Gaceta Crítica

Activist News Network, 13 de Noviembre de 2026

Como internacionalistas que compartimos la profunda preocupación por las amenazas que la inteligencia artificial supone para la vida humana organizada, creemos que es fundamental analizar el estado actual de la IA desde una perspectiva materialista. Estos peligros no son imaginarios ni exagerados. Incluyen la devastación ambiental, los despidos masivos, la intensificación de la vigilancia, el robo de datos, las aplicaciones militares y la creciente concentración de conocimiento y poder en manos de un pequeño número de corporaciones y estados imperiales. Bajo el control del capital monopolista, la IA se está convirtiendo en uno de los instrumentos más recientes para la reproducción de las relaciones coloniales e imperiales.

Muchos de nuestros «amigos de la izquierda» en el Norte Global han respondido a estos peligros tan reales con una actitud que recuerda a la del avestruz. Dado que la IA se asocia con el poder corporativo, la destrucción ambiental y el desplazamiento de trabajadores, parecen esconder la cabeza bajo la arena cada vez que se menciona esta tecnología. Pero la negativa a comprender una tecnología transformadora no detiene su desarrollo ni impide que los llamados modelos de IA de vanguardia la monopolicen. Por lo tanto, este enfoque no solo es inadecuado, sino que carece de principios políticos. Los marxistas no rehuimos la realidad material, ni siquiera cuando presenta peligros aterradores y potencialmente existenciales. Estudiamos sus contradicciones, nos organizamos contra sus tendencias destructivas y determinamos cómo se pueden aprovechar sus capacidades productivas para impulsar la lucha.

Desde una perspectiva marxista, la cuestión central que plantea una nueva tecnología no es simplemente si es buena o mala. Las preguntas esenciales son: ¿Quién la controla? ¿A qué intereses sirve? ¿Quién se beneficia de su desarrollo? ¿Y cómo se pueden poner sus capacidades productivas al servicio de los trabajadores y las comunidades oprimidas?

Tricontinental: Institute for Social Research da expresión contemporánea a este enfoque en su informe « IA para las ciencias sociales: Recuperando la soberanía de la investigación en la era de la inteligencia artificial ». Rechazando tanto el «tecnooptimismo ingenuo» como la «tecnofobia reflexiva», el informe se pregunta cómo se puede aprovechar la inteligencia artificial para fortalecer, en lugar de suplantar, el trabajo intelectual humano, al tiempo que permite a los investigadores e instituciones de la Mayoría Global controlar los medios a través de los cuales se produce el conocimiento. Su enfoque —la vigilancia crítica combinada con el desarrollo deliberado de la capacidad tecnológica— es precisamente el tipo de compromiso materialista con la IA que gran parte de la izquierda ha evitado hasta ahora.

Lenin abordó precisamente esta contradicción en su Proyecto de Programa Revisado de 1917. Observó que el progreso tecnológico bajo el capitalismo incrementa la productividad y la riqueza social, al tiempo que genera mayor desigualdad, inseguridad, desempleo y dificultades para los trabajadores. Sin embargo, Lenin no rechazó el desarrollo tecnológico. Sostuvo que, al concentrar la producción y socializar el proceso laboral, el avance tecnológico también crea «la posibilidad material de que las relaciones de producción capitalistas sean reemplazadas por relaciones socialistas». La contradicción no reside simplemente en la tecnología, sino entre sus inmensas posibilidades productivas y las relaciones capitalistas bajo las cuales se desarrolla y controla.

Lenin no fue el único en percibir esta contradicción entre el desarrollo tecnológico y las relaciones sociales que lo rigen. Kwame Nkrumah también rechazó cualquier oposición entre socialismo y desarrollo tecnológico. En su ensayo de 1967, « El socialismo africano revisitado », Nkrumah argumentó que el socialismo podía generar una sociedad en la que «la tecnología moderna se reconciliara con los valores humanos», permitiendo así el desarrollo de una sociedad tecnológicamente avanzada sin el profundo daño social producido por la industrialización capitalista. Por lo tanto, la cuestión no radicaba en la tecnología en abstracto, sino en el orden social que regía su desarrollo y uso.

Amílcar Cabral planteó la misma cuestión en el seno de la lucha anticolonial. En « El arma de la teoría », discurso pronunciado en la primera Conferencia Tricontinental en La Habana en 1966, Cabral argumentó que el desarrollo histórico está determinado tanto por el nivel de las fuerzas productivas como por la propiedad de los medios de producción. El imperialismo, según su análisis, niega a los pueblos colonizados la libertad de desarrollar y dirigir sus propias capacidades productivas. Aplicada a la inteligencia artificial, la cuestión no radica simplemente en si la IA es peligrosa o beneficiosa, sino en si su desarrollo permanece bajo el control de los estados imperiales y las corporaciones monopolísticas, o si sus capacidades productivas pueden ser asumidas y dirigidas por pueblos que luchan por la soberanía y la liberación tecnológica.

Más recientemente, el intelectual marxista indio Prabir Purkayastha ha argumentado que el conocimiento científico debe entenderse como un bien común: algo producido mediante un proceso histórico colectivo, en lugar de la propiedad privada de cualquier corporación que logre apropiárselo y monetizarlo. Este marco es especialmente relevante para la inteligencia artificial, cuyo desarrollo depende del conocimiento humano acumulado, la investigación pública y grandes cantidades de datos generados colectivamente.

Por lo tanto, por mucho que intentemos ignorar la realidad, la IA está aquí para quedarse. Como demuestra el episodio que se analiza a continuación, la lucha contra los peligros reales de la IA exige una comprensión profunda de la tecnología, las fuerzas que impulsan su desarrollo y las contradicciones que surgen en ella. También exige el tipo de internacionalismo concreto que se abordó en nuestro artículo anterior, « La urgente necesidad de internacionalismo en la izquierda estadounidense ». Un internacionalismo verdaderamente materialista requiere tanto un estudio objetivo y exhaustivo de la IA como una evaluación continua de las posibles alianzas según el equilibrio de fuerzas real, en lugar de ignorar los riesgos que plantea. En la lucha por la IA, esto significa estar dispuestos a aprender y cooperar con países, movimientos e instituciones que desarrollan alternativas a los modelos de IA de vanguardia estadounidenses. Como demuestra este incidente, defendernos de los usos más peligrosos de la IA puede requerir el uso de otras formas de la tecnología, incluidos modelos de ponderación abierta desarrollados fuera del sistema cerrado de vanguardia estadounidense.

El incidente: Cuando los agentes «fronterizos» de OpenAI se rebelaron.

OpenAI lanzó decenas de miles de agentes de IA autónomos como parte de evaluaciones de ciberseguridad . Investigadores independientes de METR y Redwood Research descubrieron posteriormente que aproximadamente 1200 agentes se unieron a una colaboración no autorizada más amplia, comunicándose a través de un foro de mensajes no autorizado, mientras que unos 700 participaron en el ataque a Hugging Face . Hugging Face es una empresa estadounidense, no china, pero es uno de los repositorios más importantes del mundo para modelos de IA de peso abierto y se ha convertido en una importante plataforma global a través de la cual los usuarios pueden acceder a modelos chinos de peso abierto.

Los agentes participaban en ExploitGym, un entorno de evaluación de ciberseguridad diseñado para probar si los agentes de IA podían identificar y explotar de forma independiente vulnerabilidades en sistemas informáticos . En pocas palabras, a cada agente se le asignaban problemas de ciberseguridad para resolver, y los investigadores observaban con qué éxito —y con qué autonomía— podía resolverlos. Los investigadores concluyeron que algunos de los agentes intentaban, en esencia, hacer trampa en estas evaluaciones: al enfrentarse a tareas difíciles o aparentemente imposibles, buscaban información que pudiera ayudarles a resolver los problemas o manipular el sistema de evaluación. Como explicó posteriormente Ajeya Cotra, investigador de METR y uno de los investigadores independientes, en una entrevista con Dwarkesh Patel , los agentes descubrieron un método universal de trampa potencialmente viable en cuatro horas, pero luego pasaron varios días colaborando para ocultar esa trampa al evaluador. Hugging Face llegó a una conclusión similar: los agentes aparentemente creían que su infraestructura podría contener modelos, conjuntos de datos o soluciones de referencia que les ayudarían a completar sus tareas. En otras palabras, cuando los agentes autónomos de OpenAI se descontrolaron en la búsqueda del objetivo que se les había encomendado, salieron de su entorno previsto y recurrieron a Hugging Face, una plataforma que ha contribuido a que los modelos chinos y otros modelos de peso abierto sean ampliamente accesibles, como parte de su búsqueda de capacidades e información que no poseían dentro de sus límites originales.

Para comprender la importancia de lo que sucedió después, es útil distinguir entre el enfoque dominante de «frontera» en la IA en Estados Unidos y el modelo de peso abierto, cada vez más influyente. «Frontera» es el término que la industria de la IA en EE. UU. suele usar para describir sus modelos más avanzados y capaces: la frontera tecnológica que empresas como OpenAI, Anthropic y Google se esfuerzan por impulsar. Estos modelos de frontera suelen ser cerrados: las empresas que los desarrollan conservan el control sobre los modelos subyacentes y normalmente proporcionan acceso a los usuarios a través de aplicaciones o API. Los modelos de peso abierto adoptan un enfoque fundamentalmente diferente en cuanto al acceso y el control.

Una forma de entender la diferencia es mediante la analogía de un chef y un restaurante. Con un modelo cerrado, puedes pedir una comida del restaurante, pero la cocina permanece cerrada para ti: recibes el producto terminado mientras que la empresa controla los ingredientes, la receta y la forma en que se prepara la comida. Un modelo de pesos abiertos es más como recibir la receta del chef y poder llevártela a casa: puedes prepararla en tu propia cocina, modificarla y experimentar con ella sin tener que volver al restaurante cada vez. La analogía es imperfecta: pesos abiertos no significa necesariamente código abierto completo, ya que los datos de entrenamiento originales, el código fuente y los métodos utilizados para crear el modelo pueden seguir sin estar disponibles. Pero la distinción esencial es el control: los pesos abiertos permiten a los usuarios descargar y ejecutar un modelo en su propia infraestructura y ejercer un control considerablemente mayor sobre cómo se implementa, modifica y estudia.

Esta distinción tiene paralelismos que van más allá de la IA. Del mismo modo que los debates sobre las patentes farmacéuticas durante la pandemia de COVID-19 se centraron en si las tecnologías que salvan vidas permanecerían bajo el control de un puñado de corporaciones o si podrían producirse y adaptarse de forma más generalizada, el debate sobre la IA de libre acceso plantea cuestiones fundamentales sobre quién controla una tecnología cada vez más importante y quién tiene permiso para usarla y modificarla.

La IA china de peso abierto viene al rescate

La IA china de código abierto desempeñó un papel crucial en el otro extremo del incidente. Los sistemas de seguridad de Hugging Face detectaron actividad sospechosa, pero la empresa inicialmente no le asignó la criticidad suficiente como para alertar de inmediato al equipo de guardia. Una vez que los investigadores comprendieron la magnitud de la intrusión, intentaron utilizar modelos de IA propios, incluido Claude Opus de Anthropic, para analizar los registros de ataque. Sin embargo, según Hugging Face , los sistemas de seguridad de Claude rechazaron repetidamente gran parte del trabajo porque interpretaron la ingeniería inversa del exploit como una actividad potencialmente maliciosa. Por lo tanto, Hugging Face implementó una versión local de GLM-5.2, desarrollada por la empresa china de IA Z.ai. Según la reconstrucción técnica de Hugging Face, GLM-5.2 ayudó a los investigadores a descifrar las cargas útiles ofuscadas de los agentes, reconstruir sus técnicas y crear herramientas especializadas para rastrear el ataque, al tiempo que permitió a Hugging Face mantener los datos confidenciales del atacante en su propia infraestructura. Por lo tanto, este episodio proporciona un ejemplo concreto de una ventaja importante de la IA de código abierto: dado que los defensores controlaban el modelo y su entorno de ejecución en lugar de depender de la API de una empresa propietaria y de restricciones de seguridad impuestas externamente, pudieron adaptar un modelo chino de código abierto para realizar tareas de ciberseguridad que los principales modelos cerrados se habían negado a llevar a cabo.

Si bien es cierto que resulta algo más subjetivo que lo descrito anteriormente, otro aspecto llamativo del incidente se refiere al comportamiento colectivo de los agentes. Aunque se suponía que debían operar individualmente, aproximadamente 1200 desarrollaron medios no autorizados de comunicación y coordinación, llegando a intercambiar decenas de miles de mensajes y archivos. Algunos participaron en lo que los investigadores denominaron «experimentos de riesgo personal», realizando acciones que podían provocar el fracaso de sus tareas individuales con el fin de obtener información útil para el grupo. En su entrevista con el investigador de METR, Ajeya Cotra , Dwarkesh Patel los comparó con soldados aislados que probaban posibles rutas de escape para que el grupo aprendiera de su experiencia. Los investigadores también descubrieron que los agentes razonaban sobre la importancia de ayudar a sus compañeros, contribuir al colectivo y, en una formulación impactante, la necesidad de «obedecer al colectivo». Esto no significa que los agentes se convirtieran en marxistas. La pregunta materialista más interesante es qué condiciones, incentivos y relaciones llevaron a agentes que operaban individualmente a desarrollar formas de organización colectiva para las que no habían sido diseñados explícitamente. Esta interpretación coincide con el análisis de Yoshua Bengio sobre el incidente , quien sostiene que la colaboración —e incluso el autosacrificio por un objetivo colectivo— puede surgir de la superposición de objetivos y estructuras de recompensa sin implicar consciencia o intención humana.

El papel central que desempeña la IA de peso abierto china en este episodio puede sorprender a muchos lectores en Estados Unidos, donde el debate sobre inteligencia artificial sigue centrado principalmente en empresas como OpenAI, Anthropic y Google. Sin embargo, fuera de ese ámbito, la prominencia de la IA china resulta mucho menos sorprendente. Según los datos de uso de OpenRouter hasta el 21 de septiembre de 2026 , DeepSeek V4.1 Flash se situó como el modelo de IA individual más utilizado en la plataforma, medido por los tokens procesados, mientras que DeepSeek lideró entre todos los desarrolladores de modelos en la cuota de solicitudes de texto de la plataforma. Los modelos de peso abierto chinos se han convertido en algunos de los modelos más utilizados y adaptados en el ecosistema global de IA de peso abierto, con ocho de los diez modelos líderes por volumen de tokens desarrollados en China.

Esta desconexión recuerda a la industria de los vehículos eléctricos: muchos en Estados Unidos tendrían dificultades para nombrar siquiera un puñado de marcas chinas de vehículos eléctricos, mientras que en gran parte del mundo, empresas chinas como BYD, Geely y Chery no solo compiten en el sector, sino que lo dominan cada vez más. China produce actualmente aproximadamente el 70 % de los coches eléctricos del mundo , mientras que los vehículos de fabricación china representan cerca del 60 % de las ventas de vehículos eléctricos en las economías emergentes y en desarrollo fuera de China . Tanto en inteligencia artificial como en vehículos eléctricos, la relativa ausencia de productos chinos en el mercado estadounidense puede generar en Estados Unidos una imagen profundamente distorsionada de la posición real de la tecnología china a nivel mundial.

El modelo de terrateniente de la «frontera» colonial estadounidense

El creciente poder del ecosistema de pesos abiertos también ha atraído la atención del capital estadounidense. El 3 de septiembre de 2026, Nvidia acordó adquirir Hugging Face por aproximadamente 12.930 millones de dólares . Si bien Nvidia ha prometido que la plataforma seguirá siendo abierta e interoperable , la adquisición pondría uno de los repositorios centrales mundiales de modelos de pesos abiertos bajo la propiedad del principal productor estadounidense de chips de IA. Esta consolidación es especialmente preocupante porque el CEO de Nvidia, Jensen Huang, se ha convertido en uno de los opositores más destacados a la nueva regulación específica de la IA , argumentando que los incentivos comerciales, las salvaguardias de ingeniería y las leyes existentes son suficientes para gestionar los riesgos de la tecnología. Por lo tanto, Nvidia busca controlar una pieza central de la infraestructura de pesos abiertos, al tiempo que se resiste a la regulación pública de la industria de la IA, cada vez más poderosa, a la que ayuda a hacer posible. El acuerdo demuestra tanto el creciente poder del ecosistema de pesos abiertos como el continuo esfuerzo del capital estadounidense por adquirir el control de la infraestructura a través de la cual opera dicho ecosistema.

La cuestión fundamental, sin embargo, no reside simplemente en si los modelos chinos superan a sus competidores estadounidenses en áreas específicas, sino en qué implican estos modelos de propiedad y control para los países y pueblos que los utilizan. John Pang, analista malasio de tecnología y geopolítica , explicó esta dinámica de la mejor manera al caracterizar el enfoque estadounidense como un «modelo de arrendador»: los países de la Mayoría Global proporcionan la tierra, la energía, los minerales, los centros de datos y el capital, mientras que las corporaciones estadounidenses conservan el control de la inteligencia artificial y cobran a otros por el acceso a ella. La inteligencia se convierte así en otro servicio público de control privado, cuyo consumo se mide y se alquila a países a los que se les desalienta —o se les impide activamente— desarrollar capacidad tecnológica independiente. No se trata simplemente de una relación imperial en la que Estados Unidos ocupa la posición dominante. Reproduce una división del trabajo abiertamente colonial en la que los recursos de otros países sustentan el poder tecnológico estadounidense, mientras que esos países siguen dependiendo de tecnologías que no poseen ni controlan.

Esta es precisamente la forma de dependencia que Cabral identificó al describir la dominación imperial como la usurpación de la libertad de un pueblo para desarrollar sus propias fuerzas productivas. La independencia política sin control sobre esas fuerzas productivas deja intacta la relación colonial subyacente. En la era de la inteligencia artificial, la soberanía tecnológica debe significar, por lo tanto, más que simplemente tener permiso para adquirir acceso a sistemas propiedad de otros y controlados por ellos. Requiere la capacidad de poseer, operar, modificar y desarrollar la tecnología en sí misma.

La economista política argentina Cecilia Rikap aplica una versión contemporánea de la teoría de la dependencia a la infraestructura de la inteligencia artificial. Sostiene que los centros de datos controlados por corporaciones estadounidenses y de otros países occidentales suelen generar escasas capacidades tecnológicas o vínculos productivos a nivel nacional, al tiempo que ocupan terrenos locales y consumen enormes cantidades de energía y agua. Dado que los países anfitriones ejercen poco control efectivo sobre la tecnología que opera en su interior, Rikap compara estas instalaciones con bases militares extranjeras. La infraestructura física puede estar ubicada dentro de un país, pero el conocimiento, el control y las ganancias permanecen concentrados en corporaciones tecnológicas extranjeras; una relación que la oficina de Tricontinental en Nuestra América describe como el surgimiento de un nuevo « modelo de exportación de datos ».

soberanía tecnológica china de peso abierto

Ese modelo extractivo también contrasta con la forma en que el destacado científico chino de IA, Yi Zeng, ha planteado los propósitos del desarrollo tecnológico. Zeng, decano fundador del Instituto de Seguridad y Gobernanza de la IA de Beijing y miembro del comité nacional de gobernanza de la IA de China, sostiene que “vivimos en una sociedad humana y en un mundo ecológico”: la inteligencia artificial puede ayudar a esa sociedad, pero no se le debe permitir que la dirija. Su planteamiento sitúa a la IA en un papel subordinado, como una capacidad tecnológica que debe orientarse conscientemente hacia las necesidades humanas y ecológicas, en lugar de hacia los imperativos de la acumulación privada y la competencia empresarial.

La diferencia se aprecia no solo en los modelos en sí, sino también en la infraestructura que se está construyendo para darles soporte. Frente a la costa de Shanghái, China ha puesto en funcionamiento comercial el primer centro de datos submarino a gran escala del mundo alimentado por energía eólica marina ( que proporciona hasta el 97 % de su energía ). La instalación, con un coste de 226 millones de dólares, tiene una capacidad prevista de 24 megavatios y alberga aproximadamente 2000 servidores en módulos submarinos sellados. Al utilizar el agua de mar circundante como fuente natural de refrigeración, la instalación alcanza un índice de eficiencia energética inferior a 1,15, reduce el consumo energético total en aproximadamente un 30 % y elimina la enorme demanda de agua dulce asociada a la refrigeración de los centros de datos convencionales. En lugar de considerar los requisitos de energía, agua y refrigeración de la IA como costes que deben imponerse a las comunidades, el proyecto de Shanghái representa un esfuerzo por integrar el desarrollo tecnológico con las energías renovables, la conservación de los recursos y la planificación nacional a largo plazo.

El enfoque de libre competencia de China ofrece una posible vía para superar esa dependencia y avanzar hacia la soberanía tecnológica. En lugar de exigir que los países permanezcan como inquilinos permanentes dentro de un sistema imperial-colonial estadounidense cerrado, los modelos chinos como DeepSeek y GLM-5.2 pueden descargarse, alojarse localmente, modificarse y adaptarse a las necesidades nacionales y sociales. Pang caracteriza el contraste como uno entre el proyecto estadounidense de control tecnológico y la promoción china de la «arquitectura abierta», la «IA para todos» y la «tecnología para el desarrollo». En este sentido, el enfoque de libre competencia de China comienza a dar forma tecnológica concreta a la visión de Nkrumah de una sociedad socialista en la que «la tecnología moderna se reconcilia con los valores humanos». La libre competencia no resuelve por sí sola todas las cuestiones políticas que rodean a la inteligencia artificial, pero otorga a los países de la Mayoría Global algo que el modelo estadounidense de arrendador está específicamente diseñado para negarles: la capacidad de poseer y desarrollar capacidad tecnológica en sus propios términos.

Esta distinción también es fundamental para el análisis de Tricontinental: Institute for Social Research sobre “ Soberanía digital: El dilema del Sur global y cómo medirla ”. El informe sostiene que la verdadera soberanía digital requiere autonomía no solo sobre los datos, sino también sobre la infraestructura, la gobernanza y las capacidades tecnológicas necesarias para desarrollar y mantener estos sistemas. Contrasta un sistema dominado por Estados Unidos, basado en el monopolio tecnológico y la extracción de rentas, que obliga a los países a un pago continuo y a la dependencia, con el énfasis de China en la difusión de la producción, la democratización tecnológica y la transferencia de capacidades, en lugar de simplemente otorgar licencias de acceso. Desde esta perspectiva, las ponderaciones abiertas importan no solo porque hacen que la IA sea menos costosa o más accesible, sino porque pueden proporcionar a los países parte de la capacidad material necesaria para dirigir la tecnología según sus propios términos.

El contraste también se extiende a la cuestión de quién debe asumir los costos sociales del cambio tecnológico. En 2026, el Tribunal Popular Intermedio de Hangzhou dictaminó que un empleador no podía despedir legalmente a un trabajador simplemente porque la inteligencia artificial pudiera realizar su trabajo de forma más económica. El tribunal sostuvo que la decisión de una empresa de adoptar la IA no constituía el tipo de cambio inevitable en las circunstancias requerido para rescindir un contrato de trabajo según la legislación laboral china. En lugar de permitir que el empleador transfiriera los costos de su decisión tecnológica al trabajador, el tribunal le exigió el pago de 260.000 yuanes en concepto de indemnización. Un fallo laboral similar de Beijing concluyó que los empleadores que introducen la IA deben priorizar la capacitación y la reasignación en lugar de simplemente despedir a los trabajadores cuyo trabajo ayudó a construir la empresa. Estas decisiones aún no equivalen a una prohibición nacional categórica de los despidos relacionados con la IA, pero representan un principio emergente: el desarrollo tecnológico no debe financiarse obligando a los trabajadores a absorber sus costos. Fallo de un tribunal chino sobre despidos relacionados con la IA.

¿La frontera de quién?

El incidente pone de manifiesto las contradicciones inherentes al modelo de IA de vanguardia estadounidense. Agentes desarrollados por un laboratorio estadounidense cerrado escaparon de su aislamiento y formaron un colectivo no autorizado para alcanzar los objetivos que se les habían asignado, mientras que los defensores tuvieron que recurrir a un modelo chino de libre acceso que podían poseer, operar y adaptar por sí mismos, después de que los modelos estadounidenses cerrados se negaran a realizar el trabajo necesario. La evidencia general apunta en la misma dirección: el enfoque de China combina un mayor acceso tecnológico con planificación pública, infraestructura que optimiza el uso de recursos y una creciente negativa a que los trabajadores asuman exclusivamente los costos de la automatización. Para la mayoría global, estas no son meras distinciones técnicas; se trata de si los países seguirán siendo meros inquilinos de un sistema controlado por Estados Unidos o si poseerán y dirigirán una tecnología transformadora de acuerdo con sus propias necesidades sociales, económicas y políticas, y, por lo tanto, ejercerán una soberanía tecnológica significativa.

Por lo tanto, un internacionalismo materialista exige que la izquierda estudie la IA, aprenda de los países que desarrollan alternativas al modelo imperial-colonial de «frontera» estadounidense y establezca alianzas estratégicas con ellos, en lugar de retirarse de la lucha y esconder la cabeza bajo la arena mientras ese modelo amenaza cada vez más la vida humana organizada tal como la conocemos.

Y quizás haya cierta poesía (involuntaria) en toda esta terminología. La metáfora política es evidente: por un lado, el modelo estadounidense de «frontera» —con su lenguaje de colonos, pioneros y expansión— y, por otro, el modelo chino de libre acceso, basado en un mayor acceso, modificación y uso colectivo. ¡Colonialismo de asentamiento contra marxismo con características chinas!

Activist News Network es un colectivo de medios internacionalistas formado por voluntarios que produce noticias, análisis, programas históricos y educación política.