Por Javier Surasky
En marzo de 2022, la Asamblea de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente reunida en Nairobi adoptó la resolución “Fin de la contaminación por plásticos: hacia un instrumento internacional jurídicamente vinculante” dando inicio a un proceso dirigido a adoptar un tratado jurídicamente vinculante contra la contaminación por plásticos, que se negoció a lo largo de seis rondas comenzando en Uruguay y siguiendo por Francia, Kenia, Canadá, Corea del Sur y, hasta ayer, Ginebra.
Pero finalmente ocurrió lo que muchos ya preveían: las
negociaciones fracasaron ayer cuando representantes de 184 países reunidos
en la ciudad de Ginebra no lograron acordar en temas como el establecimiento de
límites obligatorios a la producción de plásticos o sobre el uso de químicos
tóxicos en la industria plástica.
La primera sensación es de frustración, pero pasado el
momento inicial se abren preguntas que es necesario responder y que van más
allá del propio acuerdo fallido. Me pregunto, por ejemplo, cuáles son las
oportunidades que este vacío normativo tiene en materia de uso de tecnologías
digitales en la lucha contra el cambio climático
Aunque esta pregunta puede parecer de segundo orden frente a
lo que significa el fracaso de las negociaciones, nadie puede ya dudar que la
IA puede (y de hecho ya lo hace) ser un aliado en la lucha contra la
contaminación plástica: uso de redes neuronales para identificar residuos
plásticos en ecosistemas marinos a partir de imágenes satelitales y modelos
predictivos sobre la acumulación de plásticos y sus impactos son posibles y de
gran potencial para guiar decisiones y acciones en el combate a la polución por
plásticos.
Tomemos algunos ejemplos recientes: algoritmos de aprendizaje profundo
no solo han logrado clasificar residuos plásticos con una precisión del 90 al
98 %, sino que lo han hecho de forma más eficiente que los sistemas de separación
manual, mientras que ConvoWaste
combina visión artificial, sensores y accionadores para separar residuos con un
98 % de precisión. Otros sistemas se han orientado a separar
tipos comunes de plástico en dispositivos portátiles, logrando similares
niveles de eficacia. Esto muestra como la IA puede contribuir a procesos de
reciclaje automatizado y el diseño de políticas públicas de manejo de la
contaminación y los residuos plásticos más eficientes.
Para que estas herramientas puedan ser utilizadas al máximo
de su potencial requieren de marcos institucionales que las contengan como
parte de estrategias de acción coordinadas entre múltiples partes, y es aquí
donde el fracaso del tratado golpea fuertemente: sin acuerdos internacionales
que promuevan el uso de la IA para el bien común y acuerdos para trabajar de
manera coordinada en la lucha contra los microplásticos los dos pilares que
necesitamos para llevar estos avances a una mayor escala se derrumban.
La desconexión entre la gobernanza ambiental y la gobernanza
digital agrava este problema: faltan entrecruzamientos y oportunidades de
fertilización cruzada entre los debates en torno a cómo limitar la producción
de plásticos y sobre regulación de la IA. Esto produce una fragmentación ineficiente
y, lo que es peor, peligrosa.
Ya sabemos que la
IA no es una tecnología neutral. Puede implementarse siguiendo lógicas de
explotación extractivista de recursos, maximizando la ganancia económica y
exteriorizando costes ambientales, pero también puede hacerlo bajo miradas que
privilegien la sostenibilidad y promuevan los derechos humanos, especialmente
lo de las personas más vulnerables, si se integra con marcos éticos orientados
a la justicia ambiental.
La diferencia está, en primer lugar, en la asignación de
fines a la IA, pero no menos importantes es la consideración de los datos que
alimentan sus modelos, algo que se vuelve central en el caso específico de la contaminación
plástica.
Recopilar datos sobre residuos plásticos, detectar plásticos
en diferentes ecosistemas y modelar su circulación en ecosistemas o comprender
sus impactos sobre la salud humana son áreas de creciente presencia de sistemas
inteligentes que, hasta ahora, son desarrollados principalmente por actores
privados, con niveles de transparencia diferentes y bajo metodologías que,
entre sus componentes, no incluyen la garantía del acceso democrático a los
datos de entrenamiento ni a los generados por su procesamiento.
¿Quién define hoy qué datos se recolectan? ¿Quién accede a
ellos y bajo qué condiciones? ¿Quién los valida y bajo qué presiones? Estas son
preguntas que el desarrollo de una IA para el Desarrollo Sostenible debe
hacerse, y que afectan el campo del combate contra la contaminación por plásticos
ya que estos, asociados a producción, distribución, composición y toxicidad, son
fragmentados, de accesibilidad limitada o directamente imposible. Gran parte de
ellos están en manos de empresas sobre las que no pesa obligación vinculante de
compartirlos. Más aún, esas empresas utilizan la IA como herramienta de
elaboración de sus estrategias de lobby corporativo, analizando tendencias
políticas, impulsando campañas de desinformación, segmentando la opinión
pública e influyendo en los tomadores de decisiones dentro de los Estados
nacionales que luego llevan sus posiciones a los debates multilaterales. La IA
no es solamente una herramienta útil para resolver problemas ambientales, sino que,
en manos de quienes se benefician del marco de situación actual, sirve para
preservar el status quo.
Como resultado, tenemos avances tecnológicos suficientes para
enfrentar el problema de los plásticos pero carecemos de los marcos de
cooperación internacional que fomenten su despliegue bajo condiciones de
equidad.
No es casual que el fracaso en acordar un texto en Ginebra se debiese, en una medida importante pero difícil de calcular, a la oposición de países y al lobby empresario de quienes se benefician de la producción masiva de plásticos y del uso de aditivos químicos. Para ser breve, los debates mostraron dos grandes coaliciones de Estados:
- Un bloque muy mayoritario (UE, Estados insulares del Pacífico, la mayor parte de los gobiernos de Asia y América Latina y el Caribe) defendiendo un acuerdo capaz de establecer límites globales obligatorios a la producción de plástico, incluyendo la eliminación de plásticos de un solo uso y la prohibición del uso de químicos potencialmente peligrosos. Este grupo contó con el apoyo de la sociedad civil global.
- Un segundo bloque, formado por las potencias productoras de petróleo y acompañado por la industria petroquímica (se registraron para participar de la reunión más de 220 lobistas de empresas petroquímicas), liderado por Arabia Saudita, China, Estados Unidos y Rusia, buscaban un tratado que se focalizara en mejorar la gestión de residuos y promover el reciclaje.
En muchos casos, esos Estados y empresas lideran el
desarrollo de soluciones basadas en IA, lo que nos lleva a preguntarnos ¿Pueden
las herramientas algorítmicas ayudar a resolver un problema si son
desarrolladas y controladas por quienes tienen intereses creados en su
persistencia?
La respuesta, intuitivamente negativa, nos trae nuevamente
al punto de la conexión entre el campo ambiental y el de las tecnologías
digitales: no puede haber justicia ambiental sin justicia algorítmica, y
ninguna de ellas es alcanzable sin un nuevo modelo de gobernanza multilateral
más inclusivo y democrático. Así visto, la intersección entre gobernanza
ambiental y gobernanza algorítmica es condición para enfrentar los desafíos que
plantea el cambio climático.
Es por todo ello que entendemos el fracaso del tratado sobre
plásticos como una llamada de atención sobre la necesidad de construir un marco
digital público y global orientado a la solución de problemas compartidos.
Al fin y al cabo, la producción de plásticos y de residuos
plásticos y los grandes desafíos para un desarrollo de la IA para el bien
comparten varios puntos de origen: extractivismo, opacidad, insuficiente
regulación y falta de visión de largo plazo de los tomadores de decisiones.
Si creemos que la IA puede contribuir a solucionar los
grandes problemas del planeta, es tiempo de garantizar que forme parte de las
conversaciones desde el inicio y de que se construyan los marcos legales y
consensos que necesita su despliegue.