Barricadas cognitivas

Durante las últimas dos semanas, hemos hablado sobre cómo se crea y estratifica el proletariado sintético en el orden de los medios digitales, liderado por la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos. Hablamos de un proletariado sintético estratificado que abarca desde trabajadores fantasma en Kenia hasta moderadores de Reddit, pasando por el "cliente-trabajador" que paga un tributo de suscripción para acceder a los datos que él mismo produce, hasta el académico que pierde silenciosamente su experiencia profesional. La situación apunta a una operación de desposesión con capital monopolista intensivo en datos, que profundiza aún más que el capitalismo de vigilancia clásico. La historia no termina aquí. Porque, desde Estados Unidos hasta Europa, y desde las industrias creativas hasta las comunidades de software, han surgido contraataques concretos frente a la explotación algorítmica.

SABOTAJE TÉCNICO: ENVENENAR LOS DATOS Y EL COLAPSO DEL MODELO

Los sistemas de IA son estructuras estadísticas y algorítmicas que se alimentan y aprenden de nuestros datos. Los datos son el punto más frágil y fundamental del sistema. Partiendo de esto, artistas estadounidenses han utilizado activamente herramientas como Nightshade y Glaze, desarrolladas en la Universidad de Chicago, para envenenar los modelos. Mientras que el contenido sigue siendo normal para el ser humano, se convierte en un dato corruptor para el modelo. Incluso en algunos casos, el modelo aprendió a identificar un "gato" como un "coche". Los artistas, en palabras de McQuillan (2022), difundieron datos corruptos mediante una práctica de autodefensa técnica. Estas acciones disruptivas pueden, a largo plazo, provocar el colapso del modelo al ahogarse en sus propias salidas sintéticas (AI slop) (Jacobsen, 2023).

SABOTAJE DEL TIEMPO: ROMPER LA VELOCIDAD DEL ALGORITMO

El capitalismo algorítmico se alimenta de la velocidad y la interacción en tiempo real. Sin embargo, uno de los actos de resistencia social más antiguos del ser humano es ralentizar el trabajo. El rechazo de los creadores de contenido a la presión diaria de recibir "me gusta" y comentarios, el hecho de que los expertos no respondan instantáneamente en los foros y los comportamientos que reducen deliberadamente las métricas de "usuario activo" en las plataformas, disminuyen la velocidad y los márgenes de beneficio. Las acciones masivas de detención, ralentización y apagón de contenido ocurridas en Reddit y Stack Overflow tras el anuncio de que Reddit vendería sus datos a empresas de IA en 2023, apuntan a esto. Estas acciones han tenido como objetivo la dependencia de la IA respecto a la experiencia orgánica, los datos, la velocidad y el significado.

RETIRAR EL TRABAJO EMOCIONAL, CORTAR EL FLUJO DE DATOS ORGÁNICOS

Las emociones y reacciones humanas como el gusto, la ira, la empatía y la ironía son la materia prima de "humanización" que utiliza el modelo para aprender. No participar conscientemente en los debates o no reaccionar puede verse no como pasividad, sino como una huelga de significado. Por ejemplo, en la huelga de guionistas de Hollywood (WGA) de 2023, el hecho de que los escritores se negaran a proporcionar datos calificados diciendo "nuestros datos no pueden ser entrenados sin consentimiento" es un uso colectivo de las opciones de exclusión (opt-out) frente a las plataformas.

SINDICALISMO DE DATOS: EL ESCUDO COLECTIVO DE LA EXPERIENCIA

El usuario individual es impotente; los datos organizados, en cambio, generan poder de negociación. Las cooperativas de datos como MIDATA en Suiza y el proyecto DECODE apoyado por la UE intentan arrebatar la propiedad colectiva al capital tecnológico para devolverla a la sociedad. Para médicos, abogados y académicos, el sindicalismo de datos es la protección sindical de la propiedad cognitiva. Mientras que MIDATA es un modelo en el que los miembros deciden cómo y a quién se venden los datos al agrupar los datos de salud bajo el paraguas de una cooperativa, el proyecto DECODE ofrece un enfoque en el que los datos de los ciudadanos se gestionan mediante licencias colectivas.

DISTINGUIR LO HUMANO: REVELAR EL CONTENIDO SINTÉTICO

A medida que el torrente de datos sintéticos invisibiliza la producción humana, la capacidad de distinguir el trabajo humano ha comenzado a convertirse en una demanda política. Las declaraciones de origen del contenido y las firmas resistentes a la ingeniería inversa son herramientas de resistencia. Mientras los artistas y editores en Estados Unidos presionan para que la etiqueta de "contenido hecho por humanos" se convierta en estándar, en los borradores de la Ley de IA de la Unión Europea se han puesto a debate las obligaciones de etiquetado de contenidos sintéticos y la transparencia de los datos de entrenamiento.

REFUGIOS COGNITIVOS: ESPACIOS FUERA DEL ALGORITMO

Se han comenzado a crear espacios fuera del algoritmo mediante blogs cerrados a los motores de búsqueda, archivos, comunidades cerradas de Discord y medios de publicación que rechazan la indexación algorítmica.

EROSIÓN JURÍDICA: RALENTIZAR EL SISTEMA

Al capital tecnológico global le encanta la narrativa de la "necesidad inevitable" cuando comercializa tecnología. La ley, aunque no detenga el sistema en este momento, puede hacerlo más pesado. Las demandas por derechos de autor, datos personales, secretos profesionales y violación del consentimiento quizás no cierren los modelos, pero interrumpen los ciclos de entrenamiento, crean opinión pública y causan pérdidas financieras a las empresas. Las iniciativas sindicales de IA en Canadá y Europa han demostrado que la ley es un mecanismo de presión constante al ralentizar los ciclos de entrenamiento.

Lo enumerado anteriormente son acciones y formas que "ya han ocurrido". Y la mente y la creatividad humana encontrarán muchas más formas de actuar. Todo esto son esfuerzos y llamamientos destinados a cambiar el régimen de propiedad de los datos. La resistencia digital no debe apuntar a la tecnología y su inteligencia, sino a la jerarquía del conocimiento y al régimen de propiedad sobre el que se construye.