¿Estamos entrando en un invierno de datos? Explorando el acceso a datos en la era de la IA

En la era digital actual, los datos se han convertido en un recurso fundamental para la toma de decisiones, la innovación y el desarrollo en diversos campos. Sin embargo, existe una creciente preocupación sobre la posibilidad de estar entrando en un 'invierno de datos', un período de acceso limitado y disminución en la disponibilidad de datos. Este artículo explorará este concepto, sus causas subyacentes y las posibles estrategias para mitigar sus efectos, garantizando así un futuro donde los datos sigan siendo un motor de progreso.

Definición y contexto del invierno de datos

El término 'invierno de datos' se refiere a un período caracterizado por una disminución significativa en la disponibilidad, accesibilidad y calidad de los datos.

Este fenómeno puede surgir debido a una variedad de factores, incluyendo cambios en las políticas de privacidad, la consolidación de datos en manos de unas pocas empresas, la falta de incentivos para compartir datos y la creciente preocupación sobre el uso indebido de la información personal.

El invierno de datos representa una amenaza significativa para el avance de la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías basadas en datos. Sin un flujo constante de datos de Alta calidad, los algoritmos de IA no pueden aprender y mejorar de manera efectiva, lo que limita su capacidad para resolver problemas complejos y generar valor. Además, un acceso limitado a los datos puede dificultar la investigación científica, el desarrollo de políticas públicas basadas en evidencia y la innovación en diversos sectores.

El impacto del invierno de datos es particularmente relevante en el contexto de los datos gubernamentales. Los datos gubernamentales son una fuente valiosa de información que puede utilizarse para mejorar la eficiencia de los servicios públicos, promover la transparencia y la rendición de cuentas, y fomentar la participación ciudadana. Sin embargo, si los gobiernos no priorizan la apertura y el acceso a los datos, corren el riesgo de contribuir al invierno de datos y limitar el potencial de la innovación y el progreso social.

Causas que contribuyen al invierno de datos

Diversos factores alimentan este potencial invierno de datos, incluyendo:

• Políticas de privacidad restrictivas: El auge de regulaciones de privacidad como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa, si bien esenciales para proteger los derechos de los individuos, pueden limitar la forma en que los datos se recopilan, procesan y comparten. La complejidad para las empresas en cumplir dichas regulaciones pueden resultar en que decidan limitar o restringir el acceso a la informacion para reducir el riesgo de incumplimiento.
• Consolidación de datos: Un número creciente de datos se concentra en manos de unas pocas grandes corporaciones tecnológicas. Este dominio puede crear barreras de entrada para competidores más pequeños e investigadores, limitando la diversidad de perspectivas y la innovación.
• Falta de incentivos: No siempre existen incentivos Claros para que las organizaciones compartan sus datos, ya sea por preocupaciones de competencia, privacidad o simplemente por la falta de una infraestructura adecuada para facilitar el intercambio seguro y eficiente de información.
• Preocupaciones por el uso indebido: Las crecientes preocupaciones sobre el potencial uso indebido de los datos personales, incluyendo la discriminación algorítmica y la manipulación, pueden llevar a una mayor cautela y restricción en el acceso a los datos.
• Avances en la Inteligencia Artificial:

  Los avances en inteligencia artificial están generando una retracción en el progreso del acceso a los datos. Esto es un problema ya que imposibilita el estudio a profundidad en el contexto de las redes sociales y la democracia, ademas, la necesidad de datos para el entrenamiento de la IA es cada vez mayor.

• Comercialización de Datos Científicos: Los datos científicos, particularmente los datos climáticos, que tradicionalmente eran de acceso abierto, se están comercializando y convirtiendo en información patentada.

¿Que es Generative AI-nxiety?

La Generative AI-nxiety hace referencia a la ansiedad de los dueños de los datos por el uso y destino de sus datos. Esta ansiedad se manifiesta en diversas formas, incluyendo:

• El cierre de APIs: Empresas como X (anteriormente Twitter) y Facebook han restringido el acceso a sus APIs, lo que dificulta a los investigadores y periodistas de datos el acceso a información valiosa sobre el comportamiento y las tendencias en las redes sociales. Esto limita la capacidad de comprender fenómenos como la desinformación, el discurso de odio y la polarización política.
• La limitación del acceso a la información: Los medios sociales y plataformas están cerrando el acceso a la información de datos, para propositos de investigación y de periodismo, limitando la información a la gente, y ocultando los procesos de la IA generativa.
• Preocupación por el uso indebido de datos para el entrenamiento de IA: Existe una preocupación creciente de que los datos aportados por usuarios a plataformas como Wikipedia se utilicen para entrenar algoritmos de IA generativa sin su consentimiento o compensación. Esto Genera desconfianza y puede disuadir a las personas de compartir su conocimiento y creatividad en línea.

Impacto en Iniciativas de Datos Abiertos y de Código Abierto

Las consecuencias de estas tendencias son particularmente graves para las iniciativas de datos abiertos y de código abierto.

• Menos financiamiento de datos abiertos: Se redujeron los fondos a la financiación de datos abiertos, afectando su calidad y la capacidad de innovar en esas áreas.
• Disminuye el acceso de datos: Por lo anterior, hay menos acceso a datos, lo que dificulta aún más los análisis y el uso de datos para fines sociales

Las iniciativas de datos abiertos, que tradicionalmente han sido un motor de transparencia, innovación y participación ciudadana, corren el riesgo de verse socavadas por la disminución en la disponibilidad y accesibilidad de los datos.

La Importancia de la Autodeterminación Digital

Ante estos desafíos, es fundamental promover el concepto de autodeterminación digital, que empodera a los individuos y comunidades para tener mayor control sobre sus datos y cómo se utilizan.

Es indispensable generar nuevas mecánicas para reusar los datos, de una manera confiable y que sea compatible con las expectativas de las comunidades y de las personas, con el objetivo de usar esos datos y generar conocimiento para mejorar a la sociedad.

Es urgente actualizar el concepto de consentimiento en el contexto de la IA generativa. En lugar de un modelo de consentimiento único, se necesitan enfoques más granulares y dinámicos que permitan a las personas especificar cómo quieren que se utilicen sus datos y revocar su consentimiento en cualquier momento.

Invertir en infraestructuras de datos comunes

Es crucial invertir en la creación y el mantenimiento de infraestructuras de datos comunes que faciliten el intercambio seguro y eficiente de información entre diferentes organizaciones y sectores. Esto incluye el desarrollo de estándares de datos, protocolos de interoperabilidad y plataformas de intercambio de datos que protejan la privacidad y la seguridad. Los

'data commons' permiten una gestión colaborativa de la información.

Promover la transparencia y la rendición de cuentas

Es fundamental promover la transparencia en la recopilación, el procesamiento y el uso de datos. Esto implica informar a los ciudadanos sobre cómo se utilizan sus datos, darles la opción de controlar su información personal y establecer mecanismos de rendición de cuentas para garantizar que las organizaciones cumplan con las normas de privacidad y ética.

Desarrollar nuevas licencias sociales para la reutilización de datos

Es necesario crear nuevas licencias sociales que establezcan los términos y condiciones para la reutilización de datos, teniendo en cuenta las preferencias y expectativas de las comunidades y los individuos. Estas licencias deben ser transparentes, flexibles y adaptadas a los diferentes contextos y tipos de datos.

Fomentar la alfabetización en datos

Es esencial fomentar la alfabetización en datos entre los ciudadanos, para que puedan comprender cómo se utilizan sus datos, proteger su privacidad y participar de manera informada en el debate público sobre las políticas de datos. Esto implica proporcionar educación y recursos sobre privacidad, seguridad de datos y el impacto social de la IA.

Redefinir la profesión de 'data steward'

En un futuro impulsado por los datos, la gestión ética y responsable de la información será fundamental. Es esencial que surjan nuevos roles profesionales que garanticen la correcta aplicación de los principios de gobernanza de datos. En los videos se menciona las estrategias a seguir, y es recomendable que los miembres de los equipos tengan estos puntos en cuenta:

• Construyendo los Datos Comunes: Construir Data Commons con regulaciones de auto determinación
• Construir infraestructuras de datos
• Ser transparente con el manejo de la información