oficina de Gestión de Personal informando que solo el 0.1% de los empleados federales tienen habilidades relacionadas con la IA a partir de 2024.
La estrategia también enfrenta incertidumbre política. Las elecciones presidenciales de 2024 podrían llevar a cambios significativos en la política de IA, con algunos candidatos proponiendo moratorias sobre ciertos desarrollos de IA y otros abogando por la desregulación. A finales de 2024, no se ha aprobado ninguna ley federal integral de IA, dejando la estrategia en gran medida dependiente de órdenes ejecutivas y acciones de agencias.
Conclusión
La Estrategia de IA de los EE. UU. representa un esfuerzo complejo y de múltiples agencias para equilibrar la innovación, la seguridad y la protección social. Desde las primeras inversiones en investigación hasta las recientes órdenes ejecutivas, la estrategia ha pasado de centrarse en la competitividad a incluir una gestión sólida de riesgos. La efectividad de estas políticas dependerá de la financiación continua, la cooperación internacional y la capacidad de adaptarse a las capacidades de IA en rápida evolución.