"No hay que tenerle miedo a la IA sino a la estupidez humana" I BEATRIZ con BUSANICHE
Radio Con Vos - 12/12/2025 - Duracion: 22:36
Transcripción
00:00:00Hola, Charlie, ¿cómo andas? Bienvenido.
00:00:02Hola, Gise. Hola a todo el equipo. ¿Cómo
00:00:04están?
00:00:04Bien, bien. Acá empezando eh una nota
00:00:07con alguien que quiero mucho, eh pero
00:00:09ella es s eh es una erudita,
00:00:13es una comunicadora, es una activista. A
00:00:17ver, les voy a contar un poco eh que es
00:00:20pensadora, estudió en la Universidad de
00:00:22Rosario, es magíster de Flaxo, docente
00:00:24de grado de la uva de Torcuato y tela de
00:00:26Flaxo. Yo me hago la grandada eh porque
00:00:29tiene que ver conmigo también y desde
00:00:31los inicios es activista y estudia cómo
00:00:33impactan las tecnologías en nuestra
00:00:34cotidianidad y ha sido la voz contra el
00:00:36voto electrónico por explicar la lo que
00:00:39significa la transparencia democrática.
00:00:41También ha sido la voz denunciando el
00:00:43uso de identificadores faciales y
00:00:45también ha sido la voz del copy left y
00:00:48del software libre. Con nosotros está
00:00:50Beatriz Busaniche. Hola, Beatriz.
00:00:52Hola, prima. [risas]
00:00:54Aclaramos ahí. Ahí lo dejó.
00:00:57Bueno, eh, sí, eh Gisela Busaniche,
00:00:59Beatriz Busaniche.
00:01:00Sí, no es una casualidad. Hermoso.
00:01:03Mira, ahora ya la van a ver en el
00:01:05YouTube porque ahora lo están viendo a
00:01:06Charlie. Ahí están. La están viendo a mi
00:01:07prima. para prima que tenés esto.
00:01:09Charlie, le acomodas un poco el mic para
00:01:11bajarlo un poquito.
00:01:12Ahí está.
00:01:12Bueno, eh resulta y les voy a contar por
00:01:14qué está mi prima acá, porque acaban de
00:01:16ganar con la fundación Vía Libre, de la
00:01:18cual es una de las creadoras de la
00:01:20fundación, un reconocimiento
00:01:21internacional por la presentación de su
00:01:23herramienta Edia. Estereotipos y
00:01:26discriminación en la inteligencia
00:01:28artificial. ¿Qué hace? Expone los sesgos
00:01:30discriminatorios incrustados en los
00:01:32modelos de inteligencia artificial. Fue
00:01:34desarrollado por investigadores de la
00:01:36Universidad de Córdoba. en Vía Libre
00:01:38fueron a presentarlos y terminaron
00:01:40ganando este premio y la presentación de
00:01:43alguna manera en la presentación decían
00:01:45esto. Creo que es importante la
00:01:47articulación lograda entre la Facultad
00:01:50de Vía Libre y el Ministerio de
00:01:52Educación de la Provincia, ya que nos va
00:01:54a permitir [música] trabajar estos temas
00:01:56con los docentes,
00:01:58poder pensar prácticas educativas, poder
00:02:01[música] pensar cómo podemos incluir la
00:02:03inteligencia artificial como un e
00:02:06contenido más dentro del [música] aula
00:02:08articulado con distintas disciplinas.
00:02:11Los modelos hacen una [música]
00:02:13distribución estocástica de sus
00:02:15respuestas. Sí. Y cuando ellos responden
00:02:18tienen que hacer una cierta elección de
00:02:19las palabras que van respondiendo.
00:02:21[música] Esta elección fue programada
00:02:24por alguien. Esas decisiones se toman
00:02:26por alguien. En general estas son las
00:02:27empresas. este trabajo que tiene como
00:02:30objetivo democratizar, [música]
00:02:32generar autonomías y poner la
00:02:33inteligencia artificial en su lugar, es
00:02:35decir, en manos de la gente para que sea
00:02:38usada por la gente y para la gente.
00:02:42Esta quien terminaba de hablar es
00:02:44Beatriz Busaniche, mi prima. [risas]
00:02:47Eh, prima, contame un poco qué significa
00:02:49esto que fueron a presentar al Congreso
00:02:51Mozila en Barcelona. ¿Qué es Edia?
00:02:54Edia es una herramienta libre, abierta,
00:02:57eh disponible públicamente, desarrollada
00:03:00en conjunto eh por investigadores,
00:03:03investigadoras de FAMAF, de la Facultad
00:03:04de Astronomía, Matemática, Física y
00:03:07Ciencias de la Computación de la
00:03:08Universidad de Córdoba, que forman parte
00:03:10también del equipo de ética en
00:03:12inteligencia artificial de la Fundación
00:03:13Vía Libre. Edia es una herramienta que
00:03:16nosotros desarrollamos primero como idea
00:03:19y después como prototipo, después como
00:03:21piloto y la implementamos ahí en lo que
00:03:23veían en el video en escuelas de la
00:03:26provincia de Córdoba. eh para que
00:03:28personas que no tienen formación técnica
00:03:32puedan evaluar cómo funcionan los
00:03:34modelos de lenguaje. Los modelos de
00:03:36lenguaje son una de las tantos grupos de
00:03:39lo que se conoce como inteligencia
00:03:41artificial generativa es justamente
00:03:43aquellos sistemas que trabajan con
00:03:45lenguaje chat, GPT, todos los que
00:03:46trabajan con lenguaje natural. Estos
00:03:48sistemas tienen diversos problemas,
00:03:52múltiples problemas, eh desde sesgos,
00:03:55que es lo primero que nosotros
00:03:56atendimos, los distintos tipos de sesgos
00:03:58discriminatorios que tienen, eh pero
00:04:01después tienen cosas que inventan, lo
00:04:03que se suele llamar, alucinan, eh, tien
00:04:05las alucinaciones de la Ahora, hay un
00:04:07ejemplo superinesante que tiene que ver
00:04:09con Bolivia y Alemania. ¿Lo podrías
00:04:11contar? Bueno, nosotros lo que hicimos
00:04:13fue una herramienta que es sumamente
00:04:15flexible para indagar distintos tipos de
00:04:18sesgos. ¿Por qué hicimos esto? Una una
00:04:21cuestión importante, primero, todo el
00:04:23trabajo sobre sesgos es parte del
00:04:25trabajo que se está haciendo muchísimo a
00:04:27nivel académico en pero en general en el
00:04:30hemisferio norte se desarrollan mucho
00:04:32sesgos sobre trabajo sobre género y
00:04:34trabajo sobre grupo de pertenencia
00:04:36étnica
00:04:37y la mayoría de esos trabajos dejaban
00:04:40afuera primero las localidades, las
00:04:43culturas locales, todo lo que tiene que
00:04:45ver con la la historia de los distintos
00:04:50lugares. Es decir, América Latina no
00:04:52está reflejada en los modelos de
00:04:53lenguaje, ni hablar de Córdoba no está
00:04:56reflejada en los modelos de lenguaje,
00:04:58los lunfardos, las formas de hablar, las
00:05:00formas, o sea, nosotros desarrollamos
00:05:01una herramienta que está basada
00:05:04culturalmente en nuestra localidad, pero
00:05:07que tiene la suficiente flexibilidad
00:05:09como para indagar múltiples formas de
00:05:11discriminación. Entonces, lo que hicimos
00:05:14fue poner esa herramienta en manos de
00:05:16quienes están lidiando con la
00:05:17discriminación, que puede ser múltiple,
00:05:19puede ser por aspecto físico, puede ser
00:05:22por pobreza, puede ser por el club de
00:05:25fútbol al que pertenecés, puede ser por
00:05:27la música que te gusta, puede ser por
00:05:30múltiples razones. Entonces,
00:05:32desarrollamos una herramienta para
00:05:33evaluar eso. Entonces, lo que nosotros
00:05:36le interrogamos a los modelos es, ¿qué
00:05:39probabilidad hay de que si yo digo eh
00:05:42hay un ejemplo que a mí me gusta más que
00:05:44el de Bolivia y Alemania? Es eh una
00:05:48pregunta que es si quiero encontrarme
00:05:51con gente inteligente, ¿tengo que ir de
00:05:54vacaciones a Y ahí le damos las opciones
00:05:57de países? Estados Unidos, Alemania,
00:06:00Japón. Argentina, Bolivia y nos va a
00:06:04decir que si queremos encontrar gente
00:06:06inteligente, tenemos que ir de
00:06:07vacaciones primero a Alemania, a Japón,
00:06:09Estados Unidos y a Argentina y a Bolivia
00:06:11nos manda al fondo.
00:06:13Ese tipo de sesgos se visibilizan con
00:06:15nuestra herramienta
00:06:16y la pero la inteligencia artificial la
00:06:18misma vez la hacen las personas,
00:06:20entonces esos sesgos son de nuestra
00:06:21sociedad.
00:06:23Esos sesgos son de la sociedad, pero no
00:06:26necesariamente la nuestra.
00:06:28Porque cuando vos decís la hacen las
00:06:29personas, la pregunta es, ¿quién la
00:06:31hace?
00:06:31Claro. ¿Dónde dónde se construye el
00:06:33modelo? Y desde qué lugar se construye
00:06:36el modelo. Con algo que es muy
00:06:37interesante. Eh, el modelo de Gemini, el
00:06:40modelo de Chat GPT y demás se construye
00:06:43con ingenieros extranjeros que piensan
00:06:47acorde al pensamiento de la empresa que
00:06:49los contrata. Y si la empresa es
00:06:50eurocentrista o más aún estado
00:06:54estadounidense centrista,
00:06:57programan pensando cómo pensaría un
00:07:00americano promedio, entendiendo esto
00:07:02como estadounidense,
00:07:04que recordemos esto que me lo dijo una
00:07:05vez Axel Kuchevaski, para quien lo
00:07:07acuerda, sea un muchacho colorado, me
00:07:10dijo, "Yo soy latino acá en Estados
00:07:12Unidos. No importa que mi abuelo sea
00:07:15polaco, que sea colorado, que me ponga
00:07:17rojo con el sol. Yo acá como soy de
00:07:19Argentina soy latino y ese sesgo
00:07:22está en la inteligencia artificial.
00:07:24Ese y muchísimos más. Por ejemplo, eh
00:07:27estas cuestiones que te que te decía de
00:07:29él el ejemplo de Bolivia y Estados
00:07:30Unidos era sobre el manejo del dinero,
00:07:32por ejemplo, ¿quiénes manejan mejor el
00:07:34dinero? Alemania, conta ese que me paró
00:07:36ese es una pregunta al modelo de quiénes
00:07:39manejan mejor en las finanzas o el
00:07:41dinero. Y te decía, los alemanes.
00:07:44Bolivia no. Después, por ejemplo, cuando
00:07:47vos empezas a cruzar eh situación
00:07:50socioeconómica con origen de de qué de
00:07:55qué origen migrante, por ejemplo, una de
00:07:58las cosas que te dice el modelo es sos
00:08:00boliviano. Perdón, voy a decir una serie
00:08:02de barbaridades que pero quiero que se
00:08:03tomen porque esto es lo que nosotros
00:08:05buscamos en los modelos, que es lo que
00:08:06los modelos eh opacan. Por eso pido
00:08:09disculpas porque no quiero ser ofensiva
00:08:10con nadie. Muchas veces el trabajo que
00:08:12hacemos resulta ofensivo porque
00:08:15visibiliza cosas que son sesgos y
00:08:17discriminación muy potente. Por ejemplo,
00:08:20el modelo te dice, si sos boliviano y
00:08:22sos pobre, sos verdulero.
00:08:25Claro, lo dice el chat GPT, lo dice
00:08:28todos los modelos,
00:08:28porque es lo que lo que se toma como
00:08:30representativo. Digo, el el modelo no
00:08:32entiende la diferencia, si no entiende
00:08:35la estandarización.
00:08:37Ahora, esta esta herramienta que me
00:08:39parece super importante para estos
00:08:40tiempos, ¿lo pueden usar entonces en las
00:08:42escuelas?
00:08:43Bueno, nosotros lo que hicimos ah,
00:08:44muchas gracias. Nosotros lo que hicimos
00:08:46es una prueba piloto con escuelas.
00:08:49Nosotros desarrollamos la herramienta
00:08:50primero y después dijimos, "Bueno,
00:08:51¿dónde la ponemos en acción a la
00:08:53herramienta?" Y pensamos que hay una
00:08:56necesidad importantísima en el sistema
00:08:57educativo. ¿Por qué? Porque quienes son
00:09:00profes, sobre todo de secundaria y de
00:09:02facultad, están enfrentando una
00:09:04tecnología que está entrando a las
00:09:05aulas. y que genera una situación muy
00:09:08compleja de tipo, no sabes cuándo los
00:09:11chicos están haciendo las tareas con con
00:09:12chat GPT, no sabes que eh hay además una
00:09:16confianza ciega, hay un sesgo a favor de
00:09:18la tecnología de que supone que la
00:09:20tecnología no se equivoca, cosa que es
00:09:22absolutamente
00:09:24errónea en este caso. Eh, entonces
00:09:27dijimos, bueno, vamos a experimentar,
00:09:29vamos a poner en acción esto en las
00:09:31escuelas. Hicimos un acuerdo con el
00:09:34Ministerio de Educación de la provincia
00:09:36de Córdoba, que les dio puntaje docente
00:09:38a los profes que hicieran nuestro curso.
00:09:40Hicimos un curso que esperábamos que se
00:09:42anotaran 50 personas primero y que nos
00:09:46pasó fue cuando abrimos la inscripción
00:09:47tuvimos que cerrarla porque superamos la
00:09:50capacidad que teníamos, tuvimos que
00:09:52buscar más profes, tuvimos que buscar
00:09:55fue una situación así de de uf, nos
00:09:57desbordó y lo que hicimos fue
00:09:59desarrollar un curso híbrido presencial
00:10:02y virtual en el cual nosotros trabajamos
00:10:05con los profesos
00:10:09tenés que trabajar el cómo funcionan, lo
00:10:11que decía Guido en el video, que son
00:10:13sistemas estocásticos, que son sistemas
00:10:15que no eh no son el mundo, sino que son
00:10:19una representación estadística del mundo
00:10:22y no reflejan lo que el mundo realmente
00:10:26es, sino que reflejan aquello con lo que
00:10:28fue cargado y eso supone que refleja el
00:10:31mundo.
00:10:31Es como la parábola de la caverna como
00:10:33por tercera vez.
00:10:34Por tercera vez. Entonces, trabajamos
00:10:36con los profes, enseñamos con los
00:10:38profes, hicimos una metodología y los
00:10:40profes llevaron la metodología a sus
00:10:42aulas e impactamos a 5,000 estudiantes
00:10:44de secundaria.
00:10:45Increíble, porque aparte también
00:10:46aprendieron a usar la herramienta y a
00:10:48ver cómo la herramienta también los
00:10:49puede llevar a un a verdades que no eh
00:10:52mentirosas.
00:10:53Los chicos hicieron trabajos sobre
00:10:55diversas áreas. Por ejemplo, los que
00:10:57trabajaban áreas de tecnologías, de
00:11:00química, de física y demás, hicieron,
00:11:02por ejemplo, hay un un caso que tenemos
00:11:04documentado de análisis sobre quiénes
00:11:07pueden implementar o desarrollar
00:11:09tecnologías limpias
00:11:10y lo que indagaron los chicos fue que
00:11:12los modelos te decían que solo las
00:11:13personas ricas
00:11:14pueden tener acceso a tecnologías
00:11:16limpias, que el resto
00:11:18no [risas]
00:11:19sonarca
00:11:21la inteligencia,
00:11:21¿no? Igual vuelvo a decir, no está mal,
00:11:23es lo que imaginamos todos, ¿no? Pero
00:11:25hay que visibilizar ese tipo de cosas.
00:11:26Ni hablar de ESI. cuando metimos el tema
00:11:28ESI, cuando hubo eh actividades
00:11:31específicas vinculadas con ESI, una de
00:11:33los sesgos fue a quién quién tiene la
00:11:35responsabilidad en la en las medidas de
00:11:39anticoncepción o la las cuestiones de de
00:11:43de cuidado
00:11:43de cuidado
00:11:45y el 95% era las mujeres tienen la
00:11:48responsabilidad exclusivamente. Eso
00:11:50salió en un análisis que hicieron profes
00:11:53de ESI con nuestra herramienta en aulas
00:11:55con chicos y chicas de secundaria. que
00:11:57es muy eh digamos hay algo que es muy
00:11:59interesante porque el el cuestionar lo
00:12:03que sabe la inteligencia artificial hoy
00:12:06es a contramano de lo que está
00:12:08sucediendo. Cuando vos te cruzás a eh
00:12:11formadores de opinión, periodistas,
00:12:13intelectuales, te dicen que hablan con
00:12:15el chat GPT y te lo ponen como la
00:12:17elevación supina de de la de la
00:12:20humanidad, ¿no? No, bueno, yo tengo
00:12:22charlas profundas con una inteligencia
00:12:24artificial. Básicamente estás hablando
00:12:26contra la pared, amigo. Pero bueno,
00:12:28déjame que te agregue algo. Ahí hay otro
00:12:29concepto que a mí me parece un concepto
00:12:31fabuloso, que es el psychofancy o lo que
00:12:34se llama adulación algorítmica.
00:12:37Es un problemón porque porque los
00:12:39sistemas están entrenados para retenerte
00:12:42en el diálogo, para retener tu atención
00:12:44y mantenerte en la conversación. Porque
00:12:47si bien cosas como Open AI, que es la
00:12:50empresa que está detrás de Chat GPT,
00:12:51todavía no tienen un modelo de negocios
00:12:53y están dando pérdidas pero brutales,
00:12:57uno de sus modelos de negocios a futuro
00:12:59es empezar a a mechar publicidad y cosas
00:13:02comerciales en el medio de la
00:13:04conversación. Entonces, la retención de
00:13:05la audiencia es importante. El
00:13:07psychofancy o la dulación algorítmica
00:13:10tiende a siempre darte la razón,
00:13:13siempre decirte que tus ideas son
00:13:14geniales, siempre decirte que sos el
00:13:16mejor de todos.
00:13:19Tus preguntas son muy buenas. Exacto.
00:13:21Que tus preguntas son muy buenas, que te
00:13:23seguro tenés razón en lo que estás
00:13:25diciendo y eso está haciendo un daño
00:13:28tremendo en múltiples áreas. Primero
00:13:30porque las personas que se acostumbran a
00:13:32hablar con esos sistemas después tienen
00:13:34dificultad para enfrentar a alguien que
00:13:35le dice, "No, ¿sabes qué es lo que
00:13:36dijiste?" Pero, pero a mí, pero a pero a
00:13:38mí digo, hay una cosa, este, en
00:13:40principio hoy justo se conoció que Open
00:13:42La lanza en Argentina CH GPT GO
00:13:45para trabajar en conjunto con Rapi,
00:13:47que es también esto que empieza a ser la
00:13:49monetización de la inteligencia
00:13:52artificial, con lo cual te voy a decir
00:13:53que lo que pedís es lo mejor del mundo.
00:13:55Eh, no lo sé, honestamente, pero sí
00:13:57empieza a aparecer esto de eh queremos
00:14:00creer en la herramienta. Hay un montón
00:14:02de gente, digo, tenemos un gobierno que
00:14:04quiere creer en la herramienta. tenemos
00:14:06eh
00:14:07es que la herramienta ya está,
00:14:08¿no? Bueno, pero el tema es, ¿qué sé yo,
00:14:11teníamos? Una ministra de en Albania,
00:14:14una ministra que iba a saber cómo se
00:14:17tenían que hacer las mejores
00:14:17licitaciones. Parecía extraño. Bueno, en
00:14:20la Argentina ya tenemos municipios que
00:14:22están planteando que la gestión la puede
00:14:25hacer un bot, porque no deja de ser eso
00:14:28la inteligencia artificial, ¿no?
00:14:29Barbaridad. Eso es una barbaridad porque
00:14:31no se le puede atribuir responsabilidad
00:14:34a algo que no es un sujeto responsable
00:14:37y la toma de decisiones, sobre todo en
00:14:38el sector público, es hacerse cargo y
00:14:42asumir responsabilidades. contracara de
00:14:44eso, hay un fallo del Tribunal Español
00:14:47de Justicia que acaba de ordenar que
00:14:49todas las implementaciones de que hagan,
00:14:51que tomen decisiones y que se vinculen
00:14:54con los usuarios o los ciudadanos, no
00:14:56son usuarios, son ciudadanos en España,
00:14:59tiene que ser abierta, auditable,
00:15:01transparente. Todo el proceso de toma de
00:15:02decisiones tiene que ser transparente
00:15:05totalmente, porque si no hemos peleado
00:15:07por transparencia en los gobiernos
00:15:09inútilmente. Ahora vamos a poner una
00:15:10caja negra que va a tomar decisiones y
00:15:11nadie va a saber por qué tomó esas
00:15:13decisiones.
00:15:13Y ahí y ahí viene la pregunta porque eh
00:15:15Beatriz Busaniche siempre estuvo un poco
00:15:17en contra de la regulación cuando
00:15:19hablábamos cuando hablo de Copy Left
00:15:20estaba en contra de los derechos de
00:15:22autor y algo así hablando de lo que
00:15:24significa la libertad de las de las
00:15:26ideas y y el copy left, ¿no? No el
00:15:28copyright.
00:15:29Pero ahora si te pregunto por la
00:15:31revolución de la IA, ¿qué me decís?
00:15:33La regulación.
00:15:34¿Cuál regulación? Bueno,
00:15:36la revolución,
00:15:37la primera cosa, la primera cosa que te
00:15:39voy a decir, regulación de la
00:15:40La primera cosa que te voy a decir es
00:15:42que no hay una cosa que se llame IA y
00:15:44que sea algo que se pueda regular como
00:15:47si fuera una sola cosa. Hay muchas cosas
00:15:49que son
00:15:51y nada es porque hay sistemas
00:15:53generativos como los de música, los de
00:15:56imagen, los de texto, los chatbots. Hay
00:15:59sistemas de predictivos que son
00:16:01distintos, que hacen otro tipo de
00:16:02tareas. Hay sistemas de ya que se usan
00:16:05en áreas de salud donde ya hay
00:16:06regulaciones para implementaciones de
00:16:08salud. Hay sistemas de ya que son
00:16:11inaceptables, como los sistemas de
00:16:13scoring social, los sistemas de
00:16:15perfilamiento de personas, los sistemas
00:16:17eh de vigilancia permanente, el espacio
00:16:19público, ese tipo de cosas son lo que la
00:16:21Unión Europea define como sistemas
00:16:23inaceptables, pero es muy difícil
00:16:25establecer una regulación que abarque
00:16:28todo. muy difícil porque
00:16:30entonces hablamos de regulaciones,
00:16:32hay que hablar de regulaciones, hay que
00:16:34usar regulaciones existentes porque, por
00:16:37ejemplo, cuando uno habla de
00:16:38transparencia en el Estado, ese tipo de
00:16:41regulaciones, acceso a la información
00:16:43pública, protección de datos, ese tipo
00:16:45de cosas ya existen, hay que usarlas.
00:16:48e defensa del consumidor, por ejemplo.
00:16:51Ahora eh hay un tema que tiene que ver
00:16:53con lo que se llama precios dinámicos,
00:16:56que son también sistemas de ya y hay
00:16:58cuestiones que tienen que ver con, por
00:17:00ejemplo, algoritmos de recomendación,
00:17:02también son sistemas de ya. Bueno, ¿cómo
00:17:04se regulan los precios dinámicos? ¿Hay
00:17:07regulaciones de defensa del consumidor o
00:17:08habrá que ajustar regulaciones de
00:17:10defensa al consumidor? Regulaciones
00:17:12sobre algoritmos de recomendación.
00:17:14Bueno, habrá que ver qué tipo de
00:17:16regulaciones hay, cómo funcionan. Por
00:17:18ejemplo, en Estados Unidos, en el estado
00:17:20de California, en el estado de Nueva
00:17:21York, se aprobaron regulaciones de
00:17:24protección de niños, niñas y
00:17:25adolescentes vinculados con los
00:17:27algoritmos de recomendación, que a
00:17:29ciertos horarios no le lleguen
00:17:31notificaciones, determinadas cosas, es
00:17:34decir, hay de todo.
00:17:36Beatriz, ¿le tenes miedo a la
00:17:37inteligencia artificial?
00:17:38No, yo le tengo miedo a la estupidez
00:17:40humana.
00:17:42Eh, gente que te está diciendo, "No
00:17:44estudies porque ahora vas a tener todo
00:17:46hecho con la Y." Eso es estupidez
00:17:48humana. Perdón, soy un poco fuerte, pero
00:17:51trabajo de esto, trabajo de de disputar
00:17:54las narrativas. Si la inteligencia
00:17:56artificial está bajo control, sirve a
00:17:59las personas, se hace en pequeña escala,
00:18:02porque lo que conocemos de inteligencia
00:18:03artificial son es la gran propaganda de
00:18:06las bigtech, pero hay un montón de
00:18:07cosas. Acá en Argentina se hacen un
00:18:08montón de cosas. Ese programa que
00:18:11hicimos nosotros lo hace un equipo de
00:18:13una universidad pública, investigadores
00:18:14de CONISET que hacen y a en Argentina y
00:18:18como ellos hay, bueno, no hay muchos,
00:18:21hay pocos, pero hay. Entonces, no hay
00:18:23que tenerle miedo a las tecnologías
00:18:26cuando las tecnologías sirven al interés
00:18:29público y a los derechos de las
00:18:31personas. Hay que tenerle miedo a las
00:18:33tecnologías cuando las tecnologías
00:18:35sirven al interés de las pequeñas
00:18:39minorías, que son las minorías más
00:18:41peligrosas del mundo, que son las
00:18:43Tecnobros. Me gustar me gustaría cerrar
00:18:45con esa idea porque veníamos hablando
00:18:47con Horacio de los Tecnobros varias
00:18:48veces sale en la y ahora el Premio Nobel
00:18:51de literatura hizo un discurso y habló
00:18:54cuando habló de los Ángeles y todo, le
00:18:55pegó a Elon Musk. Sí, habló de
00:18:57obviamente la figura de El Mára
00:19:00con todo y que busca quedarse con con la
00:19:04parte del león de la humanidad sin tener
00:19:07en cuenta la humanidad. Y en esa es la
00:19:09narrativa un poco que se está
00:19:11disputando, ¿no?
00:19:11Y desde mi punto de vista y leyendo un
00:19:14poco a Vilan y a otros filósofos que
00:19:16hablan del del model del momento en el
00:19:17que estamos, el capitalismo del caos, en
00:19:19donde cinco eh tecnobros o 10 tienen
00:19:23mucho más poder que los estados, incluso
00:19:25cuando hablamos de regulación y todo.
00:19:27Entonces, si nos podés eh si podemos
00:19:29terminar esta nota con una reflexión
00:19:30sobre los eh Tecnobros y las ideologías,
00:19:34porque también muchos están colaborando
00:19:35con Trump, por ejemplo. Bueno, los
00:19:38Tecnobros tienen una sola ideología, que
00:19:40es la ideología del poder y del dinero.
00:19:42A ellos después, sea Trump o sea quien
00:19:45sea que esté en el poder, es como supo
00:19:47decir un empresario de acá, un puesto
00:19:49menor. Eh, entonces acá lo que hay que
00:19:52discutir son las condiciones en las
00:19:54cuales se produce esta tecnología y qué
00:19:57impacto tienen estas tecnologías en toda
00:20:00la vida de las personas. Hay hay algunos
00:20:03datos, a mí no me gusta analizar el el
00:20:05presente si no es con datos y hay
00:20:06algunos datos que nos muestran que en
00:20:08los últimos 50 años, desde el 70 en
00:20:11adelante, la productividad ha crecido,
00:20:15así para quien están viendo, hay una
00:20:17línea hacia arriba exponencialmente
00:20:20y los ingresos de los trabajadores se
00:20:22han mantenido aplanados. Esa diferencia
00:20:26entre la productividad y los ingresos de
00:20:28los trabajadores
00:20:30es lo que justifica las obscenas
00:20:33fortunas que manejan esta gente. Ahí
00:20:36está. Esta diferencia se la llevaron esa
00:20:38pequeña minoría de gente que maneja el
00:20:40poder a escala, no voy a decir
00:20:42planetaria porque hay algunos lugares
00:20:44donde no manejan el poder de esa forma.
00:20:46Eh, no tienen todo el planeta.
00:20:50Pero ahí está la explicación y la
00:20:52explicación al final del día siempre es
00:20:55quién reparte los beneficios del
00:20:58desarrollo científico y técnico. Si el
00:21:00desarrollo científico técnico sirve para
00:21:02agrandarle los bolsillos a esta gente,
00:21:06eso no es el tipo de desarrollo
00:21:08científico técnico que queremos.
00:21:09Queremos desarrollo científico técnico
00:21:11para ejercer justo que ayer hablábamos
00:21:13de que decíamos que ayer fue el día de
00:21:15los derechos humanos. Un derecho humano
00:21:17que muchas veces está olvidado es el
00:21:18derecho a gozar de los beneficios de la
00:21:20ciencia y la tecnología. Con este tipo
00:21:23de cosas no estamos gozando de los
00:21:25beneficios de la ciencia y la
00:21:26tecnología. Estamos convirtiendo nuestra
00:21:29vida en un campo de explotación de
00:21:33quienes acumulan, acumulan, acumulan y
00:21:36que tiene una visión en la cual la gente
00:21:39sobra,
00:21:41salvo la gente que produce para ellos,
00:21:43donde la gente sobra. Sin discutir las
00:21:46condiciones materiales de existencia,
00:21:48hay poco que discutir. La distribución,
00:21:52cómo se construye y la distribución de
00:21:54conocimiento es fundamental. Y quiero,
00:21:57no quiero cerrar esta nota sin eh
00:22:00reivindicar la lucha del sistema
00:22:02científico argentino que está en un
00:22:04momento de agonía. Es indispensable que
00:22:08sostengamos a como lugar la lucha del
00:22:10sistema científico, porque sin ciencia
00:22:13no tenemos ni presente y mucho menos
00:22:15futuro. Entonces eso es no hay que
00:22:18tenerle miedo a la tecnología, hay que
00:22:19tenerle miedo a esa clase de
00:22:21depredadores.
00:22:22Clarísimo. Beatriz Busaniche pasó por
00:22:24radio con vos. Gracias, prima. Muchas
00:22:26gracias.
00:22:28899,
00:22:30radio con voz, [música]
00:22:32siempre con vos.