Un nuevo estudio describe cuatro recomendaciones para poner fin al predominio dañino de las plataformas de inteligencia artificial de la "gran tecnología" (por ejemplo, Google, Facebook, Amazon, Tencent, Baidu, Alibaba).
Sugiere que impulsar las rupturas corporativas no es apropiado y es algo arbitrario (por ejemplo, los casos de Google y TikTok en los EE. UU., el caso de Amazon en la UE); en cambio, las nuevas regulaciones a nivel de datos (por ejemplo, la Ley de Servicios Digitales de la UE) prometen nivelar el campo de juego y restaurar una competencia saludable. Además, las plataformas descentralizadas que utilizan tecnología en lugar de IA representan una alternativa prometedora.
El nuevo estudio Organización descentralizada frente a organización distribuida: , aprendizaje automático y el futuro de la plataforma digital es la última investigación del profesor asociado de la UCL, JP Vergne, que explora el crecimiento de las plataformas digitales centralizadas.
Un puñado de plataformas dominan la economía global en el siglo XXI principalmente mediante el uso del aprendizaje automático como tecnología central para transformar enormes cantidades de datos en servicios de predicción. Estos negocios no pueden rivalizar de manera competitiva bajo los marcos regulatorios actuales porque los conjuntos de datos que han acumulado no pueden ser compartidos o accedidos fácilmente por competidores potenciales, y mucho menos divididos como resultado de una posible ruptura corporativa. El apetito del gobierno por regular estas compañías también se ve atenuado por los beneficios geopolíticos que brindan.
El estudio compara estas compañías de plataformas controladas centralmente con enfoques verdaderamente descentralizados para determinar qué lecciones se pueden aprender. , por ejemplo, proporciona un modelo tecnológico alternativo interesante al permitir plataformas transparentes y descentralizadas que son verdaderamente neutrales.
El documento observa que las plataformas centralizadas necesitan una comprensión diferente y un enfoque regulatorio para abordar correctamente los elementos que les permiten dominar. Al seguir las cuatro recomendaciones clave del documento de investigación, existe la posibilidad de nivelar el campo de juego sin tener que dividir estas empresas centralizadas, lo que este estudio cree que también sería contraproducente:
- Regular los datos de abajo hacia arriba – Este nuevo enfoque requeriría que los reguladores trabajen a partir de los datos en lugar de revisar primero a nivel corporativo (por ejemplo, la investigación antimonopolio de Google). Un enfoque de abajo hacia arriba significaría regular las propiedades de los datos de una empresa para que su captura y uso estén más estrictamente restringidos.
- Los reguladores deben definir claramente y recompensar los beneficios de la descentralización – Leyes antimonopolio basadas en la Ley Sherman de 1890 no son aptas para regular las plataformas de aprendizaje automático. Los reguladores necesitan una definición y una medición sólidas de la descentralización y deberían considerar regímenes fiscales favorables para las plataformas descentralizadas cuyos usuarios tienen el derecho exigible a votar los términos del servicio utilizando tokens digitales. de exenciones y ciertas protecciones de la misma manera que las empresas de servicios públicos (por ejemplo, telecomunicaciones, electricidad, distribución de agua), sin embargo, no enfrentan el mismo nivel de regulación y restricción, por lo que tienen una ventaja competitiva injusta. Considerar las plataformas digitales dominantes como infraestructura esencial permitiría una designación de "servicio público" con nuevas obligaciones (por ejemplo, transporte común, no discriminación, interoperabilidad, competencia leal). En general, el lento progreso en el frente normativo podría deberse a Competencia entre Estados Unidos y China. Ambos países buscan proteger sus monopolios de plataformas locales de las medidas que podrían frenar su crecimiento y, en última instancia, beneficiar a los competidores extranjeros.
- La educación debe seguir el ritmo de la tecnología, sin una comprensión intermedia de tecnologías como y aprendizaje automático, la capacidad de los gerentes para liderar con éxito equipos de desarrolladores e ingenieros disminuirá con el tiempo. Al mismo tiempo, las plataformas digitales no dependen de los gerentes tanto como las corporaciones tradicionales y es posible que haya menos oportunidades de trabajo para ellos en el futuro. Como resultado, las escuelas de negocios adaptan su plan de estudios o muchas de ellas desaparecerán.
JP Vergne dijo: “Hoy, la centralización se trata de datos, no de toma de decisiones. Las corporaciones centralizadas como Facebook pueden distribuir toda la autoridad de toma de decisiones que quieran a los usuarios de la plataforma, pero mientras todos los datos se mantengan en servidores corporativos, estas firmas no otorgan poder a nada ni a nadie. Sin datos, un tomador de decisiones es solo un títere. Este es el truco que las plataformas centralizadas (pero distribuidas) han estado jugando con sus usuarios durante años y años. Y esto ha estado alimentando un escenario distópico construido sobre un oligopolio. Dicho esto, tratar de comprender la regulación de las plataformas sin mencionar la geopolítica entre Estados Unidos y China es como discutir la regulación de las armas nucleares en la década de 1940 sin mencionar la Segunda Guerra Mundial. E introducir una nueva regulación que ignore la existencia de plataformas descentralizadas basadas en es como introducir nuevas regulaciones de tráfico que ignoran la existencia de peatones y ciclistas ”.
Nota. Esta investigación se encuentra en la encrucijada de la administración, el derecho y la informática. Es el resultado de años de investigación por parte del autor del artículo, quien ha ocupado varios puestos de liderazgo en instituciones de investigación centradas en la economía digital. El documento en sí se basa en una revisión exhaustiva de estudios recientes sobre las aplicaciones comerciales de y la inteligencia artificial.
-Ends-
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