El futuro de los data commons: buscando el equilibrio entre oportunidades y desafíos

El concepto de data commons o bienes comunes de datos surge como un enfoque transformador para la gestión y el intercambio de datos que sirvan a fines colectivos y como alternativa al creciente número de macrosilos de datos de uso privado. Al tratar los datos como un recurso compartido, los data commons facilitan la colaboración, la innovación y el acceso equitativo a los mismos, enfatizando el valor comunal de los datos por encima de cualquier otra consideración. A medida que navegamos por las complejidades de la era digital -marcada en la actualidad por los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) y el continuo debate sobre los retos en la gobernanza de datos- el papel que pueden jugar los data commons es ahora probablemente más importante que nunca.

¿Qué son los data commons?

Los data commons se refieren a un marco cooperativo donde los datos son recopilados, gobernados y compartidos entre todos los participantes de la comunidad mediante protocolos que promueven la apertura, la equidad, el uso ético y la sostenibilidad. Los data commons se diferencian de los modelos tradicionales de intercambio de datos, principalmente, por la prioridad que se da a la colaboración y la inclusión sobre el control unitario.

Otro objetivo común de los data commons es la creación de conocimiento colectivo que pueda ser utilizado por cualquiera para el bien de la sociedad. Esto los hace particularmente útiles a la hora de afrontar los grandes desafíos actuales , como los retos del medio ambiente, la interacción multilingüe, la movilidad, las catástrofes humanitarias, la preservación del conocimiento o los nuevos desafíos de la salud y la sanidad.

Además, también es cada vez más frecuente que estas iniciativas para compartir datos incorporen todo tipo de herramientas que faciliten su análisis e interpretación consiguiendo así democratizar no sólo la propiedad y el acceso a los datos, sino también su uso.

Por todo lo anterior, los data commons podrían considerarse hoy en día como una infraestructura digital pública crítica a la hora de aprovechar los datos y promover el bienestar social.

Principios de los data commons

Los data commons se construyen sobre una serie de principios simples que serán clave para su correcta gobernanza:

• Apertura y accesibilidad: los datos deben ser accesibles para todos los autorizados.
• Gobernanza ética: equilibrio entre la inclusión y la privacidad.
• Sostenibilidad: establecer mecanismos de financiación y recursos para mantener los datos como bienes comunes a lo largo del tiempo.
• Colaboración: fomentar que los participantes contribuyan con nuevos datos e ideas que habiliten su uso para el beneficio mutuo.
• Confianza: relaciones basadas en la transparencia y la credibilidad entre partícipes.

Además, si queremos asegurarnos también de que los data commons cumplan su papel como infraestructura digital de dominio público, deberemos garantizar otros requisitos mínimos adicionales como: existencia de identificadores únicos permanentes, metadatos documentados, acceso fácil a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), portabilidad de los datos, acuerdos de intercambio de datos entre pares y capacidad de realizar operaciones sobre los mismos.

El importante papel de los data commons en la era de la Inteligencia Artificial

La innovación impulsada por la IA ha incrementado exponencialmente la demanda de conjuntos de datos diversos y de alta calidad, un bien relativamente escaso a gran escala que puede dar lugar a cuellos de botella en el desarrollo futuro de la tecnología y que, al mismo tiempo, hace de los data commons un facilitador muy relevante a la hora de conseguir una IA más equitativa. Al  proporcionar conjuntos de datos compartidos gobernados por principios éticos , los data commons contribuyen a mitigar riesgos frecuentes como los sesgos, los monopolios de datos y el acceso desigual a los beneficios de la IA.

Además, la actual concentración de los desarrollos en el ámbito de la IA representa también un desafío para el interés público. En este contexto, los data commons cuentan con la llave necesaria para habilitar un conjunto de sistemas y aplicaciones de IA alternativos, públicos y orientados al interés general, que puedan contribuir a rebalancear esta concentración de poder actual. El objetivo de estos modelos sería demostrar cómo se pueden diseñar sistemas más democráticos, orientados al interés público y con propósitos bien definidos, basados en los principios y modelos de gobernanza de la IA pública.

Sin embargo, la era de la IA generativa también presenta nuevos desafíos para los data commons como, por ejemplo y quizás el más destacado, el riesgo potencial de una explotación descontrolada de los conjuntos de datos compartidos que podría dar lugar a nuevos desafíos éticos por el uso indebido de los datos y la vulneración de la privacidad.

Por otro lado, la falta de transparencia en cuanto al uso de los data commons por parte de la IA podría también acabar desmotivando a las comunidades que los gestionan poniendo en riesgo su continuidad. Esto se debe a la preocupación de que al final su contribución pueda estar beneficiando principalmente a las grandes plataformas tecnológicas, sin que haya ninguna garantía de un reparto más justo del valor y el impacto generados tal como se pretendía inicialmente."

Por todo lo anterior, organizaciones como Open Future abogan desde hace ya varios años por una Inteligencia Artificial que funcione como un bien común , gestionada y desarrollada como una infraestructura pública digital en beneficio de todos, evitando la concentración de poder y promoviendo la equidad y la transparencia tanto en su desarrollo como en su aplicación.

Para ello proponen una serie de principios que guíen la gobernanza de los bienes comunes de datos en su aplicación para el entrenamiento de la IA de forma que se maximice el valor generado para la sociedad y se minimicen las posibilidades de potenciales abusos por intereses comerciales:

• Compartir tantos datos como sea posible, pero manteniendo las restricciones que puedan resultar necesarias para preservar los derechos individuales y colectivos.
• Ser completamente transparente y proporcionar toda la documentación existente sobre los datos, así como sobre su uso, permitiendo además distinguir claramente entre datos reales y sintéticos.
• Respetar las decisiones tomadas sobre el uso de los datos por parte de las personas que han contribuido previamente a la creación de los datos, ya sea mediante la cesión de sus propios datos o a través de la elaboración de nuevos contenidos, incluyendo también el respeto hacia cualquier marco legal existente.
• Proteger el beneficio común en el uso de los datos y un uso sostenible de los mismos para poder asegurar una gobernanza adecuada a lo largo del tiempo, reconociendo siempre su naturaleza relacional y colectiva.
• Garantizar la calidad de los datos, lo que resulta crítico a la hora de conservar su valor como bien de interés común, especialmente teniendo en cuenta los potenciales riesgos de contaminación asociados a su uso por parte de la IA.
• Establecer instituciones fiables que se encarguen de la gobernanza de los datos y faciliten la participación por parte de toda la comunidad creada en torno a los datos, yendo así un paso más allá de los modelos existentes en la actualidad para los intermediarios de datos.

Casos de uso y aplicaciones

Existen en la actualidad múltiples ejemplos reales que nos ayudan a ilustrar el potencial transformador de los data commons:

• Data commons sanitarios: proyectos como la iniciativa del National Institutes of Health en los Estados Unidos - NIH Common Fund para analizar y compartir grandes conjuntos de datos biomédicos, o el Cancer Research Data Commons del National Cancer Institute, demuestran cómo los data commons pueden contribuir a la aceleración de la investigación y la innovación en salud.

• Entrenamiento de la IA y machine learning: la evaluación de los sistemas de IA depende de conjuntos de datos de prueba rigurosos y estandarizados. Iniciativas como OpenML  o MLCommons  construyen conjuntos de datos abiertos, a gran escala y diversos, ayudando a la comunidad en general a ofrecer sistemas de IA más precisos y seguros.
• Data commons urbanos y de movilidad: las ciudades que aprovechan plataformas compartidas de datos urbanos mejoran la toma de decisiones y los servicios públicos mediante el análisis colectivo de datos, como es el caso de Barcelona Dades , que además de un amplio repositorio de datos abiertos integra y difunde datos y análisis sobre la evolución demográfica, económica, social y política de la ciudad. Otras iniciativas como el propio OpenStreetMaps  pueden también contribuir a proporcionar datos geográficos de libre acceso.
• Preservación de la cultura y el conocimiento: con iniciativas tan relevantes en este campo como el proyecto de Common Voice  de Mozilla para preservar y revitalizar los idiomas del mundo, o Wikidata , cuyo objetivo consiste en proporcionar un acceso estructurado a todos los datos provenientes de los proyectos de Wikimedia, incluyendo la popular Wikipedia.

Desafíos en los data commons

A pesar de su promesa y potencial como herramienta transformadora para los nuevos desafíos en la era digital, los data commons afrontan también sus propios desafíos:

• Complejidad en la gobernanza: llegar a conseguir un equilibrio correcto entre la inclusión, el control y la privacidad puede resultar una tarea delicada.
• Sostenibilidad: muchos de los data commons existentes libran una batalla continua para intentar asegurarse la financiación y los recursos que necesitan para mantenerse y garantizar su supervivencia a largo plazo.
• Problemas legales y éticos: abordar los retos relativos a los derechos de propiedad intelectual, la titularidad de datos y el uso ético siguen siendo aspectos críticos que todavía no se han resulto por completo.
• Interoperabilidad: asegurar la compatibilidad entre conjuntos de datos y plataformas es un obstáculo técnico persistente en casi cualquier iniciativa de compartición de datos, y los data commons no iban a ser la excepción.

El camino a seguir

Para desbloquear su pleno potencial, los data commons requieren de una acción colectiva y una apuesta decidida por la innovación. Las acciones clave incluyen:

• Desarrollar modelos de gobernanza estandarizados que consigan el equilibrio entre las consideraciones éticas y los requisitos técnicos.
• Aplicar el principio de reciprocidad en el uso de los datos, exigiendo a aquellos que se benefician de ellos compartir sus resultados de vuelta con la comunidad.
• Protección de datos sensibles mediante la anonimización, evitando que los datos puedan ser utilizados para vigilancia masiva o discriminación.
• Fomentar la inversión en infraestructura para apoyar el intercambio de datos escalable y sostenible.
• Promover la concienciación sobre los beneficios sociales de los data commons para impulsar la participación y la colaboración.

Los responsables políticos, investigadores y organizaciones civiles deberían trabajar juntos para crear un ecosistema en el que los data commons puedan prosperar, fomentando un crecimiento más equitativo en la economía digital y garantizando que los bienes comunes de datos puedan beneficiar a todos.

Conclusión

Los data commons pueden suponer una poderosa herramienta a la hora de democratizar el acceso a los datos y fomentar la innovación. En esta era definida por la IA y la transformación digital, nos ofrecen un camino alternativo hacia el progreso equitativo, sostenible e inclusivo. Al abordar sus desafíos y adoptar un enfoque de gobernanza colaborativa mediante la cooperación entre comunidades, investigadores y reguladores se podrá garantizar un uso equitativo y responsable de los datos.

De este modo se conseguirá que los data commons se conviertan en un pilar fundamental del futuro digital, incluyendo las nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial, pudiendo servir además como herramienta habilitadora fundamental para algunas de las acciones clave que forman parte de la recién anunciada brújula Europea de competitividad , como la estrategia de la nueva Unión de Datos y la iniciativa de las Gigafábricas de IA.

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