Durante los últimos ocho años, un proyecto experimental financiado por el multimillonario cofundador y CEO de OpenAI, Sam Altman, estuvo probando en silencio una idea utópica: ¿Qué pasaría si a todos los habitantes del mundo se les diera dinero gratis, regularmente, sin condiciones?
Renta básica universal fue uno de los primeros conceptos sondeados por OpenResearch, un laboratorio de moonshots (acciones radicales) vinculado a OpenAI al que Altman aportó personalmente decenas de millones de dólares en una cruzada por dar forma al futuro que considera inevitablemente perturbado por la inteligencia artificial.
Ahora, el proyecto publicó los resultados de un amplio ensayo que, en forma acumulativa, regaló 45 millones de dólares a miles de personas en todo Estados Unidos, en lo que llamó el estudio más exhaustivo jamás realizado sobre la renta garantizada.
La investigación sobre la renta básica
Las conclusiones del estudio se difundieron hoy en dos documentos publicados por la Oficina Nacional de Investigación Económica norteamericana. Son los primeros de varios informes que OpenResearch tiene previsto publicar, en los que se detalla un ensayo de tres años de duración en el que 3.000 participantes de Texas e Illinois fueron elegidos al azar para recibir un monto mensual de 1.000 o 50 dólares.
Tenemos muchos datos sobre lo que puede hacer la renta básica. Sólo discrepamos sobre si queremos que ocurra, dijo Karl Widerquist, profesor de la Universidad de Georgetown en Qatar.
El objetivo de la investigación era saber cómo cambiarían nuestras vidas si recibiéramos un pequeño subsidio incondicional. Sus conclusiones iniciales revelan que las personas que recibieron este dinero tendieron a gastarlo en necesidades básicas, atención médica y ayuda a los demás. Los próximos trabajos se centrarán en temas como los niños, la movilidad, la delincuencia y la política.
A lo largo del ensayo, los investigadores recopilaron datos de encuestas online y telefónicas, entrevistas y diarios de tiempo, así como de fuentes de terceros como registros educativos e informes crediticios. También extrajeron sangre a los participantes que lo desearon para realizar un seguimiento de los cambios en determinados biomarcadores de salud. Una vez finalizado su análisis, el equipo espera identificar y compartir públicamente su conjunto de datos.
Nuestro objetivo es producir los datos y hacerlos públicos de la forma que mejor beneficie a la gente, y lo más ampliamente posible, declaró a Forbes Elizabeth Rhodes, directora de OpenResearch. Si bien no es el primer esfuerzo por medir los beneficios de una renta garantizada, el estudio de OpenResearch se sitúa en el extremo más amplio de varias docenas de programas piloto en todo el mundo. El mayor es un ensayo de 12 años en Kenia que comenzó en 2017 y está financiado por la organización filantrópica GiveDirectly.
Países como EE.UU. y Canadá también investigaron al respecto. Desde la década de 1980, los residentes de Alaska recibieron pagos anuales generados por los royalties de petróleo y gas del estado. El año pasado, California puso en marcha su primera prueba de ingresos garantizados financiada por el Estado, que se destinará a los antiguos jóvenes en acogida.
Karl Widerquist, historiador de la renta básica y profesor de la Universidad de Georgetown en Qatar, afirmó que actualmente estamos experimentando un movimiento de renta básica de tercera ola tras ser testigos de cómo su popularidad aumentaba durante muchas décadas.
OpenResearch se puso en contacto con él hace unos años para que diera su opinión sobre el ensayo, que aún no había empezado, y dijo a Forbes que se seleccionaron cantidades decentes para estudiar. Ahora, el experto quiere que el gobierno federal avance en la implantación de la renta básica. Tenemos muchos datos sobre lo que puede hacer la renta básica. Sólo discrepamos sobre si queremos que esto ocurra, afirmó.
Altman dijo en repetidas ocasiones que ve la renta básica universal como una solución a la pobreza, remontándose a su época como presidente de la aceleradora de startups Y Combinator. En un artículo de blog de hace casi una década, convocó a los investigadores. Nos gustaría financiar un estudio sobre la renta básica. Hace tiempo que me intriga la idea y, aunque se debatió mucho, hay muy pocos datos sobre cómo funcionaría, escribió.
¿Una solución a la automatización?
Recientemente, la renta básica fue difundida por empresarios tecnológicos de Silicon Valley que la ven como un bálsamo para el desempleo humano causado por la automatización. Va a ser necesaria, cada vez habrá menos trabajos que un robot no pueda hacer mejor, afirmó Elon Musk en 2017. Este año el empresario reafirmó su opinión y sostuvo: No tendremos una renta básica universal. Tendremos una renta alta universal, sin explicar la diferencia.
Altman llamó conclusión obvia a su predicción de que las computadoras sustituirán efectivamente a toda la fabricación.
Sin embargo, algunos tecnólogos siguen siendo escépticos. El informático y padrino de la realidad virtual Jaron Lanier mantiene un amistoso desacuerdo con Altman y otros que respaldaron el bienestar social subvencionado por la IA. Lanier declaró a Forbes que, en el intento de crear una sociedad más igualitaria, la renta básica corre el riesgo de centralizar este flujo de riqueza.
Suponiendo que la superinteligencia esté más allá del horizonte, me gustaría ver a la gente convertirse en orgullosos proveedores de datos en una nueva economía como salida a este escenario plutocrático, dijo Lanier. Mientras tanto, es preocupante que los empresarios tecnológicos envíen el mensaje de que los humanos pronto quedarán obsoletos. La gente no dirá 'qué amable', dirá: 'te odio, me estás diciendo que te necesito, y dependo de tu generosidad'.
Rhodes declinó hacer comentarios sobre la visión del mundo de Altman y cómo podría haber influido en el ensayo, señalando que el estudio no pretendía ser prescriptivo. No existe una única solución para ningún desafío, dijo.
Pero Altman es conocido por querer hacer realidad sus visiones, a veces a un gran costo, una característica que lo convirtió en una figura polarizante en la tecnología. En 2019, fundó Worldcoin, la empresa de criptomonedas con escáner de iris que, según él, iba a crear una moneda global de propiedad colectiva que se distribuirá de forma justa a tantas personas como sea posible. El proyecto se quedó muy lejos de su objetivo de incorporar mil millones de usuarios para 2023, y se vio envuelto en un desfile de polémicas. Ahora que dirige la empresa de IA más poderosa del mundo, es difícil imaginar que incluso el proyecto de investigación mejor intencionado escape a su esfera de influencia.
Además, existen otros problemas. OpenResearch y OpenAI comparten ADN, ya que la empresa de IA se apoyó en una donación del laboratorio. También compartieron personal ocasionalmente: un antiguo consejero general y una persona que desempeñó simultáneamente diferentes funciones en cada lugar de trabajo. El año pasado, un investigador afiliado tanto a OpenResearch como a OpenAI fue coautor de un estudio sobre los efectos de la IA en el mercado laboral. OpenResearch afirmó que, dado que ambas organizaciones se fundaron al mismo tiempo, se trataba de oportunidades obvias para colaborar.
Por último, el laboratorio sólo cuenta con dos miembros en su junta directiva: uno de ellos es Altman; el otro es Chris Clark, antiguo jefe de iniciativas estratégicas y sin ánimo de lucro de OpenAI. Clark dejó la empresa de IA a principios de este año, diciendo que quería dedicarle más tiempo a la gente y a los proyectos que me importan profundamente fuera de OpenAI, publicó The Information. Sigue siendo el director de operaciones de OpenResearch, donde continúa gestionando operaciones de alto nivel en toda la organización.
OpenAI y Altman no respondieron a una solicitud de comentarios.
Sobre OpenResearch
Tras completar un doctorado en trabajo social y ciencias políticas en la Universidad de Michigan, Rhodes respondió a la oferta de empleo de Altman en 2016 sin haber escuchado nunca hablar del empresario ni de Y Combinator. Contrató a Rhodes ese año, lo que la convirtió en una de las primeras empleadas de YC Research, que más tarde se convertiría en OpenResearch.
El laboratorio se creó para incubar proyectos a largo plazo que formularan preguntas abiertas. También albergaba un centro de tecnología humanista dirigido por el pionero de la informática Alan Kay y un proyecto de ciudades mejores. Más notablemente, apoyó a un equipo de expertos en inteligencia artificial que construían OpenAI en sus inicios.
Desde su lanzamiento en 2015, OpenResearch y sus entidades acumularon unos 60 millones de dólares en financiación. Diez millones proceden del brazo sin ánimo de lucro de OpenAI, mientras que Altman donó 14 millones a través de una línea de crédito de 25 millones con el laboratorio, según declaraciones fiscales recientes. Otros partidarios son el cofundador de Twitter y defensor de la renta básica Jack Dorsey, que donó 15 millones de dólares a través de su fundación benéfica Start Small, y el cofundador de GitLab Sid Sijbrandij, que aportó 6,5 millones de dólares. A través de algunos de sus investigadores, el proyecto también recibió cerca de 1,1 millones de dólares en subvenciones de los Institutos Nacionales de Salud y la Fundación Nacional de la Ciencia.
El laboratorio (que cuenta con seis empleados a tiempo completo, seis socios académicos voluntarios y 17 miembros voluntarios del consejo asesor) mantuvo deliberadamente un perfil bajo para evitar la sombra de sus benefactores. Pero llamó la atención hace varios años tras lanzar dos proyectos piloto de renta básica en Oakland, California, que pretendían sacar a la luz problemas que podrían surgir durante futuros ensayos de mayor envergadura. Menos de 100 personas recibieron hasta 1.500 dólares al mes durante aproximadamente un año.
En 2018, Wired calificó el esfuerzo de 'lento' y obtuvo un correo electrónico que Rhodes le envió a la entonces alcaldesa de Oakland, Libby Schaaf, en el que decía: Aunque es frustrante para los financiadores, fue bueno desde el punto de vista de la investigación. OpenResearch se negó a decir quiénes eran esos financiadores frustrados, pero señaló que los proyectos piloto sólo pretendían mejorar su comprensión de aspectos como la captación y la transferencia de dinero a personas no bancarizadas.
Su último ensayo con 3.000 personas se llevó a cabo desde noviembre de 2020 hasta el pasado mes de octubre, y en él casi 40.000 personas respondieron a 1,1 millones de correos promocionales enviados a direcciones de Texas e Illinois. Se seleccionaron solicitantes de entre 21 y 40 años con ingresos familiares que no superaban el 300% del nivel federal de pobreza en zonas urbanas, suburbanas y rurales. En su convocatoria original, Altman dijo que buscaban inscribir a personas con iniciativa y talento pero procedentes de entornos pobres. Un tercio fue elegido al azar para recibir 1.000 dólares al mes, mientras que el grupo de control restante recibió 50 dólares al mes.
A una de las participantes, Cara, le diagnosticaron un raro trastorno nervioso que le impedía trabajar. Estuvo en situación de incapacidad a corto plazo, vendió sus posesiones e incluso creó una página de GoFundMe para llegar a fin de mes. Fue como perder la capacidad de poder cuidar de uno mismo, dijo en una entrevista grabada y compartida por OpenResearch. Cara fue asignada al grupo de prueba de 1.000 dólares y dijo que los pagos mensuales bajaron el pánico que sentía.
El hallazgo más amplio del estudio fue que el dinero en efectivo crea flexibilidad: para ser más selectivo en la búsqueda de empleo, para obtener atención médica o para ayudar a un familiar con sus propias facturas. Las transferencias de efectivo llevaron a los participantes a gastar más en necesidades básicas como alimentos, alquiler y transporte, según mostraron los resultados.
Lo que más me sorprendió fue que, en comparación con el grupo de control de 50 dólares, el mayor aumento del gasto se produjo en la ayuda económica a otras personas, afirmó Karina Dotson, directora de investigación e insights de OpenResearch. Dotson explicó que los participantes declararon haber utilizado los fondos para hacer regalos y préstamos, donar a obras de caridad o ayudar a familiares encarcelados. Fue especialmente notorio en el caso de los receptores con ingresos más bajos, que tienen más probabilidades de tener vínculos sociales también con personas de ingresos bajos.
El equipo pidió permiso para hacer extracciones de sangre, algo que acabaron haciendo 1.206 participantes. Midieron biomarcadores como el colesterol, el riesgo de diabetes y la hipertensión, pero no observaron cambios significativos. Personalmente, no esperaba ver a tan corto plazo un cambio real en la salud física, dijo Rhodes. Especialmente con esta población que quizá tuvo un acceso limitado a la atención médica durante mucho tiempo. Lo que sí observaron los investigadores fue un pequeño aumento de la probabilidad de que alguien buscara atención sanitaria, como una visita a la consulta del dentista.
Otras empresas tecnológicas se están implicando en el reparto de dinero gratis; Google financió un estudio sobre la renta básica y las personas sin hogar. OpenResearch también aportó su experiencia para ayudar a los representantes del estado de Illinois a aprobar en 2019 una ley que impide que los participantes en estudios sobre transferencias de dinero no financiados por el gobierno pierdan sus prestaciones actuales.
No está claro si Altman tiene previsto seguir financiando la investigación sobre la renta básica. OpenResearch respaldó otros proyectos que finalmente se cerraron, como una plataforma para promover ensayos clínicos de Covid-19. La empresa afirmó que seguirá recaudando fondos para prolongar su trabajo sobre la asistencia en efectivo, y que quizá empiece a estudiar la desigualdad médica. A principios de este mes, OpenAI anunció una asociación con la empresa de bienestar Thrive Global para crear un entrenador de asistencia sanitaria personalizado con IA.
Mientras tanto, las opiniones de Altman sobre la renta básica parecen estar evolucionando. Hace unos meses, propuso una idea más novedosa para la humanidad: dividendos financieros que todo el mundo recibiría de grandes modelos lingüísticos como ChatGPT. No dio detalles sobre cómo o por qué funcionaría esto, pero decidió llamarlo cálculo básico universal.
Nota publicada en Forbes US.