Por Hirsh Chitkara
Estudiante de doctorado afincado en Nueva York. Anteriormente cubrió temas de política tecnológica para Protocol y Business Insider.
Las élites tecnológicas se están enriqueciendo a costa de debilitar las universidades y otras instituciones científicas, mientras ofrecen migajas a los investigadores por entrenar modelos de IA
Silicon Valley no existiría sin la investigación financiada por el gobierno. Las tecnologías fundamentales, incluidos los semiconductores e Internet, surgieron de programas de investigación militar de la época de la Guerra Fría. Cuando eran estudiantes de posgrado en Stanford, Larry Page y Sergey Brin contaron con la financiación de la Fundación Nacional para la Ciencia para desarrollar los algoritmos de búsqueda que acabarían convirtiéndose en Google.
Las pantallas táctiles y las baterías de iones de litio que ahora llevamos encima todo el día se desarrollaron igualmente en laboratorios universitarios financiados con subvenciones gubernamentales.
Incluso la IA generativa –incesantemente promocionada como el mayor logro del libre mercado, del que depende el destino de la economía estadounidense– surgió de décadas de investigación financiada por el Departamento de Defensa (DOD). Geoffrey Hinton, el ganador del Premio Nobel conocido como el padrino de la IA, dejó su puesto académico en Estados Unidos precisamente porque quería evitar los contratos con el Pentágono. No obstante, Hinton recurrió al Gobierno canadiense para que le ayudara a financiar su laboratorio en la Universidad de Toronto, que acabó formando a investigadores líderes en IA para OpenAI, Google y Meta.
Teniendo en cuenta lo mucho que Silicon Valley se ha beneficiado de la investigación financiada por el Gobierno a lo largo de los años, cabría esperar cierta reverencia hacia el sistema. Como mínimo, incluso los racionalistas tecnoliberales más acérrimos deberían reconocer el valor de no matar a la gallina de los huevos de oro. Sin embargo, las élites de Silicon Valley se encuentran en el centro mismo del devastador ataque de la Administración Trump a la financiación pública de la ciencia y, no por casualidad, se han posicionado para sacar provecho de los escombros.
En particular, los inversores conservadores de capital riesgo Peter Thiel y Marc Andreessen han aprovechado sus estrechos vínculos con el presidente para lanzar un ataque descarado contra las universidades y la ciencia institucional.
En mensajes de texto privados filtrados a The Washington Post el año pasado, Andreessen escribió que “las universidades están en la zona cero del contraataque”. Calificó a Stanford y al MIT como “operaciones de presión principalmente políticas que luchan contra la innovación estadounidense en este momento” y prometió que las universidades “pagarían el precio” de “declarar la guerra al 70 % del país”. Lo más preocupante es que Andreessen pidió que la Fundación Nacional de Ciencias recibiera “la pena de muerte burocrática”.
Thiel lleva mucho tiempo fijándose el objetivo de desviar los fondos federales para investigación de las universidades hacia la industria privada. En numerosas entrevistas, Thiel ha señalado que tenemos 100 veces más doctores en ciencias que hace un siglo, pero que el ritmo de progreso es prácticamente el mismo. La afirmación en sí misma es dudosa. No ofrece ningún criterio claro de referencia con el que medir el progreso científico, ni considera ni considera la posibilidad de que la ciencia se haya vuelto más compleja tras un siglo de avances. ¿Podría ser que se necesite más burocracia, por muy defectuosa que sea, para operar un Gran Colisionador de Hadrones en comparación con un microscopio y un mechero Bunsen? Para Thiel, la respuesta es un no rotundo: “El doctorado medio es un 99 % menos productivo que la gente de hace 100 años”, concluye con una confianza inquebrantable. Pero ni siquiera él puede ignorar los éxitos de los programas de investigación de la Guerra Fría. Por mucho que pueda doler a su alma libertaria, Thiel reconoce que la DARPA –la rama de investigación y desarrollo del Departamento de Defensa– funcionó bien en sus inicios, pero convenientemente ha decidido que fue solo una aceleración puntual que “se produjo a costa de corromper por completo las instituciones”.
En cualquier caso, las justificaciones importan ahora menos que los resultados reales. Trump inició su segundo mandato con un plan para recortar la financiación federal de la ciencia y extorsionar a universidades destacadas amenazándolas con recortes presupuestarios selectivos. Los ataques fueron orquestados por Michael Kratsios, director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, quien anteriormente había sido jefe de gabinete de Thiel en su fondo de capital riesgo.
El presupuesto propuesto incluía reducciones de financiación del 40 % para el Instituto Nacional de Salud, del 57 % para la Fundación Nacional de Ciencia y del 24 % para la NASA.
Aunque desde entonces el Congreso ha intentado revertir algunos de los recortes, la Administración ya ha infligido un daño enorme. Más de 10.000 trabajadores federales con doctorados en STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) abandonaron la plantilla el año pasado. Los laboratorios universitarios se han visto obligados a despedir a investigadores, cancelar estudios o, simplemente, cerrar por completo. Algunos académicos buscaron refugio en Europa; otros se jubilaron anticipadamente. Un escalofrío evidente se ha apoderado de la comunidad científica, uno que perdurará mucho después de la presidencia de Trump.
¿Por qué los multimillonarios tecnológicos atacan un sistema que les hizo enormemente ricos sin, prácticamente, ningún coste personal? La explicación más obvia es que gran parte de esa financiación recién liberada puede redirigirse a la industria tecnológica. Thiel y Andreessen presentan a las empresas emergentes como el remedio para la burocracia científica supuestamente inflada e ineficiente. Se presentan a sí mismos como los verdaderos defensores de la ciencia, enzarzados en una batalla existencial contra charlatanes burócratas. Si Newton estuviera vivo hoy, según este razonamiento, estaría solicitando entrar en Y Combinator y encargando material promocional para su empresa emergente de SaaS B2B. Esta grandiosidad va acompañada de un fuerte sentido de la paranoia. En una entrevista en 2025, Andreessen describió a la Administración Biden como preocupada por “la aplicación descarnada del poder del Estado administrativo, la aplicación descarnada de la regulación y, luego, la aplicación y promulgación descarnadas y arbitrarias de la regulación”, concluyendo: “Intentaron matarnos sin duda alguna”.
Cuando Trump llegó al poder, les tocó contraatacar a ellos. A medida que se recortaban los presupuestos para la ciencia, las empresas de la cartera respaldadas por Thiel o Andreessen –y a veces por ambos– recibieron miles de millones de dólares en contratos federales. La Administración desreguló las criptomonedas rápidamente y amenazó con castigar a los estados que promulgaran “leyes onerosas y excesivas” relacionadas con la IA. Esta agenda fue encabezada por los asesores políticos de Trump, entre ellos el multimillonario inversor de capital riesgo David Sacks, que dirigió PayPal junto a Thiel, y Sriram Krishnan, que anteriormente había sido socio de la firma de inversión de Andreessen.
Los ataques a la ciencia también crearon una nueva cantera de talento que Silicon Valley podía explotar: los investigadores de STEM recién desempleados. Dentro del sector de la IA, los ejecutivos citan con frecuencia el objetivo de crear modelos que sean “expertos con nivel de doctorado” en diversas disciplinas académicas. Pero entrenar esos modelos requiere de expertos reales con nivel de doctorado para redactar indicaciones relevantes, generar datos de entrenamiento y verificar los resultados. ¿Cómo se consigue que alguien con un doctorado en física o matemáticas se siente a resolver cientos de problemas complejos? Una forma es contratarlos, pagarles un salario competitivo y ofrecerles un seguro médico. Otro enfoque, quizás menos obvio, es eliminar tantas oportunidades laborales como sea posible, de modo que los investigadores altamente cualificados se vean tentados a realizar trabajos esporádicos y monótonos por 30 dólares la hora.
Surgió una industria multimillonaria precisamente para esta función. Las dos empresas más destacadas, Mercor y ScaleAI, recibieron financiación de capital riesgo de Thiel. Esas inversiones iniciales parecen haber dado sus frutos: Mercor ha recaudado fondos recientemente con un valor de 10.000 millones de dólares, mientras que Meta ha comprado una participación del 49 % en ScaleAI con una valoración de 29.000 millones de dólares. Esta industria ha crecido rápidamente imitando la estrategia que Uber y Lyft utilizaron para atraer a los conductores en los primeros días del transporte compartido. Sus anuncios enfatizan la flexibilidad y la libertad del trabajo por encargo.
Se muestra a académicos desempleados haciendo senderismo por el bosque, leyendo libros en hamacas y practicando deporte con amigos. Las voces en off de sus testimonios explican que, aunque el mercado laboral académico no ofrece oportunidades, el trabajo por encargo les permite ganar dinero sin abandonar su campo, aunque no sea exactamente como lo imaginaban. “Encontrar trabajo en el ámbito académico siempre ha sido una lucha”, señala un freelance, explicando que recurrió a Mercor después de que su institución le retirara la financiación de verano. En un anuncio de una plataforma competidora, un químico formado en Stanford expresa su esperanza de que trabajar con IA le abra oportunidades laborales en el futuro, a pesar del mercado laboral por lo demás desolador para los titulados con doctorado.
Al igual que en el sector del transporte compartido, las promesas iniciales de dinero fácil suelen dar paso a una realidad más complicada. A un estudiante de doctorado en matemáticas aplicadas se le encargó resolver problemas matemáticos de nivel de competición por unos 90 dólares la hora. Las preguntas eran difíciles, incluso para alguien con su experiencia. Sin embargo, la empresa solo pagaba dos horas y media de trabajo por pregunta, y las respuestas incorrectas o incompletas no recibían compensación alguna. Esto significaba que se enfrentaba a una elección: seguir trabajando en problemas difíciles de forma gratuita o rendirse y perder cualquier remuneración. Otros investigadores relataron experiencias similares en diversas plataformas de trabajos esporádicos. Una recién graduada de un programa de ingeniería del MIT recordó haber contabilizado todas sus horas no remuneradas para un proyecto, solo para darse cuenta de que la tarifa horaria efectiva era considerablemente inferior a la anunciada. “Al principio pensé que era una cantidad justa y generosa”, explicó, “pero luego empecé a llevar la cuenta de todas las horas no registradas por las que realmente no me pagaban y, al final, no merecía tanto la pena”.
Los libertarios de Silicon Valley podrían responder que esto no es más que el libre mercado en acción. Al fin y al cabo, nadie obligó a los estudiantes de doctorado ni a los científicos subempleados a realizar trabajos por encargo. Pero este discurso ignora las decisiones políticas que dieron forma a ese mercado “libre” para investigadores y académicos. Todos los investigadores entrevistados para este artículo describieron que recurrieron al trabajo por encargo porque los recortes de financiación federal de Trump hicieron mucho más difícil encontrar oportunidades en su campo. La causa y el efecto son muy claros: el Departamento de Energía recorta la financiación, por lo que desaparece una beca de verano, o la Administración Trump amenaza a una universidad y se cierran múltiples puestos de posdoctorado. “Diría que es como si nos explotaran”, afirmó el estudiante de doctorado en matemáticas aplicadas. Describió los anuncios de trabajos esporádicos en IA como “clickbait”, explicando que, como estudiante de posgrado que lucha por encontrar trabajo en medio de los recortes de financiación, es difícil resistirse a una oferta de empleo que promociona un trabajo a distancia, flexible y asíncrono con tarifas por hora aparentemente elevadas.
Tal y como están las cosas, dependemos cada vez más del altruismo de los jóvenes que ven la ciencia como una vocación, pero ese paradigma solo puede aguantar hasta cierto punto antes de romperse. La mayoría de los científicos no se dedican a esto por el dinero; no se puede decir lo mismo de Silicon Valley. De ahí que Brendan Foody, el fundador de Mercor, de 23 años, se convirtiera en multimillonario sobre el papel en cuestión de meses al suministrar a los laboratorios de IA, entre otros, investigadores con doctorado que luchan por mantenerse a flote en sus largas y cada vez más arduas trayectorias profesionales. “Las empresas más ricas del mundo están dispuestas a gastar lo que sea necesario para mejorar las capacidades de los modelos. Mercor ofrece la capacidad de medir el acierto de estos modelos, que es, en cierto modo, el principal cuello de botella”, explicó Foody en una entrevista reciente. En realidad, los seres humanos que entrenan los modelos son el cuello de botella; las plataformas de trabajos temporales, hay que reconocerlo, simplemente han descubierto cómo sacar provecho de ellos.
El mito del libre mercado se utiliza a menudo para ocultar lo que, en última instancia, son juicios de valor. Incluso el libertarismo de Peter Thiel se detiene donde comienzan los intereses de Palantir. La investigación científica básica nunca ha sido especialmente rentable por sí misma, pero la sociedad se ha beneficiado enormemente de sus avances. El nuevo acuerdo alcanzado por Silicon Valley confunde la generación de riqueza con el progreso. Es como decidir que ya no hay que regar las raíces de un árbol porque el fruto solo proviene de sus ramas. La industria tecnológica puede sufrir a largo plazo, pero varios inversores de capital riesgo obtendrán rendimientos extraordinarios a corto plazo. Mientras tanto, una generación de científicos corre el riesgo de quedarse atrás.
Fuente: Ctxt
Deja una respuesta