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Hacia una gobernanza Eco-algorítmica

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  • Un estudio recientemente publicado en la prestigiosa revista Technology in Society, advierte cómo la introducción de algoritmos y sensores en la gobernanza ambiental puede limitar nuestra comprensión de la naturaleza y restringir otras formas de conocimiento.

Los autores Martín Tironi, director del Centro ANID, Núcleo Milenio FAIR y Diego Rivera (U. de Chile), advierten sobre los riesgos de la instrumentalización y la reducción de la naturaleza a métricas, suprimiendo su complejidad inherente. Ante la crisis climática global, ha surgido un paradigma llamado eco-modernismo, que enfatiza el uso de innovaciones tecnológicas, particularmente la Inteligencia Artificial (IA), para mitigar el cambio climático sin requerir cambios fundamentales en la economía moderna.

En el caso de Chile, el país no es ajeno a este paradigma y en “Artificial intelligence in the new forms of environmental governance in the Chilean State: Towards an eco-algorithmic governance”, los investigadores plantean la necesidad de un análisis crítico y situado que tenga en cuenta los efectos políticos y las particularidades de cada sistema de monitoreo, ya que dichos avances tecnológicos tienen implicaciones para el futuro de la protección ambiental y la relación entre los seres humanos y la naturaleza.

“Este trabajo, que se inscribe en la línea de Inteligencia Artificial, justicia social y ciudadanía de FAIR, analiza las nuevas formas de sensibilidad y gestión medioambiental que surgen con la introducción de Inteligencia Artificial para abordar el cambio climático y la crisis ecológica. El artículo analiza cómo la percepción del medio ambiente y las relaciones que lo conforman se ve transformada al ser traducida por sistemas automatizados de mediación”, explica Tironi.

En particular, este artículo analizó el caso de la Inteligencia Ambiental desarrollada por la Superintendencia del Medio Ambiente (SMA) de Chile para monitorear y regular el cumplimiento ambiental. Este sistema incorpora IA y algoritmos para habilitar procesos de monitoreo automatizados, que van más allá de la percepción humana y que permiten a la SMA cumplir con su objetivo de convertir a Chile en un «laboratorio natural» para mitigar y regular los efectos del cambio climático, implementando sistemas de vigilancia ambiental y de datificación para predecir y reducir el daño ambiental causado por las industrias, especialmente en los territorios de extracción asociados a la minería.

Los autores argumentan que el proceso de justificación para la introducción de sistemas algorítmicos de regulación “conlleva una desingularización del medio ambiente, reduciéndolo a métricas objetivas que pueden ser anticipadas”. Esta perspectiva, explican, concibe a la naturaleza como una entidad externa a ser instrumentalizada, suprimiendo su valor y complejidad inherentes. En ese sentido, el artículo explora cómo estas innovaciones digitales de monitoreo configuran la gobernanza y las relaciones ambientales en el Sur Global.

Gobernanza Eco-Algorítmica

En contraste con la literatura que enfatiza la producción de nuevas sensibilidades y ciudadanías ambientales a través de sistemas de monitoreo, este estudio destaca la extensión de una visión dualista moderna que trata a la naturaleza como un objeto pasivo de intervención. El artículo describe el establecimiento de un «mandato inteligente» para la gestión ambiental, lo que resulta en una «gobernanza eco-algorítmica» que hace que la naturaleza sea predecible y visible sólo dentro de un marco de optimización. Este enfoque, plantean los autores, restringe otras formas de conocimiento y comprensión ambiental, creando tensiones entre enfoques discordantes hacia la naturaleza.

Los autores también discuten las continuidades y discontinuidades entre la explotación de datos y los desafíos del cumplimiento ambiental. En ese marco, proponen el concepto de gobernanza eco-algorítmica para conceptualizar las relaciones formadas a través de la combinación de mandatos gubernamentales, sensores y algoritmos.

Fuente: Núcleo Milenio FAIR

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