Gaceta Crítica

DIEUTWEJE LOUISE  Departamento de Estudios de Medios , Universidad de Ámsterdam , Países Bajos , 

Resumen

En los últimos años, Amazon, Microsoft y Google se han convertido en tres de los principales desarrolladores de infraestructuras y servicios de IA. El creciente poder económico y político de estas empresas sobre los datos, las infraestructuras informáticas y la experiencia en IA que desempeñan un papel central en el desarrollo de las tecnologías de IA contemporáneas ha suscitado importantes preocupaciones entre los investigadores académicos, los comentaristas críticos y los responsables de las políticas en relación con su poder de mercado y monopolio. En este artículo, que se basa en estos análisis político-económicos a nivel macro, se investigan más específicamente las formas micromateriales en que se opera el poder infraestructural en la IA a través de las respectivas infraestructuras y servicios de IA en la nube desarrollados por sus plataformas en la nube: AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. A través de un análisis empírico de sus trayectorias evolutivas en el contexto de la IA entre enero de 2017 y abril de 2021, este artículo sostiene que estas plataformas en la nube intentan ejercer el poder infraestructural de tres formas importantes: a través de la integración vertical, su innovación complementaria y el poder de la abstracción. Cada dinámica se moviliza estratégicamente para fortalecer la posición dominante de estas plataformas a la vanguardia del desarrollo y la implementación de la IA. Esto complica la evaluación crítica y la regulación de las tecnologías de IA por parte de las autoridades públicas. Al mismo tiempo, estas formas de poder infraestructural en la nube brindan a Amazon, Microsoft y Google la capacidad para establecer las condiciones de posibilidad para la futura producción y despliegue de IA.

INTRODUCCIÓN

Impulsadas por una promesa corporativa que el CEO de Google, Sundar Pichai (2017), declaró como el cambio de un “mundo móvil primero a un mundo IA primero”, Amazon, Microsoft y Google se han convertido en tres de los desarrolladores dominantes de infraestructuras y servicios de inteligencia artificial 1 (IA) (Srnicek, 2022). Además de aprovechar sus enormes cantidades de datos, estas tres grandes corporaciones tecnológicas se han equipado con el conocimiento técnico necesario a través de la atracción de expertos en IA, las adquisiciones de startups de IA (por ejemplo, Google/Deepmind) y el surgimiento de amplias asociaciones comerciales como las de Microsoft y OpenAI (Murgia, 2023). Además, en los últimos años se han producido importantes inversiones en la expansión de la infraestructura de sus plataformas de computación en la nube: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud. Estas plataformas, que representan el 68 % del mercado mundial de computación en la nube (Synergy Research Group, 2024), proporcionan herramientas y servicios integrados de pila completa para la producción, el entrenamiento y la implementación de sistemas y aplicaciones de aprendizaje automático que prosperan en sus infraestructuras de nube patentadas que brindan potencia informática a escala (Luitse y Denkena, 2021). Los desarrollos más recientes implican la creación y provisión de modelos preentrenados muy grandes (modelos de base, Bommasani et al., 2022), como DALL·E de OpenAI (Ramesh et al., 2021) o PaLM de Google (Chowdhery et al., 2022).

Impulsadas por las expectativas y la exageración en torno al potencial de la IA, las infraestructuras y servicios de IA en la nube corporativa se están implementando cada vez más en diferentes sectores económicos y sociales. Esto ha suscitado importantes preocupaciones sobre el sesgo y las ramificaciones sociales de estos sistemas, ya que corren el riesgo de exacerbar los patrones existentes de desigualdad social y discriminación (p. ej., Bender et al., 2021; Miceli et al., 2022). Además, tras los debates académicos sobre la economía política de la IA (Luitse y Denkena, 2021; Widder et al., 2023), estas rápidas implementaciones permiten a las plataformas en la nube aprovechar sus infraestructuras de IA como «activos informáticos comerciales» fundamentales (Narayan, 2022). Esto está generando nuevas relaciones de dependencia para los desarrolladores externos, ya que las plataformas mantienen el control sobre las herramientas, así como sobre los entornos de desarrollo para la producción y la implementación de la IA. En consecuencia, los investigadores y los comentaristas públicos observan una rápida concentración del poder económico y político (monopolización) en manos de un pequeño conjunto de corporaciones (Srnicek, 2022). Esta tendencia se enfrenta cada vez más a llamados a la acción para enfrentar y recuperar este poder a través de la intervención regulatoria por parte de, entre otros, la Comisión Federal de Comercio de los Estados Unidos y la Comisión Europea (Kak y Myers West, 2023). Este artículo, que contribuye a este conjunto de trabajos sobre la economía política de la IA, ofrece un estudio de caso empírico sobre cómo AWS, Microsoft Azure y Google Cloud han estado operacionalizando estratégicamente su poder en la producción y el despliegue de IA a lo largo del tiempo a través de los ecosistemas de IA en la nube que operan.

Los análisis críticos del poder monopolístico de las grandes tecnológicas en materia de IA han aportado valiosas perspectivas a nivel macroeconómico, que han demostrado ser importantes puntos de entrada para la regulación. Sin embargo, se ha prestado relativamente poca atención a las formas micromateriales específicas en que las filiales de la nube hacen operativo el poder en materia de IA a través de la evolución de su red de infraestructuras y servicios de IA. Es importante centrarse explícitamente en la infraestructura, ya que “los acuerdos de computación en la nube […] son ​​fundamentales para la expansión de la plataforma” (Narayan, 2022, p. 915). Como conjuntos evolutivos de servicios de hardware y software, establecen las condiciones para el desarrollo de sistemas de IA (Rieder, 2022). Los actores dominantes que poseen y operan estas infraestructuras dan forma al presente de la IA en términos de “lo que sabemos (y lo que no sabemos) sobre [ella]” (Whittaker, 2021a, 55), así como de cómo se puede producir e implementar. Al mismo tiempo, predeterminan las trayectorias futuras de las tecnologías que se están implementando cada vez más en dominios sociales como la producción cultural, la atención médica y la industria de la seguridad (Jacobides et al., 2021), con implicaciones significativas para estas áreas respectivas. AWS, Microsoft Azure y Google Cloud son las subsidiarias de computación en la nube de empresas líderes en investigación y desarrollo de IA (Rikap, 2023), así como del mercado de infraestructura en la nube (Synergy Research Group, 2024). En consecuencia, justifican un examen más profundo de las operaciones específicas de las infraestructuras y servicios para IA que han desarrollado a lo largo del tiempo. Una investigación empírica de este tipo nos permite comprender mejor las formas en que estas corporaciones de plataforma se han manifestado estratégicamente en el campo y cómo intentan ejercer poder sobre el desarrollo e implementación de la IA industrial.

Este artículo ofrece una indagación de este tipo a través de una investigación empírica crítica sobre la evolución de AWS, Microsoft Azure y Google Cloud en el contexto de la IA en el período previo al cambio actual hacia los modelos de base. Es decir, principalmente desde la proclamación definitoria de Sundar Pichai en 2017 hasta abril de 2021. Investigo el desarrollo (a menudo oculto) de sus infraestructuras y servicios de IA en la nube durante este período para mostrar cómo estas importantes plataformas en la nube han estado operando formas específicas de poder infraestructural en la economía política más amplia de la IA. Adaptando a Khalili (2018) al contexto de la IA en la nube, entiendo el poder infraestructural como la capacidad de las plataformas (en la nube) de forjar el ensamblaje de infraestructuras computacionales, prácticas de desarrollo de IA, discursos y procedimientos de gobierno con el objetivo estratégico de (re)producir y hacer cumplir las relaciones capitalistas. Este tipo de poder de plataforma es relacional, disperso y emerge materialmente a través de la gran red de infraestructuras y servicios de IA en la nube, ya que establecen las condiciones de posibilidad para la producción y el despliegue de IA con el objetivo estratégico de fortalecer la posición política y económica de las empresas que las operan.

Para continuar con esta investigación, primero sitúo esta investigación dentro de la literatura sobre la economía política de la IA y el poder infraestructural de las plataformas en la nube. A continuación, analizo la metodología que denomino tecnografía evolutiva de plataformas , así como los materiales (archivados) que analicé para rastrear la evolución de las infraestructuras y servicios específicos de IA de tres ecosistemas en la nube. El resto del artículo se basa en estas trayectorias evolutivas de las plataformas para analizar empíricamente la manifestación del poder infraestructural en la IA de tres maneras sustanciales (a través de la integración vertical, la innovación complementaria y la abstracción ) y considera las implicaciones para el desarrollo del campo.

CONCLUSIONES

El análisis tecnográfico evolutivo de las infraestructuras y servicios de IA de AWS, Microsoft Azure y Google Cloud demuestra que estos importantes proveedores de la nube hacen operativa su capacidad infraestructural de tres maneras sustanciales y complementarias. En primer lugar, la integración vertical consistente de las infraestructuras y servicios de IA que se operan en la pila de múltiples capas de arquitecturas de la nube (IaaS, PaaS y AIaaS) muestra que los proveedores de la nube intentan ejercer su capacidad infraestructural sobre sistemas de IA completos y canales de desarrollo de aplicaciones. Esto incluye el almacenamiento y procesamiento de datos para modelar la producción, la capacitación, la evaluación, la implementación y la integración de sistemas para la producción de aplicaciones específicas. En este nivel, esta investigación contribuye a la literatura sobre la economía política de la IA que enfatiza que el poder de las grandes tecnologías en la IA se establece principalmente a través de la distribución desigual de los recursos informáticos (Whittaker, 2021a). Las empresas buscan, no solo obtener poder de infraestructura a través de una brecha computacional (Ahmed y Wahed, 2020), sino a través del conjunto de infraestructuras integradas verticalmente y servicios distribuidos que vinculan estratégicamente sistemas de IA completos y ciclos de desarrollo de aplicaciones dentro de los respectivos ecosistemas de las plataformas en la nube.

En segundo lugar, AWS, Microsoft Azure y Google Cloud intentan consolidar su poder de infraestructura en IA a través de la innovación complementaria a medida que movilizan cada vez más las características transversales de los sistemas de aprendizaje automático que operan en dos direcciones. Por un lado, facilitan el desarrollo estratégico de servicios especializados complementarios para expandirse infraestructuralmente en diferentes dominios de aplicación, como la atención médica, la fabricación o el comercio minorista. A través del desarrollo de sus infraestructuras y servicios, AWS, Microsoft Azure y Google Cloud establecen activamente las condiciones de posibilidad para el desarrollo de IA en estas respectivas áreas en el futuro. Por otro lado, el análisis mostró que las nuevas capacidades de aprendizaje automático operan de formas complementarias que se alinean perfectamente con otras ramas en los ecosistemas más grandes de Amazon, Microsoft y Google, como Amazon Mechanical Turk . Sin embargo, lo más sorprendente es que las fuerzas laborales precarias para el trabajo de datos, como los microtrabajadores activos en esta plataforma de Amazon (por ejemplo, Miceli et al., 2022), se movilizan para sustentar los servicios que se supone que impulsan el desarrollo de una «IA ética y responsable». El poder, en este caso, se operacionaliza a través de la infraestructura para establecer los estándares de los marcos éticos que se alinean plenamente con los intereses de las plataformas de nube corporativas como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud (Aradau y Blanke, 2022).

En tercer lugar, AWS, Microsoft Azure y Google Cloud intentan ejercer estratégicamente el poder de la abstracción para fortalecer su posición en la economía política de la IA. Si bien se considera que la abstracción desempeña un papel central en las prácticas de la ciencia informática (Selbst et al., 2018; Rieder, 2020), el análisis mostró cómo estas plataformas movilizan y desarrollan aún más sus capacidades para ocultar las operaciones complejas de sus infraestructuras y servicios en la nube en las distintas capas de la pila. Más específicamente, los servicios AutoML abstraen los flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos plug-and-play que dependen completamente de la nube. Esto crea otra capa de ventajas significativas para que las plataformas en la nube estructuren la producción de IA de formas que refuercen aún más la creación de sistemas y aplicaciones de IA dependientes de la nube. Además, la operacionalización generalizada de la abstracción frustra el escrutinio y la evaluación críticos de los sistemas de IA, particularmente en el caso de AutoML, a pesar de que ha habido cada vez más llamados a una supervisión crítica (por ejemplo, Kak y Myers West, 2023). En este sentido, la movilización estratégica de la abstracción puede fortalecer aún más a AWS, Microsoft Azure y Google Cloud en su posición de operar con potencia de infraestructura, lo que les permite desviar la atención de los recursos alternativos y desarrollar nuevos enfoques que contribuyan a diferentes entendimientos sobre las tecnologías de IA fuera de los limitados ecosistemas de la nube.

En conjunto, la integración vertical , la innovación complementaria y la abstracción como tres fuentes centrales pero interconectadas de poder infraestructural en manos de las grandes tecnológicas en la economía política de la IA subrayan aún más la importancia de los recientes llamamientos a la intervención regulatoria por parte de autoridades públicas como la FTC y la Comisión Europea (Kak y Myers West, 2023). Se han dado cada vez más pasos en esa dirección (por ejemplo, Khan, 2023), en particular desde el lanzamiento de modelos de base y las ambiciones corporativas de movilizarlos en dominios como la atención sanitaria. Sin embargo, centrarse en aplicaciones individuales como ChatGPT o sistemas de IA que se han desarrollado para dominios específicos como MedPaLM de Google Cloud corre el riesgo de pasar por alto cómo son parte de infraestructuras y servicios en evolución para la IA en la nube operada estratégicamente en los ecosistemas de Amazon, Microsoft y Google (véase también van der Vlist et al., 2024). Por tanto, estos sistemas requieren una comprensión más profunda de su política operativa y su poder en sus formas integradas condicionadas por los objetivos corporativos de (re)imponer las relaciones capitalistas a escala. El enfoque material-infraestructural para estudiar las evoluciones de las plataformas en la nube y las formas específicas de poder infraestructural en la economía política de la IA que propongo en este artículo proporciona una base para desarrollar aún más dichos marcos integrales.

Existe una necesidad crítica de investigación empírica adicional sobre el poder de infraestructura de las plataformas en la nube y sus implicaciones específicas para las aplicaciones de IA situadas para fundamentar dicho trabajo y los enfoques regulatorios. Reconociendo que la IA opera en un ecosistema dinámico, dichos estudios podrían explorar más a fondo las estrategias y lógicas operativas de otras empresas importantes como Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Oracle, IBM y Nvidia. Si bien los académicos han investigado ampliamente las implicaciones del poder de la plataforma para diferentes áreas de la economía y la sociedad (por ejemplo, Lomborg et al., 2024), la inmensa escala en la que operan estas nubes corporativas para gobernar y dirigir el desarrollo de sistemas y aplicaciones de IA en todos los dominios y contextos globales sigue siendo en gran medida poco estudiada. Esto es de particular preocupación considerando las rápidas implementaciones de la IA generativa. Por lo tanto, este documento proporciona un enfoque empírico crítico para investigar más a fondo la IA y su economía política en el contexto de las plataformas de nube corporativas como conglomerados vastos y complejos de infraestructuras de hardware y servicios de software que operan en toda la pila. Los materiales y la documentación (archivados) de las plataformas en la nube brindan información valiosa sobre sus operaciones técnicas, así como sobre sus estructuras de gobernanza, que se pueden utilizar para rastrear las cambiantes relaciones de poder en la producción y el despliegue de la IA. Solo mediante una comprensión tan detallada de cómo se movilizan y operan estratégicamente estas infraestructuras, los investigadores académicos y las instituciones reguladoras pueden profundizar aún más sus capacidades para intervenir de manera efectiva sobre estos grandes monopolios.

GACETA CRÍTICA, 22 DE JULIO DE 2024