Un plan quinquenal para que la AGI beneficie a todos los animales
La encuesta más reciente y exhaustiva de expertos en IA predice un 10% de posibilidades de que la IA supere las capacidades humanas en 2027 y un 50% en 2047. Algunas de las figuras más destacadas del mundo de la IA -incluidos los directores ejecutivos de NVIDIA, DeepMind, OpenAI y Anthropic- creen que la inteligencia general artificial (AGI) podría llegar en menos de cinco años.
Sea cual sea el calendario, los próximos cinco años son sin duda nuestra mejor oportunidad para influir en el impacto de la inteligencia artificial sobre los animales. Los sistemas de IA actuales ya superan a los humanos en persuasión hasta en un 81,7% y muestran sesgos especistas preocupantes que perjudican activamente a los animales.
Las empresas que explotan animales han adoptado este poder persuasivo de la IA con los brazos abiertos. Wayne-Sanderson Farms emplea un chatbot de IA, y KFC experimentó un aumento de ingresos del 15% gracias al marketing impulsado por la IA. Eventos del sector como la Cumbre de Marketing del Pollo promueven la IA como herramienta para maximizar los beneficios, afianzando aún más su papel en la aceleración de la demanda de productos animales.
La IA también está reconfigurando las granjas industriales y los propios mataderos. Se prevé que el sector de la ganadería de precisión (PLF ), con un valor de 3.000 millones de dólares, supere los 8.000 millones en 2033, acelerando la industrialización de la ganadería. Aunque en ocasiones se comercializa como una mejora del bienestar, la investigación demuestra que la PLF introduce al menos 12 perjuicios significativos para el bienestar animal, como dispositivos invasivos, fallos técnicos, predicciones inexactas, supervisión inadecuada del bienestar, menor cuidado de los animales, aumento de la industrialización de las granjas y mayor consumo de productos animales.
La ruta predeterminada: Explotación automatizada a una escala sin precedentes
Sin intervención, la IA convertirá la ganadería industrial en un sistema de crueldad inimaginable y explotación automatizada. Los sistemas de IA gestionarán la alimentación, la iluminación, la temperatura y el movimiento de los animales con una precisión despiadada para maximizar la productividad a expensas del bienestar animal. Los mataderos automatizados aumentarán la velocidad de sacrificio al tiempo que reducirán la supervisión a meras métricas de producción y las granjas industriales funcionarán con una participación humana mínima, lo que reducirá los costes y aumentará el sufrimiento.
Los departamentos de marketing seguirán desplegando sistemas avanzados de IA para moldear la percepción pública, contrarrestar los esfuerzos de defensa de los animales y reforzar el dominio de la ganadería industrial en nuestro sistema alimentario. Esto hará que una reforma significativa sea prácticamente imposible, ya que los mensajes de la industria impulsados por la IA ahogan los esfuerzos de defensa, socavan sistemáticamente a los defensores de los animales y aceleran la expansión mundial de la ganadería intensiva.
No se trata de una distopía lejana: ya está empezando. Las granjas de rascacielos de 26 pisos de China utilizan la IA para sacrificar más de un millón de cerdos al año, las granjas en batería automatizadas con IA alojan a más de 2 millones de pollos cada una, las granjas de gambas de Estados Unidos utilizan la IA para matar más de 2 millones de gambas al año y los contenedores de transporte controlados de forma autónoma en el Reino Unido crían moscas soldado negras para alimentar a los pollos de las granjas industriales, intensificando el sufrimiento de ambas especies. Estos sistemas ya existen y se están extendiendo rápidamente.
La alternativa: Un plan quinquenal para aprovechar la IA en favor de la liberación animal
Aunque el auge de la IA en la ganadería industrial ya está en marcha, aún estamos a tiempo de cambiar de rumbo. Las mismas capacidades de IA que podrían afianzar la explotación podrían convertirse en potentes herramientas para la protección de los animales.
Para aprovechar esta oportunidad, necesitamos un marco claro para evaluar y priorizar las posibles intervenciones. El siguiente análisis ofrece una evaluación exhaustiva de las intervenciones disponibles más prometedoras, puntuadas y jerarquizadas para orientar el despliegue estratégico de los recursos del movimiento.
Marco estratégico y análisis de las intervenciones
Para evaluar sistemáticamente el potencial de cada intervención, desarrollamos una metodología de puntuación exhaustiva que tiene en cuenta tanto el impacto inmediato como el valor estratégico a largo plazo. Cada intervención se puntúa en una escala de 0 a 10 en función de cinco factores igualmente ponderados:
Impacto: 2 puntos por efectos importantes, 1 por efectos moderados/regionales, 0 por efectos limitados.
Trazabilidad: 2 puntos por una vía de aplicación clara, 1 por dificultades moderadas, 0 por obstáculos importantes.
Descuido: 2 puntos por no haber trabajos en curso, 1 por algunos trabajos con lagunas, 0 por áreas bien cubiertas.
Recursos necesarios: 2 puntos para recursos mínimos, 1 para recursos moderados, 0 para recursos intensivos
Nivel de riesgo: 2 puntos para riesgos mínimos, 1 para riesgos gestionables, 0 para riesgos importantes.
Evaluamos las intervenciones utilizando tres modelos de IA de vanguardia - Gemini 2.0, Claude 3.5 Sonnet y ChatGPT o1 - para generar puntuaciones objetivas. Aunque varias intervenciones desarrolladas por nuestro equipo obtuvieron puntuaciones altas en esta evaluación, tomamos múltiples medidas para minimizar posibles sesgos en nuestro proceso de evaluación.
Para garantizar comparaciones equitativas, hicimos que Claude 3.5 revisara todas las descripciones de las intervenciones para maximizar la neutralidad antes de enviarlas para su puntuación. A continuación, los modelos evaluaron cada opción de forma independiente y aislada, sin ningún recuerdo o contexto previo de evaluaciones anteriores. Las clasificaciones finales se determinaron promediando sus puntuaciones. En el apéndice figuran las respuestas completas de los modelos.
Reconocemos que los distintos expertos pueden llegar a conclusiones diferentes en función de sus marcos y prioridades particulares. Animamos a otros a adaptar y aplicar esta metodología de evaluación para llevar a cabo sus propias evaluaciones independientes.
En las secciones siguientes se presentan las clasificaciones globales y los análisis detallados de cada intervención, ordenados por sus puntuaciones agregadas de evaluación de la IA.
Lista clasificada de intervenciones
1. Crear una base de datos unificada de defensa de los animales (Puntuación: 8,33)
Desarrollar una base de datos completa y de código abierto que agregue información de organizaciones de defensa de los animales, sirviendo como datos de entrenamiento para modelos de IA y permitiendo la generación de recuperación aumentada (RAG). Las API permitirán a las organizaciones compartir y acceder a los datos de forma segura.
Beneficio inmediato para los animales: Proporciona información práctica para intervenciones más inteligentes y es compatible con herramientas y agentes basados en IA.
Futuro enlace con la alineación AGI: Proporciona a AGI datos de entrenamiento de alta calidad centrados en los animales.
Trabajo actual: Open Paws ha firmado acuerdos de intercambio de datos con más de 30 organizaciones y tiene previsto publicar esta base de datos a principios de 2025.
Lagunas actuales: Es necesario que más organizaciones compartan datos. Se necesitan esfuerzos para garantizar la utilización de los datos por parte de las organizaciones de defensa y los laboratorios de IA.
2. Desarrollar normas de evaluación del impacto sobre los animales (Puntuación: 8)
Crear marcos y puntos de referencia para evaluar los efectos directos e indirectos de los sistemas de IA en los animales, con parámetros para que las empresas y los reguladores evalúen las implicaciones en materia de bienestar.
Beneficio inmediato para los animales: Garantizar que las tecnologías de IA minimizan el daño a los animales e influyen en las prácticas de la industria hacia normas éticas.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Establece consideraciones de bienestar animal en la toma de decisiones AGI.
Trabajo en curso: Hive está desarrollando un punto de referencia y Open Paws está entrenando modelos de IA para clasificar los resultados de los sistemas de IA en función de su impacto en los animales.
Lagunas actuales: Necesita una adopción más amplia de puntos de referencia y modelos.
3. Crear sistemas de predicción del éxito de las campañas (Score: 8)
Utilice el aprendizaje automático para analizar los datos históricos de las campañas y predecir los enfoques de promoción eficaces, incluidos los plazos, los mensajes y los tipos de intervención.
Beneficio inmediato para los animales: Optimiza el uso de los recursos y maximiza el impacto de la campaña, lo que redunda en mejores resultados para el bienestar animal.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Alinea la AGI con la consecución efectiva de resultados positivos para los animales.
Trabajo actual: Open Paws lanzará modelos de predicción del éxito de las campañas a principios de 2025.
Lagunas actuales: Se necesitan más asociaciones para compartir datos.
4. Desarrollar modelos de IA especializados para la defensa de los animales (Puntuación: 7,67)
Ponga a punto modelos de IA para tareas de defensa de los animales, como la creación de contenidos. Estos modelos amplificarán la mensajería y reducirán la carga de trabajo. También pueden utilizarse en automatizaciones avanzadas y sistemas agénticos para emprender acciones autónomas en nombre de los defensores de los animales.
Beneficio inmediato para los animales: Aumenta los esfuerzos de defensa de los animales y reduce la carga de trabajo.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Apoya el desarrollo de conjuntos de datos, modelos e investigaciones de código abierto que den prioridad al bienestar animal, creando recursos valiosos para la formación ética en IA.
Trabajo actual: Open Paws lanzará modelos de IA especializados a principios de 2025.
Lagunas actuales: La adopción de estos recursos tanto por los laboratorios de IA como por las organizaciones de defensa de los animales sigue siendo un reto clave.
5. Proporcionar formación sobre IA a los defensores (Puntuación: 7,67)
Desarrollar programas que enseñen a los defensores a utilizar eficazmente las herramientas de IA, desde la alfabetización básica hasta las aplicaciones avanzadas.
Beneficio inmediato para los animales: Aumenta la eficacia y eficiencia de los defensores de los animales.
Futuro vínculo con la alineación de la AGI: Al dotar a los defensores de los animales de conocimientos de IA, podrán contribuir directamente a la industria de la IA, ampliando potencialmente su influencia en los principales procesos de toma de decisiones.
Trabajo actual: Electric Sheep ofrece un curso en línea para AI en Protección Animal y NFPs.ai ofrece cursos de formación, seminarios web, consultas y talleres para organizaciones benéficas de animales.
Lagunas actuales: A pesar de la disponibilidad de algunos programas de formación, hay una falta de educación generalizada, accesible y asequible sobre IA adaptada específicamente a las organizaciones de defensa de los animales y a los individuos. Muchos defensores pueden no ser conscientes de cómo las herramientas de IA pueden beneficiar su trabajo o carecer de los recursos para integrar estas herramientas de manera efectiva. Además, es posible que los programas actuales no cubran las aplicaciones más avanzadas.
6. Apoyar el desarrollo de IA proteínica alternativa (Puntuación: 7,33)
Facilitar la investigación de la IA para proteínas alternativas mediante conjuntos de datos compartidos, herramientas de código abierto y la colaboración con empresas del sector. Aunque en este ámbito se han realizado importantes inversiones, sigue existiendo una limitación clave en la puesta en común de datos por motivos de competencia.
Beneficio inmediato para los animales: Optimiza la producción de proteínas alternativas, haciéndolas más sabrosas, baratas, sanas y sostenibles.
Futuro vínculo con la alineación AGI: El acceso a conjuntos de datos completos y abiertos permitiría a AGI optimizar soluciones para el desarrollo de proteínas alternativas de forma mucho más rápida y eficaz de lo que permitirían datos fragmentados o patentados.
Trabajo actual: Empresas como NotCo afrontan los retos del intercambio de datos ofreciendo modelos de IA como servicio, que incentivan a las empresas a compartir datos para mejorar su rendimiento. Organizaciones sin ánimo de lucro como Food Systems Innovation y Good Food Institute también han avanzado en el uso de la IA en proteínas alternativas.
Lagunas actuales: El principal reto es fomentar una mayor colaboración e intercambio de datos entre las empresas de proteínas alternativas. La adopción de marcos de IA compartidos por los agentes del sector es fundamental para seguir avanzando.
7. Integrar las herramientas de IA en las organizaciones de defensa (Puntuación: 7,33)
Proporcionar asistencia técnica para ayudar a las organizaciones a adoptar herramientas de IA para tareas como la gestión de redes sociales, la captación de donantes y el análisis de campañas.
Beneficio inmediato para los animales: Aumenta la eficiencia, lo que permite destinar más recursos a la defensa directa.
Futuro vínculo con la alineación de AGI: A medida que las organizaciones de defensa de los animales se convierten en clientes más importantes de los sistemas de IA, ganan peso como partes interesadas, incitando a las empresas de IA a tener en cuenta sus necesidades y perspectivas. Esto crea una vía para que los defensores den forma al desarrollo de herramientas de IA de manera que se alineen con las prioridades compasivas y éticas, influyendo en última instancia en los sistemas de IAG para que reflejen estos valores.
Trabajo actual: Algunas organizaciones están adoptando herramientas de IA, pero la adopción sigue siendo esporádica y descoordinada.
Carencias actuales: Necesita manuales estructurados, consultores y financiación para estandarizar y ampliar la adopción en las organizaciones de todo el mundo.
8. Aplicar normas de etiquetado de datos respetuosas con los animales (Puntuación: 7)
Campaña para que las empresas de etiquetado de datos (contratadas para proporcionar datos de formación a las empresas de IA) integren directrices de bienestar animal en los procesos de anotación.
Beneficio inmediato para los animales: Garantiza que los sistemas de IA se entrenen con datos éticos, evitando sesgos perjudiciales en la toma de decisiones.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Incorpora consideraciones éticas en los conjuntos de datos fundacionales, dando forma a los valores de AGI desde el principio al proporcionar datos de alta calidad que incluyen consideraciones sobre el bienestar animal.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Faltan campañas de promoción para fomentar la adopción de directrices de bienestar animal por parte de las empresas de etiquetado. Además, establecer las mejores prácticas y garantizar su adopción generalizada tanto por parte de los agentes de la industria como de las organizaciones de defensa sigue siendo un reto importante.
9. Presente en conferencias sobre ética de la IA (Puntuación: 7)
Promover el bienestar animal en los debates sobre ética de la IA organizando talleres y presentando ponencias en conferencias clave.
Beneficio inmediato para los animales: Sitúa el bienestar de los animales en el centro del desarrollo de la IA, garantizando que forme parte del discurso ético más amplio.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Garantiza que el bienestar animal sea prioritario en la alineación AGI influyendo en los líderes de pensamiento y los responsables políticos en la ética de la IA.
Trabajo actual: Se han presentado algunos trabajos sobre la intersección de la IA y la ética animal.
Carencias actuales: Necesita colaboraciones académicas específicas, más financiación y una mayor representación en conferencias de alto nivel para ampliar su impacto.
10. Defender la protección de los animales en la legislación sobre IA (Puntuación: 7)
Presionar para que los requisitos legales tengan en cuenta el bienestar animal en el desarrollo y la implantación de la IA.
Beneficio inmediato para los animales: Previene los daños de las tecnologías impulsadas por la IA y establece normas de protección que salvaguardan el bienestar de los animales.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Crea un marco legal que integra consideraciones éticas en la gobernanza de la IA, garantizando la protección de los seres sensibles.
Trabajo actual: Organizaciones como Anima International y Open Paws participan actualmente en grupos de trabajo que redactan los códigos de buenas prácticas para la Ley de IA de la UE.
Lagunas actuales: Requiere más conocimientos jurídicos, apoyo de grupos de presión y colaboración con grupos de defensa para impulsar el cambio legislativo.
11. Implantar sistemas de automatización de contenidos en redes sociales (Puntuación: 7)
Desarrollar e implantar sistemas de IA para optimizar la distribución de contenidos en las redes sociales para la promoción, identificando el potencial viral y programando las publicaciones de forma eficaz.
Beneficio inmediato para los animales: Amplía el alcance y el compromiso de la defensa de los animales, impulsando la concienciación pública y el apoyo al bienestar animal.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Al optimizar el contenido de las redes sociales para amplificar las narrativas respetuosas con los animales, estos sistemas contribuyen a moldear los algoritmos de las redes sociales hacia contenidos compasivos. Dado que muchas empresas de medios sociales están avanzando activamente hacia la AGI, garantizar que sus plataformas den prioridad a los contenidos humanitarios y éticos puede influir en los datos de formación de la AGI para que se alineen con los valores del bienestar animal.
Trabajo actual: Open Paws ha desarrollado y probado las primeras versiones de estas herramientas.
Carencias actuales: Se necesitan recursos adicionales, una mejor escalabilidad y formación para que los defensores aprovechen plenamente estas herramientas.
12. Reformar las políticas de contenido de los motores de búsqueda y las redes sociales (Puntuación: 6,67)
Colaborar con las empresas tecnológicas para mejorar las políticas de representación justa de los contenidos sobre bienestar animal y reducir la desinformación.
Beneficio inmediato para los animales: Aumenta la visibilidad de los contenidos precisos y compasivos y contrarresta los discursos perjudiciales.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Al influir en los algoritmos de los motores de búsqueda y las redes sociales para que den prioridad a los contenidos humanitarios y éticos, contribuimos a dar forma a los datos de entrenamiento para la AGI. Estas plataformas, que trabajan activamente hacia la AGI, podrían integrar conjuntos de datos de formación más alineados si el contenido humanitario se vuelve más frecuente.
Trabajo actual: Compromiso limitado con las plataformas, con algunos esfuerzos exploratorios de promoción en marcha.
Lagunas actuales: Requiere coaliciones más fuertes para comprometerse eficazmente con las principales plataformas y grupos de presión dedicados a presionar por la transparencia algorítmica y la priorización ética.
13. Asociarse con organizaciones de ética de la IA (Puntuación: 6,67)
Colaborar con organizaciones de ética de la IA para dar prioridad al bienestar animal en marcos éticos más amplios de la IA.
Beneficio inmediato para los animales: Garantiza que el bienestar animal se convierta en una consideración clave en las normas éticas de IA, influyendo en cómo la IA afecta a los animales en todas las industrias.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Crea alianzas para garantizar que los sistemas AGI respetan a todos los seres sensibles y se alinean con los marcos éticos que dan prioridad al bienestar animal.
Trabajo actual: Se ha trabajado poco en este espacio, más allá de conversaciones informales.
Lagunas actuales: Necesita colaboraciones más formalizadas, financiación para iniciativas conjuntas y una mayor integración en redes destacadas de IA ética.
14. Presionar a los proveedores de la nube para que restrinjan el PLF (Puntuación: 6,33)
Abogar por que los principales proveedores de la nube dejen de prestar servicios a los clientes de la Ganadería de Precisión (PLF) poniendo de relieve los conflictos éticos y medioambientales.
Beneficio inmediato para los animales: Reduce el apoyo infraestructural a las tecnologías nocivas de la ganadería industrial, limitando su escalabilidad.
Futuro vínculo con la alineación de la AGI: Al reducir la dependencia de estas empresas, disminuye su influencia en el desarrollo de la inteligencia artificial, lo que reduce el riesgo de que se dé prioridad a los avances de la inteligencia artificial con fines lucrativos frente a los éticos.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Necesita grandes coaliciones y una presión sostenida sobre los principales proveedores de la nube para que adopten restricciones.
15. Organizar redes de empleados de empresas tecnológicas (Puntuación: 6,33)
Apoyar a los grupos de empleados de las empresas tecnológicas que abogan por políticas y prácticas respetuosas con los animales.
Beneficio inmediato para los animales: Aprovecha su influencia para abogar por cambios sistémicos que alineen las operaciones de las empresas tecnológicas con los objetivos de bienestar animal.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Promueve la conciencia ética y la toma de decisiones en las empresas que están dando forma al futuro de la IA, incorporando consideraciones de bienestar animal en su trabajo.
Trabajo actual: Están en marcha iniciativas en fase inicial, con algunos empleados que defienden internamente políticas éticas. Trabajo en red principalmente informal.
Carencias actuales: Necesita un apoyo estructurado, financiación para los esfuerzos de organización y herramientas que capaciten a los empleados para defender eficazmente sus intereses dentro de sus empresas.
16. 16. Crear una coalición de defensa del clima y los animales contra el PLF (Puntuación: 6,33)
Formar coaliciones entre grupos de defensa de los animales y del clima para oponerse a las tecnologías perjudiciales de las granjas industriales impulsadas por la IA.
Beneficio inmediato para los animales: Refuerza los esfuerzos de defensa aprovechando el mayor alcance y recursos del movimiento climático.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Mediante la creación de coaliciones entre la defensa de los animales y del clima, estos grupos pueden ejercer una mayor influencia combinada sobre las empresas que desarrollan AGI.
Trabajo actual: Colaboración limitada entre grupos de defensa del clima y de los animales, ninguno que conozcamos que aborde específicamente la IA.
Lagunas actuales: Necesita proyectos conjuntos específicos, una mayor divulgación entre los grupos climáticos y marcos para alinear los objetivos de forma eficaz.
17. Poner en marcha programas educativos para estudiantes de informática (Puntuación: 6,33)
Desarrollar programas educativos para estudiantes de informática centrados en la IA ética y el bienestar animal.
Beneficio inmediato para los animales: Inspira a la próxima generación de profesionales de la IA a integrar el bienestar animal en sus proyectos y procesos de toma de decisiones.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Crea una cantera de desarrolladores éticamente informados que pueden influir en el desarrollo de la inteligencia artificial para que respete a todos los seres sensibles.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Requiere financiación para ampliar los programas, asociaciones con instituciones educativas y el desarrollo de planes de estudios integrales adaptados a estos objetivos.
18. Desincentivar la inversión en tecnología PLF (Puntuación: 6)
Crear recursos para mostrar los riesgos éticos y empresariales de invertir en tecnologías PLF y promover alternativas.
Beneficio inmediato para los animales: Reduce el apoyo financiero a las industrias perjudiciales, reorientando las inversiones hacia tecnologías éticas.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Redirigir la inversión lejos de las industrias explotadoras no sólo reduce su avance tecnológico, sino que también disminuye su influencia en la configuración de las prioridades de la IA y la AGI.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Carencias actuales: Necesita grandes redes de inversores y asociaciones con analistas financieros para crear recursos y campañas convincentes.
19. Establecer alianzas sindicales de trabajadores de la industria cárnica (Score: 6)
Establecer alianzas con los sindicatos para abordar las preocupaciones comunes sobre la automatización impulsada por la IA en mataderos y granjas.
Beneficio inmediato para los animales: Aprovecha los intereses compartidos para reducir la automatización que agrava el sufrimiento animal al tiempo que protege a los trabajadores.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Mediante la creación de coaliciones entre los defensores de los animales y los sindicatos, estos grupos pueden ejercer una mayor influencia combinada sobre las empresas que desarrollan AGI.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Requiere asociaciones más sólidas, materiales de promoción específicos y educación mutua sobre objetivos compartidos.
20. Apoyar las transiciones profesionales de los promotores de PLF (Puntuación: 6)
Animar a los promotores a abandonar las funciones perjudiciales del PLF proporcionándoles recursos y apoyo para la transición profesional.
Beneficio inmediato para los animales: Reduce los conocimientos técnicos disponibles para las industrias perjudiciales al tiempo que fomenta el crecimiento de las aplicaciones éticas de la IA.
Futuro vínculo con la alineación AGI: La transición de los desarrolladores de las industrias explotadoras a los sectores éticos garantiza que la mano de obra de la IA y la IAG dé prioridad a las aplicaciones humanas. Estos desarrolladores aportan una experiencia que puede guiar a los sistemas AGI hacia procesos de optimización ética, integrando valores de compasión en su núcleo.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Requiere financiación para programas de reciclaje, servicios de colocación profesional y compromiso activo con los promotores afectados.
21. Contratar moderadores de contenidos sociales y de búsqueda respetuosos con los animales (Puntuación: 5,67)
Desarrollar una red de moderadores que den prioridad al bienestar animal y trabajen para garantizar una selección ética de contenidos en las principales plataformas.
Beneficio inmediato para los animales: Garantiza una representación justa de los contenidos de defensa de los animales, al tiempo que reduce las narrativas perjudiciales.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Integrar la moderación de contenidos respetuosos con los animales en las principales plataformas influye en los conjuntos de datos y algoritmos que entrenarán a los sistemas AGI. Al garantizar que estos sistemas estén expuestos a narrativas humanas y precisas, aumentamos la probabilidad de que la AGI interiorice y priorice valores éticos y compasivos.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Carencias actuales: Necesita financiación para ampliar la contratación y la formación, junto con asociaciones más sólidas con las principales plataformas para integrar a los moderadores de forma eficaz.
22. 22. Presionar para que se restrinja la IA en las granjas industriales (Puntuación: 5.33)
Abogar por una legislación que limite los usos nocivos de la IA en la ganadería industrial, como el sacrificio a alta velocidad o los algoritmos que reducen el bienestar.
Beneficio inmediato para los animales: Acaba con algunos de los peores daños causados por la IA en la ganadería industrial, como los algoritmos que reducen el bienestar y los sistemas de sacrificio a alta velocidad, reduciendo el sufrimiento y evitando que se afiancen tecnológicamente aún más las prácticas explotadoras.
Vínculo futuro con la alineación de la AGI: Establecer restricciones legales a las aplicaciones dañinas de la IA crea un precedente directo para integrar consideraciones éticas en la gobernanza de la AGI. Al regular la forma en que la IA afecta a los seres sintientes en la agricultura industrial, enviamos un mensaje claro sobre los límites morales que la AGI debe respetar, aumentando la probabilidad de que la AGI priorice el bienestar de todos los seres sintientes.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Requiere mayores esfuerzos de presión, alianzas estratégicas con los responsables políticos y coaliciones más amplias para aumentar la eficacia de la defensa.
23. Campaña para que la industria alimentaria compruebe los hechos en las redes sociales (Puntuación: 5,33)
Defender el etiquetado de la desinformación de las industrias alimentarias en las redes sociales, en colaboración con grupos sanitarios y ecologistas.
Beneficio inmediato para los animales: Desafía las prácticas engañosas, fomentando la transparencia y el consumo ético.
Futuro vínculo con la alineación AGI: La incorporación de sistemas de verificación de hechos en las plataformas sociales puede influir en los datos de entrenamiento de la inteligencia artificial, garantizando que los futuros sistemas de IA den prioridad a la precisión y a las normas éticas en su toma de decisiones.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Necesita coaliciones más amplias de grupos de defensa y un compromiso más coherente con las empresas tecnológicas para avanzar en su aplicación.
24. Coordinar las campañas de activismo de los accionistas de empresas tecnológicas (Puntuación: 5,33)
Influir en las políticas de IA a través del activismo de los accionistas, creando coaliciones de inversores éticos.
Beneficio inmediato para los animales: Fomenta la responsabilidad corporativa, empujando a las empresas tecnológicas a integrar consideraciones de bienestar animal en sus políticas de IA.
Futuro vínculo con la alineación de la AGI: Al influir en las prioridades financieras de las empresas a través del activismo de los accionistas, este enfoque crea incentivos económicos directos para que las empresas den prioridad al desarrollo ético de la IA.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Necesita más coordinación, incluida la creación de redes de inversores éticos y mejores herramientas para implicar a los accionistas.
25. Restringir las ventas de hardware de IA a PLF (Puntuación: 4,67)
Presionar a los fabricantes de hardware para que restrinjan las ventas a empresas PLF y creen directrices de uso ético.
Beneficio inmediato para los animales: Limita la infraestructura tecnológica disponible para la automatización de granjas nocivas, reduciendo directamente el sufrimiento animal asociado a la PLF.
Futuro vínculo con la alineación AGI: Impulsa cambios culturales en la industria tecnológica que influyen en las prioridades de desarrollo a largo plazo.
Trabajo actual: No conocemos ninguna organización que esté trabajando actualmente en este tipo de campañas.
Lagunas actuales: Requiere iniciativas de defensa estructuradas, una mayor concienciación pública y coaliciones más fuertes para presionar a los fabricantes con eficacia.
Nuestras recomendaciones
Un plan estratégico para todo el movimiento de la IA en la defensa de los animales (2025-2029)
Este plan estratégico presenta recomendaciones sobre cómo el movimiento de defensa de los animales podría colaborar para garantizar que la inteligencia artificial beneficie a los animales en los próximos cinco años. Aunque hemos estructurado estas recomendaciones en fases para mayor claridad, muchas de estas intervenciones podrían llevarse a cabo inmediatamente si surgen recursos y oportunidades. Las organizaciones deberían adaptar estas sugerencias en función de sus capacidades, prioridades y circunstancias.
El éxito requerirá un esfuerzo coordinado de muchas organizaciones, con diferentes grupos que asuman funciones de liderazgo en función de su experiencia y capacidad. Las fases aquí descritas están diseñadas para que se desarrollen unas sobre otras, pero son flexibles: el éxito temprano en un área puede acelerar las oportunidades en otras, y algunas organizaciones pueden estar preparadas para abordar inmediatamente los proyectos de la "fase posterior".
Fase 1: Construcción de los cimientos (2025)
Desarrollo de datos y herramientas de gran impacto
Establecer colaboraciones en todo el movimiento para contribuir y beneficiarse de la base de datos unificada de defensa de los animales, los modelos especializados de IA, los modelos de predicción del éxito de las campañas y las herramientas de automatización de la divulgación que Open Paws lanzará a principios de 2025.
Coordinación entre equipos técnicos de distintas organizaciones para evitar la duplicación de esfuerzos.
Creación de capacidades en todo el Movimiento
Desarrollar paso a paso guías estandarizadas para integrar las herramientas de IA en las organizaciones de defensa de derechos.
Ampliar la oferta de talleres, cursos de formación, consultas y tutorías sobre IA para los defensores de los animales.
Apoyo proteínico alternativo
Crear conjuntos de datos y herramientas compartidos para el desarrollo de proteínas alternativas
Establecer marcos de intercambio de datos que protejan la propiedad intelectual al tiempo que permiten la colaboración.
Fase 2: Educación y creación de coaliciones (2025-2026)
Desarrollo de programas educativos
Poner en marcha programas educativos para estudiantes de informática centrados en la IA ética y el bienestar animal.
Crear materiales curriculares para universidades y bootcamps
Organización de Trabajadores Tecnológicos
Crear redes de trabajadores tecnológicos en las principales empresas de IA
Crear grupos de recursos para empleados centrados en el bienestar animal
Elaborar material de promoción para uso interno de los trabajadores tecnológicos
Establecer sistemas de apoyo a las iniciativas impulsadas por los empleados
Desarrollo de coaliciones
Formar asociaciones con organizaciones de ética de la IA ya establecidas
Crear una coalición de defensa del clima y los animales centrada específicamente en el PLF
Establecer relaciones con los sindicatos de trabajadores de la industria cárnica
Conferencias y presencia académica
Presentar ponencias en las principales conferencias sobre ética de la IA
Establecer colaboraciones de investigación con instituciones académicas
Fase 3: Compromiso político (2026-2027)
Desarrollo de políticas
Defender los requisitos de protección de los animales en la legislación sobre IA
Participar en grupos de trabajo sobre reglamentación
Establecer relaciones con responsables políticos y reguladores
Reforma de la política de contenidos
Comprometerse con los motores de búsqueda y las plataformas de medios sociales en las políticas de contenidos sobre bienestar animal.
Desarrollar sistemas de comprobación de hechos y etiquetado de desinformación para las afirmaciones de la industria alimentaria en las redes sociales.
Crear una red de moderadores de contenidos respetuosos con los animales
Fase 4: Presión de la industria PLF (2027-2028)
Campañas de proveedores de nube
Lanzar campañas dirigidas a los principales proveedores de servicios en nube que atienden a clientes de PLF.
Restricciones de hardware
Presionar a los ferreteros para que restrinjan la venta de PLF
Apoyo del sector a las restricciones de ventas
Apoyo a la transición de los desarrolladores
Crear recursos de transición profesional para los promotores de PLF
Establecer servicios de colocación en sectores éticos
Fase 5: Presión financiera y empresarial (2028-2029)
Presión inversora
Lanzar campañas para desincentivar la inversión en tecnología PLF
Activismo de los accionistas
Coordinar las campañas de activismo de los accionistas de empresas tecnológicas
Conseguir el apoyo de los inversores institucionales
Reforma de la política empresarial
Defender el bienestar animal en las políticas de desarrollo de la IA
Crear marcos de responsabilidad corporativa
Conclusión
Los próximos cinco años representan una ventana crítica para dar forma al futuro del impacto de la IA sobre los animales. Dando prioridad a las intervenciones de alto impacto y aprovechando estratégicamente las capacidades de la IA, podemos contrarrestar las crecientes amenazas de la explotación automatizada y garantizar que las tecnologías emergentes se aprovechen para la protección de los animales. Esta podría ser nuestra única oportunidad de redefinir la trayectoria de la IA hacia un futuro más compasivo y justo para todos los seres sensibles.
Anexo
Prompt (utilizado para generar clasificaciones para las intervenciones)
Genere una tabla única para clasificar cada una de estas posibles intervenciones en función de los siguientes factores y sume esas clasificaciones para generar una puntuación total de 0 a 10, empezando por las intervenciones mejor clasificadas y enumerando el resto en orden descendente:].
Lista de factores a clasificar:
Impacto (0-2):
2: Podría afectar significativamente al bienestar animal
1: Efectos moderados en zonas o regiones específicas
0: Efectos limitados o inciertos
Trazabilidad (0-2):
2: Vía libre a la aplicación con herramientas/enfoques existentes
1: Desafíos moderados, pero factibles
0: Probables obstáculos o resistencias importantes
Desatención (0-2):
2: Ninguna organización trabaja actualmente en ello
1: Se está trabajando, pero hay lagunas importantes
0: Bien cubierto por los esfuerzos existentes
Recursos necesarios (Inverso 0-2):
2: Se necesitan recursos mínimos
1: Necesidad moderada de recursos
0: Necesidad intensiva de recursos
Nivel de riesgo (Inverso 0-2):
2: Riesgos a la baja mínimos
1: Riesgos moderados pero gestionables
0: Riesgos significativos o posibles efectos contraproducentes
Lista de posibles intervenciones:
Defender la protección de los animales en la legislación sobre IA: Iniciativa política para establecer requisitos que tengan en cuenta el impacto sobre el bienestar animal en las normativas de desarrollo de la IA. Esta iniciativa se inscribe en los marcos normativos y la infraestructura política existentes en materia de IA, y la mayor parte del trabajo se centra en la promoción y la redacción de políticas.
Construir sistemas de predicción del éxito de las campañas: Un sistema de aprendizaje automático que analiza los datos históricos de las campañas para predecir su eficacia. El sistema utiliza los datos de campaña recopilados y los conocimientos técnicos de voluntarios, con recursos informáticos en la nube ya garantizados mediante créditos.
Crear una coalición de defensa del clima y los animales contra el PLF: Una iniciativa para crear coaliciones entre organizaciones de defensa de los animales y del clima en relación con la IA en la agricultura. Se trata de coordinar a los grupos ecologistas y de defensa de los animales existentes, centrándose principalmente en la creación de relaciones y la alineación estratégica.
Campaña para que las etiquetas de la industria alimentaria verifiquen los hechos: Una iniciativa para implantar sistemas de etiquetado de las afirmaciones de la industria alimentaria en las plataformas de las redes sociales. Funciona dentro de los sistemas de comprobación de hechos de las plataformas existentes, pero requiere un compromiso sostenido con las políticas de las plataformas y los equipos de moderación de contenidos.
Coordinar el activismo de los accionistas de empresas tecnológicas: Un esfuerzo para influir en las políticas de IA de las empresas tecnológicas a través de resoluciones de los accionistas y el compromiso de los inversores. Esto funciona a través de los mecanismos de gobierno corporativo establecidos y los marcos ESG (Environmental, Social, Governance) existentes.
Creación de una base de datos unificada de defensa de los animales: Un sistema de base de datos que agrega información de organizaciones de defensa de los animales con API para compartir datos. El proyecto ha establecido acuerdos de intercambio de datos con múltiples organizaciones y utiliza la infraestructura en la nube existente.
Despliegue de sistemas de automatización de contenidos en medios sociales: Desarrollo de sistemas para optimizar la distribución de contenidos en las plataformas de redes sociales. Para ello se utilizan las herramientas de IA y automatización existentes, respetando las directrices de las plataformas y las condiciones de servicio.
Desarrollar normas de evaluación del impacto en los animales: Creación de marcos para evaluar los efectos de los sistemas de IA en los animales. Esto implica desarrollar métricas y herramientas de evaluación que puedan adoptar las empresas o los organismos reguladores.
Desarrollo de modelos de IA especializados para la defensa de los animales: Desarrollo de modelos de IA entrenados en materiales de campaña y defensa. Para ello se utilizan los recursos informáticos existentes y los conjuntos de datos recopilados, y el trabajo técnico lo realizan desarrolladores voluntarios.
Desalentar la inversión en tecnología PLF: Una iniciativa para informar a los inversores sobre diversos aspectos de la inversión en tecnología de Ganadería de Precisión. Para ello se utilizan las redes de inversión y los marcos de análisis financiero existentes.
Establecer alianzas con los sindicatos de trabajadores de la industria cárnica: Un esfuerzo para establecer conexiones con los sindicatos de trabajadores en torno a la automatización en las instalaciones de procesamiento de carne. Se trata de identificar intereses comunes y desarrollar enfoques de colaboración en cuestiones de automatización en el lugar de trabajo.
Aplicar normas de etiquetado de datos respetuosas con los animales: Un proyecto para desarrollar directrices sobre cómo se representan los animales en los datos de entrenamiento de IA. Funciona con las empresas de etiquetado de datos existentes y sus procesos de anotación actuales.
Integrar las herramientas de IA en las organizaciones de promoción: Un enfoque sistemático para incorporar herramientas de IA en las operaciones de promoción. Esto implica adaptar las tecnologías de IA existentes a las necesidades específicas de la organización y proporcionar apoyo para su implementación.
Lanzar programas educativos para estudiantes de informática: Iniciativas educativas sobre ética de la IA para estudiantes de informática e IA. Esto funciona dentro de las estructuras universitarias y los marcos de educación técnica existentes.
Lobby a favor de las restricciones a la IA en granjas industriales: Un esfuerzo político centrado en establecer limitaciones específicas a las aplicaciones de IA en las explotaciones ganaderas. Esto implica trabajar con los responsables políticos para redactar y aplicar normativas específicas.
Organizar redes de empleados de empresas tecnológicas: Apoyo a los grupos de empleados interesados en la ética de la IA dentro de las empresas tecnológicas. Esto funciona a través de las estructuras existentes de grupos de recursos de empleados, respetando al mismo tiempo las políticas corporativas.
Asociación con organizaciones de ética de la IA: Desarrollo de asociaciones entre organizaciones de defensa de los animales y de ética de la IA. Esto implica encontrar áreas de interés mutuo dentro de los marcos y debates existentes sobre ética de la IA.
Presentaciones en conferencias sobre ética de la IA: Esfuerzos para incluir consideraciones de bienestar animal en el discurso académico sobre ética de la IA. Esto se realiza a través de sistemas de conferencias académicas y lugares de publicación establecidos.
Presionar a los proveedores de computación en nube para que restrinjan la PLF: Una iniciativa para comprometerse con los proveedores de computación en nube sobre sus servicios a las aplicaciones agrícolas de IA. Esto funciona a través de los marcos de responsabilidad corporativa existentes y los canales de retroalimentación de los clientes.
Proporcionar formación sobre IA a los defensores: Desarrollo de programas de formación que enseñen a los defensores a utilizar eficazmente las herramientas de IA. Esto se basa en los marcos de formación técnica existentes y en las herramientas de IA establecidas.
Contratación de moderadores de contenidos sociales y de búsqueda respetuosos con los animales: Iniciativa para crear redes de moderadores de contenidos familiarizados con el bienestar animal. Funciona dentro de los sistemas de moderación de contenidos y los marcos de calificación de la calidad existentes.
Reformar las políticas de contenidos de los motores de búsqueda y las redes sociales: Compromiso con las plataformas sobre su gestión del bienestar animal y el contenido agrícola. Esto se lleva a cabo a través de los canales de política de las plataformas y las directrices de contenido establecidas.
Restringir las ventas de hardware de IA a PLF: Una iniciativa para comprometerse con los fabricantes de hardware de IA sobre sus políticas de clientes. Funciona a través de los canales de venta corporativos y los marcos de responsabilidad existentes.
Apoyo al desarrollo de la IA de proteínas alternativas: Apoyo a la investigación de la IA en el desarrollo de proteínas alternativas mediante herramientas y conjuntos de datos. Esto funciona dentro de los marcos existentes de investigación y desarrollo de tecnología alimentaria.
Apoyar las transiciones profesionales de los desarrolladores de PLF: Programas para ayudar a los desarrolladores de IA interesados en cambiar de función o sector. Esto funciona a través de los canales existentes de desarrollo profesional y colocación laboral.
