Las instantáneas resultan electrizantes: Donald Trump, apresado por las fuerzas del orden en las calles neoyorquinas; un vídeo que pinta un futuro distópico para Estados Unidos bajo un segundo mandato de Joe Biden; el rey Felipe VI, haciendo mea culpa ante los catalanes por su parcialidad en el referéndum independentista de 2017; Donald Trump abrazando e incluso besando en la nariz al Dr. Anthony S. Fauci, antiguo director del Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas. ¿Qué anidan estas viñetas? Cada una es la creación de la mente cibernética, un componente esencial de mensajes y campañas políticas que se despliega con más fuerza en cada rueda electoral. Hasta el presente, hemos sido espectadores de muestras que impactan directamente en el electorado. No obstante, la IA no se circunscribe a ese potencial; también aboca transformaciones en las estrategias y operativas de las campañas políticas, destilando importantes repercusiones en juego.

Las contiendas presidenciales de los Estados Unidos que tendrá su instancia definitoria en 2024 ya nos muestra la escala de lo posible desde hace más de una década. Ahí, tanto los demócratas como los republicanos se han sumergido en estas herramientas para agilizar la fatigosa e intricada labor de extracción de datos. Y si bien entre 2008 y 2012 fueron los demócratas quienes llevaron la delantera en este campo, desde 2015 los republicanos construyeron una estructura superior en cuanto a la tesis, la infraestructura y su retroalimentación.

"Queremos saber quién sos". Ese fue el mantra del Director de Campaña Digital de Donald Trump para las presidenciales de 2016 y 2020, Brad Parscale. Con base en una
multimillonaria inversión que la Convención Nacional del Partido Republicano hizo tras la derrota electoral de 2012 en una base de operación y, fundamentalmente, de
almacenamiento de datos para ampliar el "Data Trust" (la base colaborativa de datos de votantes que construyeron plataformas de campaña republicanas), la campaña puso a funcionar un intensivo sistema de captación de datos que entraba en juego en cada interacción vincular: comprando buzos, gorras, remeras o cualquier tipo de merchandising oficial; inscribiéndose a eventos por la plataforma Eventbrite; incentivando el apoyo promoviendo el envío de mensajes de texto como "WALL" (muro) a un determinado teléfono durante eventos o presentaciones radiales y/o televisivas; sorteando elementos propagandísticos; o creando seccionales de votantes por barrio que salen a llevar el mensaje a sus vecinos; en cada interacción se recolectaban e-mails, nombres y teléfonos.


El objetivo, claro está, es hacer microtargeting y discernir donantes y votantes con más precisión y rapidez, institucionalizando los patrones de conducta en atributos con un determinado valor. En ese marco se dió, por ejemplo, la polémica colaboración de Cambridge Analytica en 2016. Sin embargo, lejos ha quedado la minería masiva de datos como principal variable de interés y potencialidad de la Inteligencia Artificial en el proselitismo electoral, ahora es un insumo fundamental para un fin.
 

Y es que claramente la IA trasciende el análisis de datos, moldeando también los equipos de campaña al automatizar tareas cruciales y que consumen tiempo, como la generación de volúmenes considerables de contenido para las redes sociales o sugerencias discursivas. En cuestión de segundos, ChatGPT puede trazar el boceto de un discurso breve. Aunque los resultados estén distantes de la perfección, cargando despersonalización y sesgos evidentes, y careciendo de la calidez humana, no se puede obviar la celeridad que otorga. 

La utilización excesiva y poco cautelosa de estas herramientas podría menoscabar la creatividad y la originalidad, atributos distintivos del ingenio humano. No obstante, es
innegable que, si se maneja con prudencia, la celeridad que proporciona podría nivelar el campo de juego para que candidatos con presupuestos y equipos modestos desafíen de manera efectiva a figuras prominentes y financieramente respaldadas.

No obstante, me quiero detener en el punto de inflexión más esencial que hoy afecta esta tecnología que es la emocionalidad. Como planteó el consultor en comunicación Antonio Gutiérrez-Rubí, "las emociones son capital cognitivo". El cúmulo de nuestras percepciones y experiencias vividas van configurando los marcos mentales a través de los cuales consumimos la realidad.

En este escenario es lógico que, comunicacionalmente, el bien más escaso de este tiempo de hiperestimulación de contenidos y disponibilidad incluso gratuita de medios para la generación masiva de los mismos, pase por la atención: segundos, minutos, horas, días. Un pool de algoritmos que supera en infinitud a nuestra capacidad de consumo está en permanente competencia por nuestra atención de manera hipercompetitiva, incluso cuando no estamos usando el celular, cerramos la computadora o nos sacamos el smartwatch. Desde ya que en este marco la rama generativa de la IA (Deep Learning) se vuelve la herramienta clave. 

En mayo, SPUTNIK International, un medio de comunicación estatal pro-ruso, publicó una serie de tuits criticando la política exterior de Estados Unidos y atacando a la administración Biden. Cada uno de ellos provocó una réplica cortante pero bien elaborada de una cuenta llamada CounterCloud, que a veces incluía un enlace a un artículo relevante de noticias u opinión. 

Generó respuestas similares a los tuits de la embajada rusa y los medios de comunicación chinos que criticaban a Estados Unidos. La cuenta fue creada por un experto en ciberseguridad que opera bajo el nombre "Nea Paw", y todo el contenido, desde los tuits, hasta los artículos, noticias citadas, los periodistas y las imágenes eran creadas por un pool de algoritmos de deep learning por un costo inferior a los 400 dólares.

La sofisticación de las herramientas generativas de IA disponibilizan a muy bajo costo la posibilidad de crear potentes aparatos de propaganda. El ecosistema de oportunidades cubre todas las bases: contenido y validación a través de fake news, impacto visual e instalación de la realidad a través de los deep fakes videográficos, y replicación para generar volumen a través de bots y producción automática de contenidos para distribuir en masa a las redes. 

¿Cómo se vería esta estrategia en la práctica? Sintéticamente, la integración de la minería de datos a gran escala hasta el desarrollo de los contenidos y el delivery a través de los canales de comunicación significa "una campaña política en una black box (caja negra)", que a diferencia de las redes sociales tradicionales, que intentan que uno como usuario pase más tiempo en su plataforma, tendría un objetivo distinto: cambiar el comportamiento electoral de la gente respecto de los parámetros inicialmente adquiridos. 

Presentaría tres procesos fundamentales: Primero, los modelos de lenguaje generarían mensajes - SMS/WhatsApp, redes sociales y correos electrónicos - específicamente redactados para el elector. Mientras hoy los propagandistas distribuyen estratégicamente un número determinado de anuncios multiplataforma, este sistema podría generar un volumen indeterminado diseñado puntualmente para cada receptor a lo largo de toda la campaña. Segundo, el sistema debería valerse de técnicas de "reinforcement learning" (la rama de aprendizaje automático que funciona por prueba y error, entregándose penas y recompensas en forma de valores por lo que funciona y no funciona), para mensurar la efectividad de las comunicaciones que está produciendo y para lograr obtener más de tu atención, más interacción y más aceptación de las premisas conducentes al objetivo. Y tercero, la plataforma evolucionaría la mensajería en base al aprendizaje por prueba y error, capitalizando su experiencia con todo el universo de conversaciones que haya tenido, generando a su vez un refinado proceso de profiling permanente que permitiría que de esa
base de datos surjan anuncios que "sigan" al user a otras plataformas en la misma línea.

Impresión, distribución, repetición

Atendiendo a la naturaleza de la IA, habría que considerar, sí, tres virtudes - o errores - más.

a) Los mensajes que el sistema envíe están ordenados a cambiar la posición de cada elector en favor de una marca/candidato, por lo cual bien podría la comunicación terminar siendo "no política". Quizás resulte que el sistema descubre mayor eficiencia en vincular al opositor con pasiones contrarias en el fútbol, o anclar secuencialmente anuncios que le producen al sujeto reacciones negativas al mismo tiempo que se muestra propaganda del competidor. 

b) La plataforma no tendría consideración por la verdad, porque no tiene manera de saber lo que es cierto y lo que no. Su objetivo es guiar tu voto, no dar información cierta. Por lo cual depende de la ética con la que se gestione el proceso la honestidad de parametrizar y disputar la utilización/creación de noticias falsas, inexactas o contenidos maliciosos. 

c) Como es una caja negra, la gente no tendría manera de saber qué estrategias y qué hay en el trasfondo de un activo tan incidente en la democracia. Las condiciones están virtualmente dadas para masificar un cambio radical en la manera en la que se hacen campañas políticas e influenciar las disputas que se suceden por el poder. Sin ser alarmistas, solo exactos, no hace falta una "Inteligencia Artificial General",
súperpoderosa, para transformar de lleno el mundo moderno.