Medio ambiente y tecnología  “Un renacimiento de la naturaleza”

¿Pueden aplicarse las tecnologías modernas de modo eficaz para promover la protección del medio ambiente y reconstruir la confianza perdida? El ingeniero de software David Dao tiene esa convicción y por eso ha creado el fondo sin fines de lucro GainfForest. En esta entrevista nos habla de su relación personal con la naturaleza, la historia del surgimiento de GainForest y la importante influencia que tienen las comunidades indígenas en su trabajo.

GainForest defiende la aplicación de tecnologías modernas, como la Inteligencia Artificial, para colaborar con la protección del medio ambiente. Usted mismo ha tenido relación con Silicon Valley, un lugar que no despierta precisamente muchas asociaciones con la naturaleza. ¿Cómo se llegó a la idea de combinar la tecnología con la protección de la naturaleza?

Es verdad, en Silicon Valley no hay mucha naturaleza, aunque fuera de la zona de la Bahía de San Francisco hay lugares muy lindos. Me intereso por el cambio climático desde que estaba en la escuela. Cuando estaba en la secundaria, vi la película de Al Gore Una verdad incómoda, que me impresionó mucho. El hogar natal de mis padres es la selva tropical vietnamita y yo crecí en la Selva Negra. De ese modo, para mí el cambio climático y el bosque siempre estuvieron conectados. La chispa se produjo cuando me fui de Silicon Valley porque quería hacer algo bueno con mis capacidades. Viajé muchos meses por Asia durante los cuales viví con comunidades locales y, de modo totalmente azaroso, me postulé para un hackathon de la Naciones Unidas. Y de pronto se me ocurrió: mi trabajo en Silicon Valey, donde trabajábamos mucho con Inteligencia Artifical (IA), las comunidades, la selva... me dí cuenta de que en realidad se podía usar la IA para observar y proteger los bosques. De aquel hackathon nació, hace cinco años, GainForest y desde entonces la idea no se nos va de la cabeza.

¿Qué posibilidades de aplicación tienen las tecnologías modernas para complementar y eventualmente mejorar las formas tradicionales de la protección de la naturaleza?

Como sociedad moderna no estamos realmente unidos a la naturaleza y por eso su protección no se financia de modo suficiente. De ahí que los fondos que tenemos deban usarse con eficacia. Para la protección de los bosques esto significa lo siguiente. La selva del Amazonas es gigantesca, por eso debemos comprender qué regiones están en mayor riesgo, cuáles necesitan una protección especial. La IA puede ayudar a hacer predicciones de dónde amenaza el peligro de un desmonte ilegal, qué lugar es el mejor para replantar árboles y quitar CO2 de la atmósfera. A la vez, con algoritmos también se puede generar un cálculo aproximado del valor de la naturaleza. Para que haya inversiones es importante que se conozca el valor de las cosas. Con la ayuda de la tecnología puede calcularse con exactitud qué “rendimiento” tiene un bosque –cuánta agua se limpia, cuánto oxígeno se produce– y todo esto tiene para la sociedad un valor de mercado que con algoritmos se puede medir con exactitud.

Un principio relevante con el que trabaja GainForest es la aplicación de tecnologías que generen confianza. ¿En qué medida la tecnología puede contribuir a una mayor confianza cuando muchas personas desconfían de la tecnología y especialmente de los consorcios tecnológicos multinacionales?

Dejamos de tener confianza en los consorcios tecnológicos porque son monopolios. Google domina nuestras búsquedas, Facebook domina nuestras redes sociales y hay que acabar con eso. Como en cualquier sociedad buena y justa, deben garantizarse la responsabilidad compartida y el control recíproco. En realidad, la idea fundadora de Internet era esa descentralización del poder. En GainForest hacemos así: al principio debe confiarse en nuestros algoritmos, nuestros valores y mediciones, pero en el largo plazo nuestra plataforma está abierta para que todos aporten sus propios algoritmos. Actualmente tenemos un programa interno de becas con el que apoyamos a investigadores del Sur Global –de África, Sudamérica y el sur asiático–, que en muchos casos no tienen voz en el sector tecnológico. Con el programa aspiramos a generar estímulos para que ellos desarrollen sus propios modelos y reúnan sus propios datos, que después publicamos en nuestra plataforma, obviamente indicando la fuente. Así esperamos que GainForest se descentralice como plataforma y con el tiempo esté controlada por personas que desarrollan algoritmos y reúnen datos. Además, por motivos de transparencia almacenamos en un blockchain todos los datos crudos con los que trabajamos, y así aspiramos a que esa transparencia en los algoritmos y el código abierto a su vez puedan generar una confianza mayor en la tecnología, confianza que se perdió en muchos aspectos.

El manejo ético de los datos es una cuestión central para el trabajo futuro con tecnologías basadas en la IA. ¿Cómo aborda GainForest la problemática de los sesgos en los sets de datos y en los modelos?

Justamente estoy terminando mi doctorado en la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH) y uno de los descubrimientos más importantes, que ya hemos difundido, es el siguiente: los algoritmos centrales que tenemos ahora para medir, por ejemplo, dónde y cuánta biomasa hay en un bosque, naturalmente se desarrollaron en base a datos que ya teníamos. Pero la mayoría de esos datos de que disponemos hoy sigue proviniendo de Norteamérica y Europa, con lo cual los algoritmos, obviamente, tienen una distorsión. Eso se ve con total claridad cuando se hace una predicción que funciona a la perfección en el contexto de los Estados Unidos y para grandes superficies, pero que funciona muy mal para Sudamérica y directamente no funciona para África. Esto es, por supuesto, problemático, pues si uno quiere aplicar algoritmos para las comunidades del Sur Global, no puede decir: “Lo siento, nuestro algoritmo funciona muy mal en el caso de ustedes, mala suerte.” Por eso apoyamos de modo activo la investigación en esas regiones y gastamos dinero para fortalecer la infraestructura en nuestras regiones piloto en Filipinas, África y Sudamérica. La única manera de combatir los sesgos es elaborar un set de datos correcto, y de esto forma parte también pagarles bien a las personas involucradas e integrarlas al proyecto.

Satellitenaufnahme Regenwald | Foto (Detail): © David Dao/ GainForest

Todo su trabajo tiene como premisa aprender de los administradores tradicionales de la naturaleza (“learning from nature's stewards”). ¿Por qué es importante una colaboración de igual a igual con las poblaciones indígenas?

Creo que en nuestro sector, el de la tecnología, hay una pronunciada falta de humildad. Siempre pensamos que tenemos todas las soluciones para este mundo, pero eso no es cierto. A menudo desarrollamos algo y sólo después advertimos que otras regiones del mundo no lo utilizan. Debemos desarrollar cosas que también se usen en esas otras regiones pero para eso primero tenemos que saber qué se necesita allí. Desde un comienzo pensamos que era importante no caer en una mera implementación de nuestros prejuicios. GainForest mismo no existiría sin las comunidades. Después de ganar con nuestro proyecto para el hackathon, ya todo había terminado para nosotros. Sólo a través del trabajo conjunto con la población indígena, con los kayapó, pudimos concretar nuestro proyecto. Nos entusiasmó poder trabajar con la comunidad kayapó para ver de qué modo podíamos ayudarlos en su trabajo de protección de la naturaleza. Pero primero tuvimos que aprender mucho de ellos.

¿Tiene ejemplos concretos de hasta qué punto el proyecto pudo sacar provecho de las ideas y la visión del mundo de los grupos indígenas como los kayapó del Amazonas brasileño?

Para almacenar los grupos de datos, al principio usamos un blockchain que no era muy eficiente desde el punto de vista energético. Eso nos trajo muchas críticas por parte de las comunidades y tuvimos que cambiar de planes: tecnología, sí, pero no a cualquier precio. Entonces modificamos la plataforma y nos mudamos a un blockchain eficiente desde el punto de vista energético. Esa fue la primera lección directa que aprendimos. La segunda lección la aprendimos cuando desarrollamos un modelo según el cual le pagábamos a cada persona. Cuantos más árboles se ingresaban a la aplicación, más dinero se recibiría. Pero después vino la respuesta de las comunidades, que nos dijeron que no era inteligente pagarle a cada individuo, porque así surgía una competencia. En la cultura de los kapayó todos trabajan juntos sin pensar en la competencia. Eso nos llevó a una fuerte reflexión. Por eso ahora tenemos un sistema más bien jerárquico, según el cual confiamos en los ancianos que dirigen la organización y reparten el dinero de modo justo. Esas son cosas que no se aprenden si uno se queda sentado delante del computador. Al final del día viene la parte que más me gusta del trabajo: vivir la naturaleza sobre el terreno, pero también comunicarme con las comunidades y entender qué necesitan realmente y cómo se puede distribuir el dinero del modo más eficiente.

El medio ambiente y la conservación del hábitat son centrales para la identidad cultural de los kayapó. ¿Puede surgir de allí un estímulo para el movimiento global de protección del medio ambiente?

Siempre me entristece ir a la Conferencia de Cambio Climático y ver que la gente habla sobre las comunidades indígenas pero en los paneles siempre hay sólo europeos. Realmente creo que se puede aprender de las comunidades pero el primer paso es que estén invitadas. Y ahí entra en juego, de nuevo, el problema de la falta de humildad en el sector de la tecnología. Pensamos que podemos hablar sobre todos y representar a todos, pero no creo que yo pueda estar en un panel y hablar sobre los pueblos indígenas y sus saberes. Se trata de una concepción del mundo completamente diferente pero a la vez fascinante. Creo que como sociedad experimentamos un renacimiento de la naturaleza. Sobre todo durante la pandemia aprendimos a valorar la naturaleza pero a la vez seguimos muy desconectados de ella. Algo que siempre pruebo es cerrar los ojos e imaginarme la naturaleza. En Alemania y en Europa la gente, en ese caso, ve ríos, montañas o bosques, pero ningún ser humano. Ahora bien, cuando los pueblos indígenas cierran los ojos, se ven a sí mismos y eso me parece estupendo. Es algo que podemos aprender de ellos: volver una y otra vez a la naturaleza, crear un vínculo, construir un puente. Como nos sentimos alejados de la naturaleza no la valoramos de verdad.

Usted estuvo en la Conferencias sobre Cambio Climático COP27 en Sharm el-Sheikh. ¿Qué ideas se llevó de allí para el propio trabajo con GainForest en los próximos años?

Desde que fuimos por primera vez, hace cinco años, visitamos como equipo todas las conferencias. Lamentablemente, hemos visto que, por lo menos en lo que se refiere al aumento del CO2, no hemos progresado. También se ve muy a menudo que los diferentes actores prometen mucho pero aportan menos de lo que promente. Ese es un punto que nos motiva en nuestro trabajo en GainForest: tenemos que poder medir qué cambia. No podemos creer ingenuamente lo que la gente dice, tenemos que poder argumentar con datos y algoritmos verdaderamente transparentes, para mostrar que muchas promesas no se cumplen. Por eso el objetivo de GainForest es poner a disposición datos globales transparentes. Una cosa, sin embargo, me da esperanza. Hay un grupo que en las conferencias de los últimos cinco años logró muchas cosas: los activistas jóvenes. Ellos mismos desarrollaron programas para dar apoyo a los delegados del Sur Global, que por lo general no tienen dinero ni siquiera para viajar a la conferencia. Los jóvenes activistas trajeron cientos de delegados de pueblos indígenas a la Conferencia sobre el Cambio Climático, y les dieron voz. Creo que el cambio va a surgir, porque hay muchísimas personas que se niegan a simplemente esperar que pase algo y están tomando la iniciativa ahora. Esa también es la misión de GainForest. Cuanto menos tiempo tenemos más tenemos que actuar. Veremos qué podemos lograr en los próximos años.

¡Muchas gracias! Concluyamos, pues, con esa bella y esperanzadora observación.

febrero 2023