[Cooperación Conjunta Corea-Japón en el Mundo 2050] ⑥ IA General para la Ciencia, Ciencia para la Cooperación en IA General

I. Introducción y Motivación

1. Creciente Impacto de la IA en la Ciencia y Potencial de la IAG

La intersección de la inteligencia artificial y la investigación científica representa una de las fronteras más prometedoras en la historia científica moderna. A medida que los sistemas de inteligencia artificial (IA) demuestran capacidades cada vez más sofisticadas en áreas como el análisis de datos y el diseño experimental, nos encontramos en el umbral de una transformación fundamental en la metodología científica. La emergencia de la Inteligencia Artificial General (IAG) promete revolucionar no solo cómo llevamos a cabo la investigación científica, sino también nuestra comprensión fundamental de los fenómenos naturales y las posibilidades tecnológicas (Mitchell 2024).

DeepMind: “La IA, y en última instancia la IAG, tiene el potencial de impulsar una de las mayores transformaciones de la historia. Al resolver algunos de los desafíos científicos y de ingeniería más difíciles de nuestro tiempo, trabajamos para crear tecnologías innovadoras que podrían avanzar la ciencia, transformar el trabajo, servir a diversas comunidades y mejorar la vida de miles de millones de personas.” (Google DeepMind n.d.).

En los últimos años, hemos sido testigos de avances sin precedentes en las capacidades de la IA. Los modelos de lenguaje grandes han demostrado habilidades notables en el análisis de literatura científica y la síntesis de conocimientos. Los sistemas de IA multimodales han mostrado promesas en el reconocimiento de patrones complejos en diversos dominios científicos. Las aplicaciones de IA científica han acelerado el descubrimiento en campos que van desde el desarrollo de fármacos hasta la ciencia de materiales, desde la modelización climática hasta la física de partículas. Estos desarrollos sugieren que la IAG podría catalizar el progreso científico en áreas previamente consideradas imposibles.

2. Imperativo de Cooperación Corea-Japón para el Desarrollo de la IAG

La importancia estratégica de la cooperación Corea-Japón en el desarrollo de la IAG no puede ser subestimada. Ambas naciones poseen fortalezas y capacidades únicas que podrían generar un progreso significativo en la investigación y el desarrollo global de la IAG. Esta cooperación está impulsada por varios factores convincentes: fortalezas tecnológicas complementarias, desafíos regionales compartidos y capacidades de investigación combinadas.

Primero, la avanzada base industrial de Japón, reconocida por su ingeniería de precisión y robótica, complementa el dinámico sector tecnológico de Corea, particularmente en semiconductores e infraestructura digital. Esta sinergia tecnológica crea una base sólida para el desarrollo de la IAG.

Segundo, ambas naciones enfrentan desafíos sociales similares, incluyendo poblaciones que envejecen rápidamente y que requieren soluciones innovadoras de atención médica, preocupaciones ambientales que exigen estrategias sofisticadas de monitoreo y mitigación, y problemas de seguridad energética que demandan soluciones de redes inteligentes y gestión eficiente de recursos en un panorama global en rápida transformación.

Por último, los ecosistemas de investigación de ambos países ofrecen ventajas complementarias. La fortaleza de Japón en investigación fundamental y proyectos científicos a largo plazo. La agilidad de Corea en la comercialización tecnológica y despliegue rápido. Infraestructura de investigación combinada que puede competir a escala global.

II. Análisis del estado actual

1. Estado actual de la política de IA de Corea y cooperación internacional

1) Estrategia de IA de Corea

La estrategia de inteligencia artificial de Corea se puede dividir en dos ejes principales: el establecimiento de una base legal e institucional y la implementación de políticas específicas de desarrollo de IA.

Primero, en cuanto a la base legal e institucional, la “Ley Especial sobre el Desarrollo de Tecnologías Estratégicas Nacionales” promulgada en septiembre de 2023 estableció una base legal para el desarrollo sistemático de tecnologías estratégicas nacionales, incluida la IA. Esta ley abarca contenido integral que incluye la selección y gestión de tecnologías estratégicas nacionales, el establecimiento de planes básicos, la designación de instituciones de apoyo a políticas, proyectos de investigación estratégicos e institutos de investigación especializados, la promoción de I+D desafiante y el establecimiento de centros de innovación tecnológica regionales. Además, en septiembre de 2023, se anunció la ‘Carta de Derechos Digitales’, que presenta la dirección básica para las normas del orden digital en la era de la IA. Esta se estructura en torno a cinco principios básicos: garantizar la libertad y los derechos en el entorno digital, asegurar el acceso justo y la igualdad de oportunidades, implementar una sociedad digital segura y confiable, promover la innovación digital basada en la autonomía y la creatividad, y avanzar el bienestar humano.

En cuanto a las políticas específicas de desarrollo de IA, el “Plan de Mejora de la Competitividad de IA a Gran Escala” y el “Plan Nacional de Implementación de IA” son casos representativos. El Plan de Mejora de la Competitividad de IA a Gran Escala se centra en la expansión de la infraestructura, incluida la construcción de datos de texto coreanos, el apoyo al desarrollo de hardware/software central y la promoción de nuevos proyectos de I+D. En particular, persigue los “Cinco Proyectos Emblemáticos de IA a Gran Escala” para desarrollar servicios de aplicación de IA a gran escala en cinco áreas: derecho, medicina, asesoramiento psicológico, cultura y artes, e investigación académica.

El Plan Nacional de Implementación de IA aborda desde cuatro aspectos: bienestar público, competitividad industrial, sistemas gubernamentales y vida cotidiana. En términos de bienestar público, tiene como objetivo mejorar la calidad de vida de los ciudadanos a través de la atención social para los vulnerables, la IA de asistencia médica y las plataformas de cuidado infantil. En términos de competitividad industrial, apoya la mejora de la eficiencia del trabajo de expertos y la adopción general de IA industrial a través de proyectos emblemáticos de IA a gran escala. Para los sistemas gubernamentales, mejora la eficiencia administrativa en áreas como la respuesta a desastres, la gestión de la calidad del agua y la automatización de la clasificación estadística. En términos de vida cotidiana, promueve la mejora de la alfabetización en IA y la estandarización de la IA para todos los ciudadanos.

Como extensión de estos esfuerzos, la promulgación de la Ley Básica de IA y el lanzamiento del Instituto de Investigación de Seguridad de IA para finales de 2024, sugieren que la base institucional para el desarrollo de la IA se fortalecerá aún más.

2) Estrategia de Cooperación Internacional en IA de Corea

La cooperación internacional en IA de Corea se centra principalmente en la cooperación bilateral con países afines, incluidos Estados Unidos y la UE, así como en la obtención de liderazgo e influencia en nuevos foros de tecnología emergente.

En el campo de la IA, Corea demostró su compromiso de establecer un liderazgo regulatorio global para el desarrollo seguro e inclusivo de la IA al albergar la Cumbre Global de Seguridad de IA en mayo de 2024. Además, en septiembre de 2024, Corea lanzó el Laboratorio Fronterizo Global de IA con investigadores de primer nivel de Corea y Estados Unidos, iniciando una cooperación concreta entre las dos naciones. Este proyecto reúne a académicos e investigadores líderes de ambos países para llevar a cabo investigación y desarrollo global de IA en las áreas de IA fundamental, IA confiable e IA para la salud, con el objetivo de lograr resultados de investigación líderes y pioneros a nivel mundial.

2. Estado actual de la política de IA de Japón y cooperación internacional

1) Estrategia de Inteligencia Artificial de Japón

El gobierno japonés anunció su “Estrategia de IA” en 2019, con el objetivo de realizar la Sociedad 5.0. Esto se amplió a partir de la “Estrategia de Tecnología de IA” anunciada en 2017, convirtiéndose en una estrategia integral que abarca talento, industria, sociedad y gobernanza más allá del dominio tecnológico. Esta estrategia presenta objetivos estratégicos en cuatro áreas —talento, industria, desarrollo tecnológico y cooperación internacional— basados en tres principios: dignidad, diversidad e inclusión, y sostenibilidad.

Observando los contenidos principales de la estrategia, en términos de talento, tiene como objetivo nutrir recursos humanos adecuados para la era de la IA y atraer talento global. Se centra en la aplicación industrial práctica de la IA y en la obtención de liderazgo global. También persigue el establecimiento de sistemas tecnológicos para implementar una sociedad sostenible y acelerar el logro de los ODS mediante la construcción de redes internacionales de investigación, educación e infraestructura social lideradas por Japón.

Para lograr estos objetivos, se identificaron tareas de implementación en dos ejes. El “campo de construcción de cimientos futuros” que incluye educación e investigación, y el “campo de establecimiento de cimientos industriales y sociales” que incluye la promoción de la utilización de la IA en los sectores social, industrial y público, y la construcción de infraestructura de datos. Posteriormente, a través de la “Estrategia de IA 2021” y la “Estrategia de IA 2022”, se presentaron medidas de seguimiento en respuesta a problemas emergentes y desarrollos tecnológicos. Notablemente, en la Estrategia de IA 2022, se agregó la construcción de infraestructura de tecnología de respuesta a crisis de desastres y pandemias basada en IA para fortalecer la resiliencia nacional después de la COVID-19.

Además, Japón presentó siete principios a través de los “Principios Sociales de IA” en 2019. Estos consisten en centrarse en el ser humano, educación y alfabetización, protección de la privacidad, seguridad, competencia justa, equidad/transparencia e innovación. Estos principios tienen como objetivo promover la responsabilidad y la participación de todos los ciudadanos que viven en una sociedad de IA.

2) Estrategia de Cooperación Internacional en IA de Japón

La cooperación internacional en IA de Japón se centra principalmente en una estrecha colaboración con Estados Unidos. Ejemplos notables incluyen el lanzamiento de una cooperación en investigación de IA de 110 millones de dólares entre la Universidad de Washington, la Universidad de Tsukuba, la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Keio, con el apoyo de empresas globales como NVIDIA, Arm, Amazon y Microsoft.

En el campo de la ética de la IA, ambos países acordaron apoyarse mutuamente en el establecimiento de institutos de investigación de seguridad de IA y fortalecer la cooperación en estándares, métodos y evaluaciones para la seguridad de la IA. En particular, acordaron cooperar en la certificación y etiquetado de contenido oficial del gobierno y el desarrollo de tecnologías y estándares relacionados para reducir los riesgos y daños del contenido generado por IA.

A nivel de instituciones de investigación, se están llevando a cabo diversas cooperaciones, incluida la cooperación en tecnología cuántica e IA entre el Instituto Nacional de Ciencia Industrial Avanzada y Tecnología (AIST) de Japón y NVIDIA, acuerdos de proyectos de computación de alto rendimiento e IA entre el Departamento de Energía de EE. UU. y el Ministerio de Educación, Cultura, Deportes, Ciencia y Tecnología (MEXT) de Japón, y la firma de un Memorando de Entendimiento para la cooperación científica en IA entre el Laboratorio Nacional de Argonne y el RIKEN.

3. Estado actual de la IAG para la Ciencia y la Ciencia para la IAG

El panorama actual de las aplicaciones de la IAG en la investigación científica revela tanto un progreso significativo como oportunidades sustanciales para el avance. Esta sección analiza el estado actual de las capacidades de la IAG y su impacto en las metodologías de investigación científica.

Las 9 formas en que Google la IA está avanzando la ciencia son las siguientes (Google 2024):

1. Resolución del “gran desafío” de predicción de la estructura de proteínas de 50 años

2. Visualización del cerebro humano con un detalle sin precedentes para apoyar la investigación en salud

3. Salvando vidas con pronósticos precisos de inundaciones

4. Detección temprana de incendios forestales para ayudar a los bomberos a detenerlos más rápido

5. Predicción del tiempo más rápida y con mayor precisión

6. Avance de la frontera del razonamiento matemático

7. Uso de la computación cuántica para predecir con precisión la reactividad y la cinética química

8. Aceleración de la ciencia de materiales y el potencial de celdas solares, baterías y superconductores más sostenibles

9. Dando un paso significativo hacia la fusión nuclear y la energía limpia abundante

Las áreas más prometedoras en IA para la Ciencia son las siguientes (Wang et al. 2023):

1. Pronóstico del tiempo,

2. Optimización del diseño de baterías

3. Control magnético de reactores de fusión nuclear

4. Planificación de la ruta de síntesis química

5. Solucionadores neuronales de ecuaciones diferenciales

6. Planificación de la ubicación de centrales hidroeléctricas

7. Generación de registros de salud electrónicos sintéticos

8. Selección de eventos raros en colisiones de partículas

9. Modelado del lenguaje para secuencias biomédicas

10. Cribado virtual de alto rendimiento

11. Navegación en el espacio de hipótesis

12. Imaginología de células vivas de súper-resolución 3D

13. Regresión simbólica

Según Wang et al. (2023), la IA es indispensable en la mayor parte del proceso de investigación científica, incluyendo la optimización de parámetros y funciones, la automatización de procedimientos para recopilar, visualizar y procesar datos, la exploración de vastos espacios de hipótesis candidatas para formar teorías, y la generación de hipótesis y estimación de su incertidumbre para sugerir experimentos relevantes en diferentes áreas.

[Figura 1] Aprendizaje de representaciones significativas de datos científicos

Fuente: (Wang et al. 2023).

Se están realizando esfuerzos concurrentes en diversas disciplinas científicas fundamentales para superar las limitaciones inherentes de la IA, incluida la explicabilidad y la mejora del rendimiento del modelo. Así como el aprendizaje profundo se fundó en principios operativos neuronales, persisten diversas iniciativas de investigación:

1. Desarrollo de arquitecturas de IA novedosas basadas en investigación exhaustiva en neurociencia y ciencias de la vida,

2. Construcción de modelos más precisos, eficientes, estables y explicables basados en diversas teorías físicas, matemáticas y estadísticas,

3. Expansión de los dominios de aplicación de la IA mediante la integración con investigación avanzada en ingeniería, como la mejora de las capacidades de los robots humanoides basados en IA.

Un punto crítico es que Estados Unidos y China mantienen un liderazgo significativo tanto en la IA General para la Ciencia como en la investigación de Ciencia para la IA General en comparación con otras naciones del mundo. Esto indica que la brecha sustancial actual en capacidades de investigación científica y de IA entre las naciones líderes (por ejemplo, EE. UU., China) y otras continuará ampliándose.

Esta creciente disparidad probablemente se manifestará en una brecha de innovación, que posteriormente podría conducir a divergencias integrales en la competitividad nacional en múltiples dimensiones, incluyendo el crecimiento económico y la prosperidad, el desarrollo social y la seguridad.

III. Desafíos Comunes

1. Capital Humano

Tanto Corea del Sur como Japón experimentan desafíos significativos en el cultivo de talentos en IA y campos científicos de vanguardia debido a graves desafíos demográficos: tasas de natalidad decrecientes, poblaciones envejecidas, bajas tasas de matriculación en campos STEM y recursos humanos doctorales y postdoctorales insuficientes. Corea del Sur y Japón no solo luchan por atraer talento debido a una compensación y un trato menos competitivos en comparación con las grandes empresas tecnológicas globales y las naciones líderes en IA como Estados Unidos y China, sino que también enfrentan una fuga de cerebros sustancial.

El cultivo y la retención de talento de alto nivel son críticos tanto en la IA General como en la investigación científica. Sin embargo, tanto Corea del Sur como Japón enfrentan dificultades en el desarrollo y adquisición de talento no solo en cada dominio, sino que encuentran desafíos aún mayores en el desarrollo y aseguramiento de talento en las áreas de convergencia donde estos dos dominios se cruzan.

2. Datos

Un componente crítico de la IA General es la obtención de datos fundamentales de alta calidad. Si bien tanto Corea como Japón mantienen una fuerte competitividad en manufactura avanzada e investigación científica, todavía enfrentan deficiencias relativas tanto en la cantidad como en la calidad de conjuntos de datos científicos sofisticados en comparación con países y empresas avanzadas.

A medida que la futura IA General evoluciona hacia la inteligencia multimodal basada en diversas formas de datos, la variedad, el volumen y la complejidad de los datos se vuelven cada vez más cruciales. Sin embargo, ambas naciones enfrentan dificultades para superar su posición desventajosa debido a restricciones inherentes como la población. En este contexto, surgen varios desafíos críticos: abordar la escasez inminente de datos originales, gestionar la producción y administración de datos sintéticos, y potencialmente complementar las deficiencias de datos a través de la cooperación bilateral.

3. Infraestructura y Financiación

El entrenamiento de modelos de lenguaje grandes y la realización de investigaciones científicas de vanguardia no solo requieren capital humano excepcional y datos de alta calidad, sino también infraestructura de última generación respaldada por importantes inversiones financieras.

Los centros de datos de IA, que requieren una gran cantidad de chips de IA, cada uno con un costo superior a los 30.000 USD, son fundamentales para el entrenamiento de IA, junto con varios componentes de hardware críticos, incluida la infraestructura de energía. De manera similar, la investigación científica avanzada exige equipos experimentales de alto rendimiento e instalaciones de investigación fundamental a gran escala que requieren una inversión de capital significativa.

En consecuencia, la mayoría de la investigación de inteligencia artificial de vanguardia gira en torno a un selecto grupo de grandes empresas tecnológicas capaces de mantener tales requisitos de recursos enormes. En la investigación científica fundamental, la disparidad entre universidades prestigiosas y otras instituciones continúa expandiéndose exponencialmente. Si bien tanto Estados Unidos como China están realizando importantes inversiones gubernamentales y corporativas para asegurar la competitividad de la inteligencia artificial, es razonable afirmar que ninguna otra nación posee la capacidad de lograr economías de escala significativas en la inversión en investigación científica e inteligencia artificial, ya sea a nivel corporativo o nacional.

4. Fragmentación de la Gobernanza Internacional

Junto con los desafíos en talento, datos, infraestructura y financiación, el desafío más significativo en la cooperación internacional actual en IA es la fragmentación del ecosistema global de inteligencia artificial y ciencia debido a la competencia estratégica entre EE. UU. y China.

Todo el ecosistema de IA e investigación científica requiere un cumplimiento de seguridad sustancialmente más riguroso en todas las etapas —desde la investigación conjunta y el intercambio de recursos hasta el intercambio de talentos, la transferencia de tecnología y la comercialización— en comparación con períodos anteriores. Además, mecanismos como los controles de exportación y el escrutinio de inversiones salientes de EE. UU. no solo han disminuido el impulso del intercambio de investigación científica y de IA entre Estados Unidos y China, sino que también han impactado significativamente la cooperación internacional entre las principales potencias medias.

Si bien esta securitización integral de la IA y la investigación científica podría considerarse inevitable para fines de seguridad nacional, disminuye universalmente la eficiencia de la investigación colaborativa global y la productividad de la investigación. Además, esto crea un entorno anormal y distorsionado para la mayoría de las naciones que deben complementar su ecosistema de innovación nacional a través de la cooperación internacional, excepto para las pocas superpotencias. Aunque el acuerdo científico y tecnológico entre EE. UU. y China se ha extendido en dominios limitados en diciembre de 2024, la desacoplación en los sectores de IA más críticos probablemente complicará aún más el desafiante panorama de la cooperación científica y tecnológica internacional (Gilbert y Mallapaty 2024).

IV. Elementos de Cooperación

1. Alineación de la Visión a Medio y Largo Plazo de la IA General

Fortalecer la coherencia de la visión política multinivel entre los dos países debería ser la primera prioridad para promover eficazmente la cooperación de IA General para la Ciencia y Ciencia para la IA General entre Corea y Japón con una perspectiva a largo plazo orientada a 2050.

Corea ha presentado Ciencia y Tecnología Innovación 2045 y Japón ha presentado Sociedad 5.0 como visiones nacionales a largo plazo. Existe la necesidad de explorar conjuntamente oportunidades de cooperación para lograr el futuro preferido que ambos países aspiran a realizar a través de estas visiones a largo plazo. Por ejemplo, dado que las visiones de ambos países presentan objetivos claros en áreas como el envejecimiento de la población, la contaminación ambiental, el cambio climático, el control de enfermedades, los desastres naturales y la transformación digital, existe una seria necesidad de explorar la cooperación de IA para la Ciencia entre Corea y Japón como una metodología para lograr estos objetivos.

Después de completar la exploración de elementos conjuntos al más alto nivel, existe la necesidad de diseñar e institucionalizar planes de acción específicos, hojas de ruta y proyectos emblemáticos en varios niveles, incluyendo ministerios, agencias, institutos de investigación, empresas y universidades. Adicionalmente, el presupuesto requerido para estas cooperaciones a largo plazo debe diseñarse de manera flexible y sostenible.

Finalmente, la visión de cooperación a largo plazo de IA General para la Ciencia y Ciencia para la IA General entre los dos países debe comunicarse activamente y resonar con la sociedad civil en ambos países. Actualmente, los ciudadanos de ambos países comparten preocupaciones comunes sobre los impactos sociales del desarrollo tecnológico excesivo, y la cooperación internacional en campos de tecnología de vanguardia debe comunicar de manera más transparente su necesidad, legitimidad y seguridad a los ciudadanos del país socio.

1. Alineación de visión: Desarrollo de marcos políticos conjuntos, hojas de ruta de investigación compartidas, estrategias de inversión coordinadas, diálogos regulares de alto nivel, armonización regulatoria, marcos de cumplimiento compartidos, mecanismos de prospectiva conjuntos, comité de exploración conjunto

2. Sociedad civil: Programas educativos, evaluación de impacto social, iniciativas de transparencia, programas de intercambio cultural

2. Proyecto Transgeneracional de IA General para la Ciencia, Ciencia para la IA General

Una de las tareas más representativas para promover la cooperación a largo plazo de IA General para la Ciencia y Ciencia para la IA General entre Corea y Japón es diseñar un proyecto transgeneracional entre los dos países. Este proyecto va más allá de simplemente proporcionar financiación para la investigación durante períodos significativamente más largos. Apoya la cooperación de ciclo completo (planificación, diseño, implementación) de grupos de investigación centrales entre dos países, junto con la comercialización conjunta de resultados clave de investigación y el desarrollo colaborativo de talento central.

Además, desde una perspectiva a largo plazo, necesitamos identificar temas de investigación de gran desafío que sean hiperriesgosos para que el sector privado opere. En lugar de apoyar investigaciones con alta probabilidad de éxito que mejoren marginalmente el mundo, ambos países deberían apoyar investigaciones revolucionarias y disruptivas que podrían transformar el mundo con una mayor posibilidad de fracaso.

Actualmente, con pocas excepciones, las universidades en Corea y Japón tienen edades de jubilación obligatorias, y los logros de investigación acumulados durante largos períodos por investigadores senior a menudo se pierden o se filtran externamente sin una transmisión adecuada. Para mejorar este sistema, deberíamos apoyar las actividades post-jubilación de académicos distinguidos y fomentar la cooperación transgeneracional entre los dos países emparejándolos con nuevo talento joven que heredará su experiencia.

1. Sistemas inteligentes transhumanoides: superar las limitaciones intelectuales y físicas humanas, integrar IA avanzada con capacidades robóticas, mejorar las capacidades de interacción humano-máquina

2. Infraestructura de próxima generación de alto rendimiento y ecológica: capacidades de procesamiento ultrarrápido, sistemas de consumo de energía ultrabaja, infraestructura de emisiones de carbono ultrabaja

3. Modelo de IA de frontera (post-transformador) para la extensión de la vida: Modelo de IA General con rendimiento extraordinario, sin riesgos complejos y menor dependencia de los datos para resolver grandes desafíos como la extensión de la vida

3. IA General para Post-ODS

Finalmente, Corea y Japón necesitan diseñar conjuntamente proyectos sobre cómo lograr los post-ODS utilizando la IA General después de que los ODS actuales finalicen en 2030. Estudios recientes que miden los impactos de la IA en el desarrollo sostenible han mostrado efectos muy positivos en todas las áreas, excepto en la igualdad de género y la cooperación internacional. Sin embargo, si no abordamos diversas limitaciones y dependencias actuales, la aparición de la IA General con capacidades mucho más potentes que las actuales podría tener impactos negativos mayores en nuestros futuros objetivos de sostenibilidad.

[Figura 2] Impacto de la IA en los ODS

Fuente: (Vinuesa et al. 2020).

Por lo tanto, la cooperación coreano-japonesa debe planificarse para complementar diversos efectos secundarios ocurridos en el dominio actual de IA para los ODS y para predecir y resolver problemas que probablemente surgirán en la futura era de IA General para los ODS. En este proceso, los problemas que deben resolverse utilizando la IA General deben dividirse en desafíos globales y desafíos regionales.

1. IA General para los Próximos Grandes Desafíos: Desarrollo de soluciones que predigan y prevengan la aparición de desafíos globales como pandemias, cambio climático, pérdida de biodiversidad y desastres naturales, y desigualdades en IA.

2. IA General para Próximos Desafíos Regionales: Desarrollo de soluciones para abordar la polarización socioeconómica entre clases y regiones en servicios sociales (como atención médica, educación y movilidad) causada por el envejecimiento de la población y las bajas tasas de natalidad. ■

Referencias

Gilbert, Natasha, y Smriti Mallapaty. 2024. “US and China Sign New Science Pact—but with Severe Restrictions.” Nature.

Google. 2024. “9 Ways AI Is Advancing Science.” Google Blog, 18 de noviembre. https://blog.google/technology/ai/google-ai-big-scientific-breakthroughs-2024/.

Google DeepMind. n.d. “Our Mission: Build AI Responsibly to Benefit Humanity.” DeepMind. https://deepmind.google/about/.

Mitchell, Melanie. 2024. “Debates on the Nature of Artificial General Intelligence.” Science 383(6689): eado7069.

Vinuesa, Ricardo, et al. 2020. “El papel de la inteligencia artificial en el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.” Nature Communications 11(1): 233.

Wang, Hanchen, et al. 2023. “Scientific Discovery in the Age of Artificial Intelligence.” Nature 620(7972): 47-60.

■ Seoin Baek es Profesor Asistente en Hanyang University ERICA.

■ Composición tipográfica de Chaerin Kim, Asistente de Investigación

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