CHICAGO – Según Geoffrey Hinton, ganador del Premio Nobel de Física de 2024, habría menos necesidad de regulaciones de “protección” —que enriquecen a los abogados y agravan los conflictos entre los gobiernos estatales y el federal— si los desarrolladores de inteligencia artificial “orientaran” los grandes modelos de lenguaje para que fueran “intrínsecamente buenos”.
“Se puede modelar un buen comportamiento”, dijo durante una presentación el 28 de julio en la 51.ª Cumbre Anual de la Conferencia Nacional de Legislaturas Estatales (NCSL). “Es lo mismo que con un niño”.
Los productos de IA, como los chatbots, “deberían ser entrenados como agentes que muestren un buen comportamiento”, señaló.
El Proyecto de Ley 1047 de la Cámara de Representantes de California de 2024 fue un primer intento, aunque con “muy poco peso”, para exigir de manera provisional dicha norma, señaló, pero el gobernador Gavin Newsom lo vetó.
“No sé por qué”, dijo Hinton, “pero tengo mis sospechas”.
Antes de que se lance cualquier modelo de lenguaje a gran escala, “se le debería exigir que informe a los gobiernos, tanto locales como federales, cuáles fueron las pruebas que realizó y cuáles fueron los resultados” que confirmen que ha sido entrenado para distinguir entre lo bueno y lo malo, con el objetivo verificable de ser bueno, señaló.
Hinton, un profesor emérito británico-canadiense de la Universidad de Toronto conocido como el “Padrino de la IA”, dijo que se le da mejor explicar la IA que explicar la política gubernamental en materia de IA.
Sin embargo, los gobiernos deben prepararse para los cambios en el mercado laboral y mejorar la protección de la privacidad y la propiedad, señaló durante una sesión general repleta de asistentes en la cumbre celebrada del 27 al 29 de julio en el McCormick Place de Chicago, a la que asistieron cerca de 7700 legisladores, personal legislativo y funcionarios de todos los estados y territorios de EE. UU., al menos 15 países y la Unión Europea.
“Existe una gran base tributaria [derivada del desarrollo de la IA] y, al mismo tiempo, se necesita mucho más financiamiento gubernamental” para la transición de la fuerza laboral, señaló. “Probablemente, el gobierno pueda desempeñar algún papel en la forma en que se gestionan los datos. Un artista creativo debería tener la libertad de decir: 'No se le permite entrenar el modelo con mis datos'”.
El debate sobre cómo regular la IA, y quién debería regularla, podría resultar productivo si se hace hincapié en una palabra diferente, al igual que un modelo de lenguaje grande puede ser “intrínsecamente bueno”, señaló Hinton.
“La innovación es el acelerador. La regulación es el volante. No querrá fabricar autos muy rápidos sin un volante”, dijo. “La regulación no tiene como objetivo detener el progreso; su propósito es hacer que el progreso se desarrolle en la dirección correcta; es lograr que estas empresas tecnológicas produzcan cosas que sean buenas para las personas, no cosas que les hagan daño”.
El presidente Donald Trump muestra una orden ejecutiva firmada durante la cumbre “Winning the AI Race” (Ganar la carrera de la IA) en Washington el 23 de julio de 2025. (Chip Somodevilla/Getty Images)Anticipándose a quienes se adelantan
En los últimos tres años se han presentado proyectos de ley para regular la IA en los 50 estados, Puerto Rico y el Distrito de Columbia; de acuerdo con la NCSL, en 2025 se aprobaron alrededor de 100 en 38 estados, y para el 1 de julio de 2026 se habían aprobado 109 en 29 estados.Las medidas estatales promulgadas incluyen leyes que aclaran la propiedad del contenido generado por IA, la seguridad de la infraestructura crítica controlada por IA, la protección de los denunciantes, los requisitos para que las agencias estatales y locales publiquen información detallada sobre las herramientas de toma de decisiones automatizadas en sitios web públicos, sanciones por el uso de un robot impulsado por IA para acosar o hostigar, y prohibiciones contra el uso de agentes de IA que asuman títulos específicos de profesionales médicos con licencia y certificación, como el de enfermero registrado.
“La IA y su integración en los negocios, el gobierno y la sociedad se están dando a un ritmo más rápido que cualquiera de los cambios climáticos sustanciales de nuestra historia pasada. Nuestras agendas legislativas suelen estar dominadas por temas relacionados con la IA”, dijo el representante de Utah Paul Cutler, vicepresidente republicano del Comité de Desarrollo Económico y Servicios Laborales de la Cámara de Representantes de Utah, quien moderó la sesión.
“Todos los presentes en esta sala nos esforzamos mucho, con buenas intenciones, por equilibrar la innovación —los aspectos positivos que aporta la IA— con los riesgos potenciales para los niños, los adultos vulnerables y la sociedad en general”, señaló, al mismo tiempo que pronosticó que se presentarían “cientos y cientos” de proyectos de ley sobre IA en las sesiones legislativas estatales de 2027.
Los estados están tomando medidas y seguirán liderando la estructuración de esta industria emergente, señaló Cutler, a pesar de que el Congreso está considerando medidas políticas y de que la administración de Trump amenaza con tomar acciones que impedirían a los gobiernos estatales y locales regular la mayoría de los aspectos del desarrollo de la IA.
La orden ejecutiva del presidente Donald Trump de diciembre de 2025 creó un Grupo de Trabajo sobre Litigios de IA para impugnar las leyes estatales sobre IA consideradas “no mínimamente onerosas” y ordenó al Departamento de Comercio que, potencialmente, retuviera los fondos federales para banda ancha destinados a los estados que promulguen leyes de IA “onerosas”.
Hinton señaló que la orden refleja los objetivos “de este grupo de presión que dice: 'No debemos regular la IA; de lo contrario, los chinos nos adelantarán'. Por lo tanto, quieren que se considere a la innovación como el acelerador y a las regulaciones como el sistema de frenos, y sostienen: 'No queremos demasiada regulación porque frenará la innovación'”.
Se podría evitar el “exceso de regulación”, señaló, si los desarrolladores utilizaran datos más escasos, más refinados y filtrados para “entrenar” a un agente de IA a priorizar los buenos resultados, en lugar de crear agentes “que aprenden todo de Internet” y saben que es una mentira cuando se les dice que “dos más dos son cinco”, pero no saben que mentir está mal, ya que no fueron desarrollados para ser “intrínsecamente buenos”.
Es similar a “enseñar a leer a sus hijos”, dijo el “Padrino de la IA”. “Su control sobre ello es muy similar al que ejerce sobre sus hijos. [Al igual que] con sus hijos, puede reforzar su comportamiento. Usted dice: ‘Eso está mal. Eso está bien’. Eso surte efecto”.
