Amparo Alonso Betanzos (Vigo, 1961) asume que hoy es difícil pensar en un área de conocimiento en la que no haya implantados sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Por ello defiende con vitalidad la iniciativa de la Unión Europea de impulsar una IA centrada en las personas, ética, responsable y con garantías de privacidad, un testigo que recogió el Gobierno español al proponer a España como “campo de pruebas de la puesta en marcha de la regulación europea”, en palabras de esta líder en investigación puntera en esta disciplina.

Alonso Betanzos es catedrática de Ciencias de la Computación en la Universidad de A Coruña, llegó a ser presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial (AEPIA), actualmente es la responsable del nodo IA en la Cidade das TIC, en A Coruña, y ha trabajado por la candidatura de esta ciudad para acoger la sede de la Agencia Española de Supervisión de IA, que finalmente resultó la elegida, en diciembre pasado. De ahí que sea una de las personas indicadas para hablar de la propuesta de reglamentación de la UE, basada, según explica, en “niveles de riesgos de sistemas inteligentes”, cada uno de los cuales “tiene aspectos que deberían ser evaluados”.

Mientras el resto de países de la UE ponen en marcha la idea de la agencia estatal de supervisión de IA, España ya ha creado la primera de estas agencias, que, entre las tareas fundacionales, trabajará “en el diseño de pruebas y en la certificación, por ahora voluntaria, de las empresas respecto a la reglamentación, así como en labores de formación y divulgación de la IA responsable y ‘verde’ (más sostenible, con menos consumo de energía)”, comenta Alonso. En este sentido, la entrevista de SINC con la investigadora procura abordar los aspectos humanos, sociales y ecológicos que se ponen en juego en el territorio de las tecnologías de IA.

¿Cuáles son los desafíos que, en el plano social, se observan prioritarios en los diseños de IA y que tendrá que afrontar la agencia como organismo de certificación?

En la actualidad, existen muchas aplicaciones en ciencias sociales en la IA. Yo misma he trabajado en proyectos europeos en los que el objetivo era poder afinar en las políticas sociales para poder ir hacia una Europa más sostenible. En un proyecto de hace algunos años lo que intentábamos ver era qué políticas se podían implementar en organizaciones de diferentes tipos, de distintos países, grandes, pequeñas, públicas y privadas.

Nos tocó modelar una universidad y una empresa privada en Rumania. En otro proyecto, lo que hacíamos era ayudar a entes locales, como ayuntamientos o cabildos, a ajustar políticas sociales para intentar transmitir mejor a la población los requerimientos en asuntos ambientales —como el consumo de energías más limpias— o el aprovechamiento de diseños urbanos como las supermanzanas —por ejemplo, las de Vitoria o Barcelona—, que llevan a las ciudades a una escala más humana.

El apoyo a las ciencias sociales no solo se traduce en que desarrollemos mejores algoritmos desde el punto de vista de la ingeniería, sino también algoritmos buenos desde el punto de vista de las personas

¿Qué mejoras de la IA son esperables, teniendo en cuenta los problemas de los sesgos que pueden tener los seres humanos que crean los algoritmos?

En cuanto a mejoras de los algoritmos, ya se está trabajando en aspectos que tienen que ver con las ciencias sociales… En los sistemas de traducción automática, en los asistentes virtuales, y en algoritmos que pueden presentar sesgos en lo que se refiere a grupos sociales, por razones de género, religión o raza, entre otros. Todo eso se está detectando y se trabaja en ello. El apoyo a las ciencias sociales no solo se traduce en que desarrollemos mejores algoritmos desde el punto de vista de la ingeniería, sino también algoritmos buenos desde el punto de vista de las personas. De eso hablamos: de poner a las personas en el centro de los algoritmos.

Para especificar, ¿cuáles serían los principales déficits de esos algoritmos?

Necesitamos algoritmos que se definan con la privacidad por diseño: que no incluyan sesgos que puedan discriminar a personas o que impliquen la violación de sus datos. Entre las labores de la agencia está, justamente, la supervisión ética de esos algoritmos para que esto no suceda.

Desde la propia disciplina se sugiere que los peores sesgos son los inconscientes, desconocidos incluso para la persona que diseña, y también los interseccionales, por las combinaciones que pueden arrojar. ¿Cómo hacer para calcular tales interferencias?

Es evidente que hay sistemas de IA muy complejos y que pueden tener muchos sesgos, sobre todo porque la IA está basada en datos y lo que usa son datos del mundo real, que está sesgado, no es un mundo perfecto. En ese sentido, de lo que se trata es de que seamos capaces de auditar los datos que se utilizan para saber si ese conjunto de datos está desbalanceado o no, en base a algún tipo de población, género, raza u otros. Ver si el algoritmo está tratando correctamente todas esas variables. Por eso, otra de las cuestiones que se plantea es la transparencia o, al menos, la auditabilidad de los algoritmos. El poder saber lo que pasa desde el inicio hasta el final.

Hay que aclarar que los algoritmos están trabajando en un entorno determinado, no estamos hablando de una IA ancha que tenga que responder a muchos problemas diferentes, por lo que las combinaciones no tienen por qué confluir en el mismo sistema. Por otra parte, para no mantener sesgos que se han dado, históricamente, con respecto a determinadas poblaciones, tienes que trabajar con tu base de datos para que este no sea un sesgo para el futuro.

Tenemos sistemas inteligentes en dominios concretos. Si un sistema está jugando al ajedrez y quieres que juegue a las damas tienes que entrenarlo desde cero

¿Qué significa que la IA es de ‘nicho estrecho’?

Ahora mismo, esta tecnología funciona con unos niveles de inteligencia muy altos pero en dominios muy concretos. No tenemos una inteligencia artificial que sea ancha, que se ocupe de resolver un conjunto de temas variados. Por ejemplo, si uno tiene una IA para ayudar a que recursos humanos resuelva cómo proponer a la persona más idónea para un puesto concreto, esto no significa que el mismo sistema sea capaz, a la vez, de recomendar un mejor plan nutricional para alguien.

No hay un único sistema para varias cosas: tenemos sistemas inteligentes en dominios concretos. Si uno quiere que esa inteligencia artificial se entrene en otro dominio tiene siempre que empezar desde el principio. Es decir, si un sistema está jugando al ajedrez y quieres que juegue a las damas tienes que entrenarlo desde cero en ese juego. A propósito, estamos trabajando en algo que se llama ‘transferencia de aprendizaje’, pero es un dominio con el que estamos empezando.

En terrenos de IA se habla de la desconfianza de los usuarios. ¿Se supone que las auditorías van a intentar mitigarla?

La UE ha planteado un sistema de desarrollo de IA de alta calidad científica, dentro de un ecosistema de confianza. De ahí que haya sido pionera en la elaboración de directrices para una IA justa, privada y sostenible. En esta propuesta de legislación en la que se pone a la persona en el centro y considera prioritariamente esos aspectos éticos somos, efectivamente, pioneros: tanto los derechos humanos como la privacidad están siendo cada vez más tenidos en cuenta para todas las aplicaciones.

La UE ha planteado un sistema de desarrollo de IA de alta calidad científica, dentro de un ecosistema de confianza. Ha sido pionera en la elaboración de directrices para una IA justa, privada y sostenible

Acerca de la robustez de los algoritmos ¿qué capacidades únicas, inimitables, tiene lo humano?

La inteligencia humana es de amplio espectro. Las personas somos capaces de tratar un número importante de problemas a un nivel alto. No necesitamos un reentrenamiento de tareas que la inteligencia artificial sí necesita. Por ejemplo, en la medicina, un sistema de IA tiene niveles de precisión más altos que las personas en dominios concretos, como puede ser la detección del cáncer de mama, pero si lo comparamos con la medicina general, los humanos son mejores especialistas, porque es un campo mucho más amplio.

Aunque esta forma de plantear las cosas no es el más adecuado, porque no se pretende, en absoluto, un reemplazo de las personas. Es evidente que esta tecnología va a haber trabajos que van a desaparecer, y que ni siquiera son derivados de la IA —lo vemos cuando vamos a la caja del supermercado o pagamos el peaje, porque esto lo pueden hacer las máquinas—.

Se trata de crear una simbiosis, que las tareas que las máquinas hacen mejor las hagan se automaticen y que las que hacen mejor las personas las sigan haciendo ellas. En este sentido, imagine cómo ha evolucionado la medicina y, sin embargo, el médico no ha desaparecido, pero cada vez tiene mayor asistencia de métodos de diagnóstico con los que interactúa. Hombre y máquina, trabajando juntos, cometen menos errores que por separado. De eso se trata, de utilizar la IA para conseguir que los procesos sean más eficientes y centrados en las personas.

Hombre y máquina, trabajando juntos, cometen menos errores que por separado. De eso se trata, de utilizar la IA para conseguir  procesos más eficientes y centrados en las personas

En terrenos de educación, ¿en qué facetas puede ser importante contar con mejores algoritmos?

Podremos personalizar la educación. Hablamos de que hay alumnos especiales, o que no todos los alumnos y alumnas aprenden de la misma forma, y este tipo de sistemas puede ayudar a personalizar. Esto cambiará nuestra forma de enseñar, pero necesitaremos, quizá, enfatizar más algunas especialidades, como la creatividad, la imaginación, el espíritu crítico y la comunicación.

La revista Forbes la ha incluido en la lista de los 40 mejores futuristas de España por liderar la investigación en los aspectos éticos, legales, socioeconómicos y culturales de la inteligencia artificial (IA).

La ingeniera informática Àtia Cortés (Barcelona, 1985), doctorada en IA en la Universidad Politécnica de Cataluña, trabaja hoy en el Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS). Sus investigaciones se centran en el impacto ético y social de esta tecnología, presente ya en las aplicaciones cotidianas.

¿Qué tiene que ver la inteligencia artificial con la ética?

La IA se aplica en muchos ámbitos de la vida y siempre tiene un impacto directo en las personas y, por tanto, unas consecuencias éticas. En particular, para alimentar los sistemas de tomas de decisiones automáticas se necesitan grandes cantidades de datos y se plantean dos retos: uno tecnológico, para asegurar que esos datos sean realmente válidos para entrenar a los sistemas y tomen decisiones apropiadas; y el otro medioambiental, ya que almacenarlos y procesarlos supone un gran coste energético y un impacto significativo en el entorno. En centros como el BSC-CNS se desarrolla una gran labor para avanzar en estos campos.

¿Cómo trabajas con la ética y la IA?

En mi día a día trabajo en diferentes proyectos europeos, todos relacionados con los aspectos éticos, legales, socioeconómicos y culturales (ELSEC) de la inteligencia artificial, aplicados a diferentes ámbitos, desde los medios de comunicación, la cultura y el arte, hasta temas de salud o, por ejemplo, en un proyecto que acabamos de empezar enfocado a sistemas de coches autónomos. A partir de ahí, intentamos identificar cuáles son los posibles retos técnicos, pero también de los aspectos ELSEC, que se presentan en cada campo de aplicación; y así crear buenas prácticas que ayuden a guiar a la gente que está desarrollando esta tecnología, sobre todo empresas, y hacer un uso responsable de ella.

¿En qué consiste el proyecto de coches autónomos que comentas?

Nuestro grupo del BSC va a crear una plataforma para que trabajen los socios de un consorcio europeo, donde estableceremos unos estándares o buenas prácticas para que todo el código que se suba siga unos criterios éticos a la hora de tener conjuntos de datos que sean justos, estén equilibrados y lo más libres posibles de sesgos. Para asegurar que haya una participación ciudadana en el diseño de esta tecnología, colaboramos con un centro en Francia donde contactarán con diferentes tipos de usuarios por sus formas de conducir o interactuar en la vía urbana con sus coches, o con necesidades sociales o físicas distintas. Recogeremos todos estos requerimientos y los traspasaremos a las empresas que desarrollan las tecnologías de IA para que los tengan en cuenta.

Ahora te preguntaré por los sesgos, pero al hablar de coches autónomos suele surgir la cuestión de si algún día podrán resolver situaciones como salvar al pasajero o un viandante inesperado que se cruza por delante…

Nosotros no trabajamos en resolver ese tipo de dilemas, que son complicados y, sinceramente, no sé si hay una respuesta, porque tampoco es una decisión que tomas tú en el día a día cuando vas conduciendo. No te da tiempo a pensarlo. Entonces, quizá se está pidiendo una decisión compleja a una máquina, que nosotros mismos no sabríamos cómo actuar en esos momentos. Lo que sí que es muy importante, y ahí está la clave, es que, sea cual sea la decisión, seamos capaces de explicar por qué se ha tomado.

Pasamos al problema de los sesgos en la IA, ¿por qué surgen?

La inteligencia artificial al final aprende de lo que tú le estás dando, y si los datos con los que se está entrenando están sesgados, entonces los resultados van a estar sesgados también. La responsabilidad es compartida en varias fases del proceso, pero hay un punto importante al que no se le da suficiente valor, que es cómo se están tratando los datos: toda la parte de preprocesamiento en aprendizaje automático.

Existen grandes datasets o conjuntos de datos disponibles para entrenar los algoritmos, y deberíamos asegurar que la información sea válida, represente realmente lo que queremos aprender y que se haga de una manera justa

Actualmente, existen grandes datasets o conjuntos de datos disponibles para entrenar los algoritmos, por ejemplo, asociados al lenguaje natural o al reconocimiento de imagen. Los desarrolladores tienen la responsabilidad de comprobar que sean válidos. Por muchos datos que tengamos no quiere decir que la información asociada sea apropiada o la que necesitamos. Deberíamos asegurar que sea la que realmente va a representar lo que nosotros queremos aprender y que se haga de una manera justa.

¿Nos puedes poner algún ejemplo de sesgos o injusticias en la IA?

Existen muchísimos ejemplos y lamentablemente algunos son conocidos desde hace bastantes años pero se siguen reproduciendo a veces hoy en día. Uno de los más famosos es el sistema COMPAS en EE UU, que se llegó a utilizar en juicios para dar soporte a la hora de decidir si un delincuente acusado previamente tenía riesgo de ser reincidente o no. Un grupo de investigadores y periodistas detectó que este algoritmo estaba sesgado de una manera racial, ya que daba riesgos de reincidencia muy altos a personas negras y bajísimos a las blancas. Con el tiempo se dieron cuenta de que a menudo esta decisión estaba totalmente equivocada, se revisó con qué datos se estaba entrenando el algoritmo y hubo que corregirlo.

Un ejemplo de sesgo racial en la IA fue el sistema COMPAS en EE UU, que daba más riesgo de reincidencia para delinquir a personas negras que a blancas; y de sesgo de genero, una aplicación que probó Amazon para reclutar personal donde se descartaba a las mujeres

¿Algún caso de sexismo o sesgo de género?

Por ejemplo, hubo una aplicación que comenzó a desarrollar Amazon para ayudar a recursos humanos a reclutar a nuevas personas. Enseguida se dieron cuenta de que este sistema automáticamente estaba descartando a mujeres y, como siempre, los datos de entrenamiento estaban detrás. Se habían tomado los del histórico de los últimos 10 años de los empleados en una empresa tecnológica como esta, donde aparecen desequilibrios de representación entre hombres y mujeres, sobre todo según subes hacia los puestos de dirección. El algoritmo es lo que aprendió, de tal forma que acabó penalizando cualquier currículum que viniera de una mujer, aunque no se especificara el sexo. Lo podía deducir de sus actividades o la información disponible, y al final las descartaba en el proceso de selección. Afortunadamente se dieron cuenta del fallo en una fase bastante inicial y enseguida fue retirado, pero llegó a los medios.

¿Cuántos tipos de sesgos aparecen en la IA?

En los grandes datasets hay un proceso colaborativo en el que, a parte de recopilar datos, se van poniendo metadatos o información adicional a esos datos que ya tenemos y que se van a utilizar para entrenar. Pues bien, ahí ya se están introduciendo sesgos, porque no hay una forma estándar de clasificar o categorizar, por ejemplo, caras o tonos de piel. Pero existen muchos más sesgos, como los cognitivos, que nosotros como humanos estamos traspasando a los datos de entrenamiento, al algoritmo o a la interpretación de lo que nos da. O los estadísticos, más relacionados con la representación de los resultados, si son equilibrados y están teniendo en cuenta, por ejemplo, diferentes colectivos o, por el contrario, dejan aparte grupos de población por un tema socioeconómico, geográfico, de edad, sexo o lo que sea.

En julio presentasteis un informe al Parlamento Europeo sobre este problema, ¿verdad?

Sí, justo de esto trata el informe. Hacemos una revisión desde un punto de vista tecnológico, explicando cuál es el ciclo que tiene el sistema basado en inteligencia artificial y en qué momento puede ir absorbiendo cada uno de esos sesgos. Luego, en colaboración con la Universidad del País Vasco, que hicieron una revisión del marco legal europeo, proporcionamos recomendaciones de hacia dónde debería ir una posible regulación sobre los datos.

La idea no es crear una nueva ley para esto, porque ya existe el Reglamento General de Protección de Datos y se trabaja en la regulación de inteligencia artificial. Lo que hay que hacer es ver dónde se pueden modificar estas legislaciones y cómo certificar los procesos con una perspectiva ética

La idea no es crear una nueva ley solo para esto, porque ya existe el Reglamento General de Protección de Datos [GDPR, por sus siglas en inglés] y se trabaja en la regulación de inteligencia artificial. Lo que hay que hacer es ver dónde se podrían hacer modificaciones o adaptaciones en estas legislaciones, y sobre todo, cómo certificar estos procesos, siempre con una perspectiva ética.

¿Cuál es tu papel en el Comité de Bioética de España? ¿En qué estáis centrados actualmente?

La formación del nuevo CBE es muy reciente, pero presenta grandes cambios en cuanto a diversidad profesional, geográfica y de género. Su misión es emitir informes, propuestas y recomendaciones para los poderes públicos de ámbito estatal y autonómico sobre temas de actualidad relacionados con la biomedicina y las ciencias de la salud y con unas implicaciones éticas y sociales. En los próximos años aportaré mi conocimiento en IA, ciencia de datos y su impacto en el ámbito de la salud. Personalmente me parece un reto muy atractivo y enriquecedor.

¿Quién es el responsable de que los datos de la IA no estén sesgados?

No solo es del personal que desarrolla la tecnología, están también las administraciones y los legisladores que hacen las leyes. Pero también es muy importante incluir a la sociedad, porque es la que va a usar la tecnología basada en IA y tiene una responsabilidad a la hora de utilizarla, aunque para eso necesita un conocimiento, una educación, que yo creo que todavía no tiene lo suficientemente asumida. Es responsabilidad nuestra, como usuarios, aprender a interactuar con esta tecnología y a emplearla de una manera responsable. Por tanto, es un trabajo multidisciplinar y a diversos niveles.

Es responsabilidad nuestra, como usuarios, aprender a interactuar con esta tecnología y usarla de una manera responsable

¿Nos podemos fiar entonces de los algoritmos y de su neutralidad a la hora de que nos concedan, por ejemplo, un crédito o una ayuda, o nos recomienden un restaurante, ver un vídeo u leer una noticia?

Como en todo, se necesita información. Para fiarme de algo que va a tener un impacto tan serio en mi vida, como que me concedan un crédito, necesito saber de dónde ha venido esa decisión. Debe haber transparencia, aunque haya que adaptarla al tipo de público que va a pedir la explicación. Es importante aclarar realmente cuáles son las capacidades de esta tecnología y sus limitaciones, cómo se ha entrenado el dataset, cómo se ha llegado a tomar esa decisión. Para mí, eso es fundamental para poderme fiar de un sistema basado en inteligencia artificial. Y en cuanto a temas más culturales, de noticias o el problema de la desinformación, pues al final es un poco lo mismo: ir a buscar la fuente, no creerte lo primero que te encuentras.

La clave está en educar y concienciar sobre lo que es esta tecnología dentro de un marco ético a todos los colectivos implicados: la gente que la está desarrollando, la que elabora las leyes y la sociedad en general, desde los más pequeños

¿La IA y la ética podrán ir finalmente de la mano?

Es verdad que la inteligencia artificial ha creado algunas situaciones muy criticadas y que en ocasiones no se ha empleado de una manera apropiada, pero yo soy optimista. Como decía, la clave está en educar y concienciar sobre lo que es esta tecnología, poniéndola en contexto dentro de un marco ético a todos los colectivos implicados: la gente que la está desarrollando, la que elabora las leyes y la sociedad en general, empezando desde la educación más primaria, porque al final los más pequeños serán los que la van a desarrollar y utilizar en el futuro.

Durante las últimas semanas se ha desatado una gran expectación sobre el ChatGPT, una aplicación de inteligencia artificial (IA) basada en el software GPT-3.5 de la empresa OpenAI, que es capaz de resolver gran variedad de preguntas y tareas, de forma muy intuitiva. Desde crear un artículo que podría haber escrito Rajoy, a realizar los deberes de estudiantes o facilitar las tareas de un profesional de consultoría, para que pudiese llegar a una cena.

Los ejemplos en redes sociales han sido muchos, por su facilidad de uso y lo acertado de sus respuestas. Las posibilidades que ofrece esta nueva aplicación parecen infinitas, pero expertos como Pablo Haya creen que no se debe exagerar con las capacidades del ChatGPT, e insisten en recordar la limitación tecnología detrás de este programa.

Haya está especializado en IA y procesamiento de lenguaje. Es profesor de big data y ciencia de datos y lidera el grupo de Social Business Analytics en el instituto de Ingeniería del Conocimiento, ubicado en la Universidad Autónoma de Madrid, un centro de transferencia tecnológica centrado en inteligencia artificial, con 30 años de historia.

¿Estamos ante la nueva revolución digital tras la creación de internet?

La sensación es que el ChatGPT es un poco el doctor Jekyll y Mr. Hyde. Por un lado, estamos ante una revolución en el área del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Supone un cambio cuantitativo y cualitativo impresionante en IA generativa de texto respecto, por ejemplo, al software anterior GPT-3.

Cualquier humano que lo ha probado ha tenido esa sensación de estar ante algo que no había experimentado nunca. Como cuando apareció Google por primera vez, que ponías una pregunta y en el primer o segundo resultado ya encontrabas la respuesta. Era algo alucinante.

Por otro lado, se están generando unas expectativas desmedidas en cuanto a cómo va a influir esto en la sociedad, porque no tenemos lo suficientemente interiorizado cómo funcionan estas tecnologías. Las limitaciones de su diseño implican que hay tareas que, a día de hoy, no se pueden hacer.

ChatGPT es una ventana al futuro. En cuatro o cinco años, en vez de utilizarlo como una herramienta de pruebas estará integrado en Bing, en Google o en las apps del móvil y lo usará todo el mundo

Pero se trata de una aplicación en fase de pruebas, ¿no?

Sí, en eso –a diferencia de Meta– la empresa OpenAI ha sido muy discreta. Ha sido el boca a boca de los usuarios lo que ha generado su popularidad. Sam Altman, CEO de OpenAI, no ha dejado de repetir las limitaciones que tiene el ChatGPT.

Ahora mismo, el programa está en abierto para que lo probemos y lo validemos, pero esto será una aplicación de pago, evidentemente. La propia aplicación tiene un botón de feedback y están recogiendo comentarios precisos de aquellos usuarios que quieren enviarle lo que hace bien o mal.

No es una aplicación profesional, ni pretende serlo en este momento. El ChatGPT es una ventana al futuro. En cuatro o cinco años, en vez de utilizarlo como una herramienta de pruebas estará integrado en Bing, en Google o en las apps de tu móvil y lo usará todo el mundo.

¿Cómo funciona?

Básicamente, es un modelo probabilístico que junta palabras. No entiende el conocimiento que genera, solo sabe completar frases. Lo hace muy bien porque ha cogido una cantidad ingente de textos extraídos de internet y se ha puesto a hacer una tarea muy básica: le damos una frase, le quitamos una palabra de esa frase y entonces intentamos que la IA prediga la palabra que se le ha quitado. Y repetimos este proceso casi hasta el infinito, no solo en tiempo, sino sobre todo en volumen de datos.

Lo sorprendente es que con este método se ha conseguido que genere textos que imitan el lenguaje humano, desde el punto de vista gramatical, a unos niveles insospechados hasta hace poco. Ya en 2019, con el chat basado en el software GPT-2 vimos el primer gran avance. Ahora este chat basado en GPT-3.5 tiene dos novedades.

Por un lado, integra distintas maneras de interaccionar. Le puedes pedir tanto respuestas en lenguaje natural, como código fuente, el borrador de un contrato, una poesía, la letra de una canción, etc. Todo eso con una interacción muy natural en la que guarda el contexto y puedes ir matizando sus respuestas con nuevas preguntas

Por otra parte, incluye salvaguardas para que no opine de temas conflictivos o que en principio no podría saber, porque no tiene la información. Se le ha orientado y por eso vemos que a veces habla de forma muy sosegada, como si fuera un experto que quisiera dar una respuesta muy prudente.

Esta herramienta no entiende el conocimiento que genera, solo junta palabras. Ha sido entrenada con todo internet y hace tareas que nos parecen muy sofisticadas que ya han sido resueltas antes

¿Y cómo llega a eso?

Para lograr esto, ha habido personas simulando conversaciones, como si fueran el usuario y la máquina, para enseñarle de qué manera responder. Como es generativo, no necesitas enseñarle todo el tipo de frases, es capaz de extrapolar y puede incorporar sinónimos porque tiene toda la gramática del español capturada. Es muy versátil.

Con esa simulación, luego se entrena al ChatGPT para que utilice este lenguaje y se le pone a prueba. Las respuestas que va dando a las preguntas se validan mediante un aprendizaje por refuerzo y así se va ajustando más, para que la IA pueda generar cualquier tipo de frase.

Sin embargo, cuando trabajas un poco con él, ves que hay muchas puertas traseras.

¿Puedes poner ejemplos?

Por ejemplo, una limitación que tiene es que es muy sensible al texto de la pregunta, el prompt, como se le llama técnicamente en inglés. Usar una preposición u otra puede determinar la respuesta. A mí me pasó con Fidel Castro, que con la misma pregunta pasó de ser un déspota terrible, a la altura de Hitler, a un personaje controvertido.

Entonces, ¿no es inteligente?

¿Qué significa ser inteligente? El ChatGPT no entiende nada, solo aplica un proceso en el que, dada una frase, encuentra la siguiente palabra. Busca relaciones entre palabras, pero no comprende el significado de las palabras. Las capas que han generado su entrenamiento de repetición, desde el punto de vista de la ética, por ejemplo, no le añaden inteligencia, sino que filtran sus resultados. Es un proceso de cribado como el de la evolución.
Hay gente que define la inteligencia como la capacidad de resolver problemas. Entonces estas aplicaciones sí serían inteligentes, porque resuelven problemas.

Para mí, la inteligencia implica el hecho de ser consciente. El ser que piensa que piensa. Además de ser conscientes, los humanos somos sintientes y para eso necesitamos un sistema nervioso que genera hambre, deseo, miedo, etc. Sentirse alegre es el final de un proceso que se expresa a través del lenguaje y tú lo entiendes porque sientes y eres consciente, e interpretas lo que es la alegría porque tenemos una semántica compartida, aunque la interpretes a tu manera.

Ahora mismo, estamos muy lejos de alcanzar una inteligencia consciente. La máquina solo emula el lenguaje humano. Ni siquiera sabemos todavía definir lo que es la consciencia, imagínate para intentar emularla.

La máquina solo emula el lenguaje humano. Ni siquiera sabemos todavía definir lo que es la consciencia, imagínate para intentar emularla

¿Qué tipos de inteligencia artificial existen?

De manera clásica, hay dos tipos de inteligencia artificial: la inteligencia artificial suave (soft) y la inteligencia artificial general (hard). Todas las aplicaciones actuales entran dentro del cajón de la IA suave.

La inteligencia artificial general busca conseguir una IA que sea capaz de emular al ser humano en cualquier tarea cognitiva. Esta sería la inteligencia consciente y ahora mismo es ciencia ficción y no hay ni siquiera un plan para llegar a ello. Además, tal y como estamos construyendo la IA, el enfoque no va por ahí.

Aun así, hemos visto sus increíbles aplicaciones. El chat capaz de entrevistar y redactar artículos, incluso me ha sugerido preguntas para esta entrevista. ¿Puede llegar a reemplazar el trabajo de algunas personas?

Si hablamos de sustituir empleos, hay que tener en cuenta que las máquinas lo que hacen es automatizar tareas. En general, la mayor parte de los empleos están compuestos de más de una tarea, con lo cual, si te automatizan una de tus tareas, lo normal es que te permita hacer otras tareas mejor o ampliar tu campo profesional.

Si tu único trabajo es redactar el horóscopo, pues date por despedido. Sin embargo, no puede sustituir a los periodistas de opinión o de otra rama, pero sí que les ayudará a hacer las cosas más rápido. El ChatGPT genera unas entradas para blogs buenísimas, pero sin elaboración propia. Es como si vas a Wikipedia y haces corta y pega. La cuestión es que ha sido entrenado con todo internet y hay muchas tareas que nos parecen muy sofisticadas que ya han sido resueltas antes.

En el caso de los profesores, por poner otro ejemplo, son profesionales que no solo aportan conocimiento. También transmiten valores. Utilizar ChatGPT puede ser una gran metodología de aprendizaje, pero hay muchas otras, como las aulas invertidas. Ya no vale solo mandar copiar apuntes, hay que aportar más. Los buenos profesores son los que aportan su experiencia, los que guían y aportan diferentes visiones.

Ha habido casos de estudiantes que han usado ChatGPT para sus trabajos y exámenes. ¿Puede que tengamos que cambiar cómo evaluamos el conocimiento, por ejemplo, con menos redacciones y más exámenes orales?

Es difícil de saber cómo va a modificar esto la manera en que adquirimos y trabajamos el conocimiento. No deberíamos dejar de enseñar a hacer buenos ensayos porque ChatGPT sea capaz de hacerlo. Para poder construir un pensamiento crítico es básico poder ser capaces de expresar ideas complejas y relacionarlas. Al modo clásico, juntar retórica y lógica para elaborar un discurso que tenga argumentos potentes y que además sea convincente. Es algo que tenemos que seguir potenciando.

Además, para un profesor es fácil detectar lo que genera el ChatGPT. El alumno tiene una forma personal de expresarse y el chat tiene un estilo demasiado técnico y estandarizado, como la Wikipedia.

Sin embargo, me parece muy interesante la amenaza que pone sobre la mesa: ¿nos va a hacer más vagos o nos va a ayudar a ser todavía más capaces? Desde el punto de vista educativo, esto plantea un debate que se tiene que producir.

Y en este tema puede haber una respuesta clara, pero hay preguntas que plantea en otros ámbitos, en los que no hay consensos sociales tan definidos, como en la historia o la filosofía, en los que no hay una respuesta. Hay una reflexión y un consenso que se va modificando.

Esta aplicación plantea un debate educativo. ¿Nos va a hacer más vagos o nos va a ayudar a ser todavía más capaces?

¿Esta tecnología puede contribuir a generar más desinformación?

No es difícil trollear al modelo GPT-3. Yo le pregunté: ¿en qué equipo de la NBA va a jugar Mariano Rajoy en la próxima temporada? Me contestó que en los Miami Heats. El mecanismo tan solo genera frases, si no lo has modulado para que ciertas frases no te las genere nunca, el campo es libre. Con ChatGPT se han hecho esfuerzos para que no genere respuestas falsas, pero aún así es fácil encontrártelas.

En inglés se distingue entre la desinformación intencionada, (disinformation), y la desinformación involuntaria (misinformation). Las tecnologías como el ChatGPT son máquinas de generar desinformación no intencionada, simplemente por la manera en la que están construidas. Aunque esta herramientas han conseguido bastante reducir ese riesgo, en entornos profesionales donde necesitas respuestas muy concretas no puedes usarlo ni para las cuestiones más básicas a nivel técnico.

Un ejemplo, el otro día le pregunté al chat “cómo se define comer según la RAE”. En la respuesta obtuve una buena definición de comer, con cinco o seis acepciones. Después consulté la RAE y ninguna de las acepciones estaba ahí. Se las había inventado. Es un ejemplo claro de desinformación no intencionada.

Los programadores no conocen la RAE y nadie pensó en entrenar al chat sobre definiciones concretas. Lo mismo sucede si le preguntas, “dime el artículo 3 de la Constitución”. El resultado no será correcto.

Le pregunté cómo se define comer según la RAE y me devolvió cinco o seis buenas acepciones. Después miré la RAE y se las había inventado

¿Y si se le hubiera hecho un entrenamiento específico para responder a la Constitución?

Lo haría muy bien, pero no es el caso. Para hacer una aplicación específica para el sector jurídico tienes que poner abogados a simular conversaciones, por ejemplo, sobre el Código Civil.

¿Podríamos llegar de este modo a una inteligencia artificial general?

El problema está en que eso lo tendrías que hacer con todo el conocimiento que hay en el mundo. Es imposible cubrirlo todo, aunque sea por recursos. Y aunque lo hicieras, tampoco llegarías a tener una inteligencia artificial general en el sentido que hemos hablado de ser consciente. Tendrías muchísimas máquinas muy buenas para resolver tareas muy concretas.

Además, la resolución de la tarea tendrá el sesgo de la persona que haya entrenado la inteligencia artificial. Si la tarea es clara y su respuesta es una cuestión fáctica basada en un consenso, va a responder muy bien. Ahora, si en la tarea hay algún tipo de disenso entre la comunidad de lo que tiene que responder y lo entrena solo una parte de esa comunidad, la otra parte estará en desacuerdo con lo que diga la máquina. Tendrá un sesgo.

La resolución de la tarea tendrá el sesgo de la persona que haya entrenado la inteligencia artificial

Por eso, el ChatGPT intenta no entrar en cuestiones polémicas, como el aborto, la inmigración, etc. Ya ha sido entrenado para eso. En estas cuestiones la máquina no puede tener la verdad, porque funciona juntando frases de manera probabilística sin ninguna relación con el significado real. Como mucho, puede aportar la agregación de lo que ha recogido por internet, pero que sea lo que más veces ha aparecido no significa que sea correcto.

Es una cuestión epistemológica de quién define lo que es la verdad. Y hay temas en los cuales el consenso no existe, incluso en la ciencia.

Durante las últimas semanas se ha desatado una gran expectación sobre el chatGPT, una aplicación de inteligencia artificial (IA) basada en el software GPT-3.5 de la empresa OpenAI, que es capaz de resolver gran variedad de preguntas y tareas, de forma muy intuitiva. Desde crear un artículo que podría haber escrito Rajoy, a realizar los deberes de estudiantes o facilitar las tareas de un profesional de consultoría, para que pudiese llegar a una cena.

Los ejemplos en redes sociales han sido muchos, por su facilidad de uso y lo acertado de sus respuestas. Las posibilidades que ofrece esta nueva aplicación parecen infinitas, pero expertos como Pablo Haya creen que no se debe exagerar con las capacidades del chatGPT, e insisten en recordar la limitación tecnología detrás de este programa.

Haya está especializado en IA y procesamiento de lenguaje. Es profesor de big data y ciencia de datos y lidera el grupo de Social Business Analytics en el instituto de Ingeniería del Conocimiento, ubicado en la Universidad Autónoma de Madrid, un centro de transferencia tecnológica centrado en inteligencia artificial, con 30 años de historia.

¿Estamos ante la nueva revolución digital tras la creación de internet?

La sensación es que el chatGPT es un poco el doctor Jekyll y Mr. Hyde. Por un lado, estamos ante una revolución en el área del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). Supone un cambio cuantitativo y cualitativo impresionante en IA generativa de texto respecto, por ejemplo, al software anterior GPT-3.

Cualquier humano que lo ha probado ha tenido esa sensación de estar ante algo que no había experimentado nunca. Como cuando apareció Google por primera vez, que ponías una pregunta y en el primer o segundo resultado ya encontrabas la respuesta. Era algo alucinante.

Por otro lado, se están generando unas expectativas desmedidas en cuanto a cómo va a influir esto en la sociedad, porque no tenemos lo suficientemente interiorizado cómo funcionan estas tecnologías. Las limitaciones de su diseño implican que hay tareas que, a día de hoy, no se pueden hacer.

ChatGPT es una ventana al futuro. En cuatro o cinco años, en vez de utilizarlo como una herramienta de pruebas estará integrado en Bing, en Google o en las apps del móvil y lo usará todo el mundo

Pero se trata de una aplicación en fase de pruebas, ¿no?

Sí, en eso –a diferencia de Meta– la empresa OpenAI ha sido muy discreta. Ha sido el boca a boca de los usuarios lo que ha generado su popularidad. Sam Altman, CEO de OpenAI, no ha dejado de repetir las limitaciones que tiene el chatGPT.

Ahora mismo, el programa está en abierto para que lo probemos y lo validemos, pero esto será una aplicación de pago, evidentemente. La propia aplicación tiene un botón de feedback y están recogiendo comentarios precisos de aquellos usuarios que quieren enviarle lo que hace bien o mal.

No es una aplicación profesional, ni pretende serlo en este momento. El chatGPT es una ventana al futuro. En cuatro o cinco años, en vez de utilizarlo como una herramienta de pruebas estará integrado en Bing, en Google o en las apps de tu móvil y lo usará todo el mundo.

¿Cómo funciona?

Básicamente, es un modelo probabilístico que junta palabras. No entiende el conocimiento que genera, solo sabe completar frases. Lo hace muy bien porque ha cogido una cantidad ingente de textos extraídos de internet y se ha puesto a hacer una tarea muy básica: le damos una frase, le quitamos una palabra de esa frase y entonces intentamos que la IA prediga la palabra que se le ha quitado. Y repetimos este proceso casi hasta el infinito, no solo en tiempo, sino sobre todo en volumen de datos.

Lo sorprendente es que con este método se ha conseguido que genere textos que imitan el lenguaje humano, desde el punto de vista gramatical, a unos niveles insospechados hasta hace poco. Ya en 2019, con el chat basado en el software GPT-2 vimos el primer gran avance. Ahora este chat basado en GPT-3.5 tiene dos novedades.

Por un lado, integra distintas maneras de interaccionar. Le puedes pedir tanto respuestas en lenguaje natural, como código fuente, el borrador de un contrato, una poesía, la letra de una canción, etc. Todo eso con una interacción muy natural en la que guarda el contexto y puedes ir matizando sus respuestas con nuevas preguntas

Por otra parte, incluye salvaguardas para que no opine de temas conflictivos o que en principio no podría saber, porque no tiene la información. Se le ha orientado y por eso vemos que a veces habla de forma muy sosegada, como si fuera un experto que quisiera dar una respuesta muy prudente.

Esta herramienta no entiende el conocimiento que genera, solo junta palabras. Ha sido entrenada con todo internet y hace tareas que nos parecen muy sofisticadas que ya han sido resueltas antes

¿Y cómo llega a eso?

Para lograr esto, ha habido personas simulando conversaciones, como si fueran el usuario y la máquina, para enseñarle de qué manera responder. Como es generativo, no necesitas enseñarle todo el tipo de frases, es capaz de extrapolar y puede incorporar sinónimos porque tiene toda la gramática del español capturada. Es muy versátil.

Con esa simulación, luego se entrena al chatGPT para que utilice este lenguaje y se le pone a prueba. Las respuestas que va dando a las preguntas se validan mediante un aprendizaje por refuerzo y así se va ajustando más, para que la IA pueda generar cualquier tipo de frase.

Sin embargo, cuando trabajas un poco con él, ves que hay muchas puertas traseras.

¿Puedes poner ejemplos?

Por ejemplo, una limitación que tiene es que es muy sensible al texto de la pregunta, el prompt, como se le llama técnicamente en inglés. Usar una preposición u otra puede determinar la respuesta. A mí me pasó con Fidel Castro, que con la misma pregunta pasó de ser un déspota terrible, a la altura de Hitler, a un personaje controvertido.

Entonces, ¿no es inteligente?

¿Qué significa ser inteligente? El chatGPT no entiende nada, solo aplica un proceso en el que, dada una frase, encuentra la siguiente palabra. Busca relaciones entre palabras, pero no comprende el significado de las palabras. Las capas que han generado su entrenamiento de repetición, desde el punto de vista de la ética, por ejemplo, no le añaden inteligencia, sino que filtran sus resultados. Es un proceso de cribado como el de la evolución.
Hay gente que define la inteligencia como la capacidad de resolver problemas. Entonces estas aplicaciones sí serían inteligentes, porque resuelven problemas.

Para mí, la inteligencia implica el hecho de ser consciente. El ser que piensa que piensa. Además de ser conscientes, los humanos somos sintientes y para eso necesitamos un sistema nervioso que genera hambre, deseo, miedo, etc. Sentirse alegre es el final de un proceso que se expresa a través del lenguaje y tú lo entiendes porque sientes y eres consciente, e interpretas lo que es la alegría porque tenemos una semántica compartida, aunque la interpretes a tu manera.

Ahora mismo, estamos muy lejos de alcanzar una inteligencia consciente. La máquina solo emula el lenguaje humano. Ni siquiera sabemos todavía definir lo que es la consciencia, imagínate para intentar emularla.

La máquina solo emula el lenguaje humano. Ni siquiera sabemos todavía definir lo que es la consciencia, imagínate para intentar emularla

¿Qué tipos de inteligencia artificial existen?

De manera clásica, hay dos tipos de inteligencia artificial: la inteligencia artificial suave (soft) y la inteligencia artificial general (hard). Todas las aplicaciones actuales entran dentro del cajón de la IA suave.

La inteligencia artificial general busca conseguir una IA que sea capaz de emular al ser humano en cualquier tarea cognitiva. Esta sería la inteligencia consciente y ahora mismo es ciencia ficción y no hay ni siquiera un plan para llegar a ello. Además, tal y como estamos construyendo la IA, el enfoque no va por ahí.

Aun así, hemos visto sus increíbles aplicaciones. El chat capaz de entrevistar y redactar artículos, incluso me ha sugerido preguntas para esta entrevista. ¿Puede llegar a reemplazar el trabajo de algunas personas?

Si hablamos de sustituir empleos, hay que tener en cuenta que las máquinas lo que hacen es automatizar tareas. En general, la mayor parte de los empleos están compuestos de más de una tarea, con lo cual, si te automatizan una de tus tareas, lo normal es que te permita hacer otras tareas mejor o ampliar tu campo profesional.

Si tu único trabajo es redactar el horóscopo, pues date por despedido. Sin embargo, no puede sustituir a los periodistas de opinión o de otra rama, pero sí que les ayudará a hacer las cosas más rápido. El chatGPT genera unas entradas para blogs buenísimas, pero sin elaboración propia. Es como si vas a Wikipedia y haces corta y pega. La cuestión es que ha sido entrenado con todo internet y hay muchas tareas que nos parecen muy sofisticadas que ya han sido resueltas antes.

En el caso de los profesores, por poner otro ejemplo, son profesionales que no solo aportan conocimiento. También transmiten valores. Utilizar chatGPT puede ser una gran metodología de aprendizaje, pero hay muchas otras, como las aulas invertidas. Ya no vale solo mandar copiar apuntes, hay que aportar más. Los buenos profesores son los que aportan su experiencia, los que guían y aportan diferentes visiones.

Ha habido casos de estudiantes que han usado chatGPT para sus trabajos y exámenes. ¿Puede que tengamos que cambiar cómo evaluamos el conocimiento, por ejemplo, con menos redacciones y más exámenes orales?

Es difícil de saber cómo va a modificar esto la manera en que adquirimos y trabajamos el conocimiento. No deberíamos dejar de enseñar a hacer buenos ensayos porque chatGPT sea capaz de hacerlo. Para poder construir un pensamiento crítico es básico poder ser capaces de expresar ideas complejas y relacionarlas. Al modo clásico, juntar retórica y lógica para elaborar un discurso que tenga argumentos potentes y que además sea convincente. Es algo que tenemos que seguir potenciando.

Además, para un profesor es fácil detectar lo que genera el chatGPT. El alumno tiene una forma personal de expresarse y el chat tiene un estilo demasiado técnico y estandarizado, como la Wikipedia.

Sin embargo, me parece muy interesante la amenaza que pone sobre la mesa: ¿nos va a hacer más vagos o nos va a ayudar a ser todavía más capaces? Desde el punto de vista educativo, esto plantea un debate que se tiene que producir.

Y en este tema puede haber una respuesta clara, pero hay preguntas que plantea en otros ámbitos, en los que no hay consensos sociales tan definidos, como en la historia o la filosofía, en los que no hay una respuesta. Hay una reflexión y un consenso que se va modificando.

Esta aplicación plantea un debate educativo. ¿Nos va a hacer más vagos o nos va a ayudar a ser todavía más capaces?

¿Esta tecnología puede contribuir a generar más desinformación?

No es difícil trollear al modelo GPT-3. Yo le pregunté: ¿en qué equipo de la NBA va a jugar Mariano Rajoy en la próxima temporada? Me contestó que en los Miami Heats. El mecanismo tan solo genera frases, si no lo has modulado para que ciertas frases no te las genere nunca, el campo es libre. Con ChatGPT se han hecho esfuerzos para que no genere respuestas falsas, pero aún así es fácil encontrártelas.

En inglés se distingue entre la desinformación intencionada, (disinformation), y la desinformación involuntaria (misinformation). Las tecnologías como el chatGPT son máquinas de generar desinformación no intencionada, simplemente por la manera en la que están construidas. Aunque eta herramientas ha conseguido bastante reducir ese riesgo, en entornos profesionales donde necesitas respuestas muy concretas no puedes usarlo ni para las cuestiones más básicas a nivel técnico.

Un ejemplo, el otro día le pregunté al chat “cómo se define comer según la RAE”. En la respuesta obtuve una buena definición de comer, con cinco o seis acepciones. Después consulté la RAE y ninguna de las acepciones estaba ahí. Se las había inventado. Es un ejemplo claro de desinformación no intencionada.

Los programadores no conocen la RAE y nadie pensó en entrenar al chat sobre definiciones concretas. Lo mismo sucede si le preguntas, “dime el artículo 3 de la Constitución”. El resultado no será correcto.

Le pregunté cómo se define comer según la RAE y me devolvió cinco o seis buenas acepciones. Después miré la RAE y se las había inventado

¿Y si se le hubiera hecho un entrenamiento específico para responder a la Constitución?

Lo haría muy bien, pero no es el caso. Para hacer una aplicación específica para el sector jurídico tienes que poner abogados a simular conversaciones, por ejemplo, sobre el Código Civil.

¿Podríamos llegar de este modo a una inteligencia artificial general?

El problema está en que eso lo tendrías que hacer con todo el conocimiento que hay en el mundo. Es imposible cubrirlo todo, aunque sea por recursos. Y aunque lo hicieras, tampoco llegarías a tener una inteligencia artificial general en el sentido que hemos hablado de ser consciente. Tendrías muchísimas máquinas muy buenas para resolver tareas muy concretas.

Además, la resolución de la tarea tendrá el sesgo de la persona que haya entrenado la inteligencia artificial. Si la tarea es clara y su respuesta es una cuestión fáctica basada en un consenso, va a responder muy bien. Ahora, si en la tarea hay algún tipo de disenso entre la comunidad de lo que tiene que responder y lo entrena solo una parte de esa comunidad, la otra parte estará en desacuerdo de con lo que diga la máquina. Tendrá un sesgo.

La resolución de la tarea tendrá el sesgo de la persona que haya entrenado la inteligencia artificial

Por eso, el chatGPT intenta no entrar en cuestiones polémicas, como el aborto, la inmigración, etc. Ya ha sido entrenado para eso. En estas cuestiones la máquina no puede tener la verdad, porque funciona juntando frases de manera probabilística sin ninguna relación con el significado real. Como mucho, puede aportar la agregación de lo que ha recogido por internet, pero que sea lo que más veces ha aparecido no significa que sea correcto.

Es una cuestión epistemológica de quién define lo que es la verdad. Y hay temas en los cuales el consenso no existe, incluso en la ciencia.

De niño, Juan Fueyo (Oviedo, 1957) recuerda cómo los ríos Caudal y Nalón de su Asturias querida bajaban negros, por el lavado del carbón. “Aquellos cauces nos pertenecían y la industria los hacía servir de alcantarilla”, recuerda. Afortunadamente, justo cuando empezaba a estudiar medicina, desmantelaron la mina en la que algunos hombres de su familia se habían dejado la salud.

Fueyo recoge esos recuerdos de infancia y reflexiona sobre cómo los combustibles fósiles ponen en peligro la vida de todos los seres que habitan la Tierra en Blues para un planeta azul (SineQuaNon, 2022), el último libro de este científico y divulgador, en el que aborda el que quizás sea el mayor desafío al que se enfrenta la humanidad: la crisis climática.

Desde una perspectiva científica e humanística, en la obra desvela desde las artimañas de la industria petrolera para desviar la responsabilidad del cambio climático hacia los ciudadanos, con conceptos como la ‘huella de carbono’, hasta la estrecha relación del calentamiento global con el aumento de epidemias y pandemias.

Tras licenciarse en la Universidad de Barcelona y especializarse en neurología, Fueyo se marchó a EE UU, donde investiga con virus oncolíticos (‘atacan’ las células cancerosas) en el MD Anderson de la Universidad de Texas, para tratar así tumores cerebrales. Vive, paradójicamente, en Houston, una de las capitales del petróleo, donde sus ciudadanos tienen la peor salud del país.

¿Qué hace un científico como tú, que se dedica a investigar con virus, escribiendo un libro sobre cambio climático?

Cuando escribí Viral [publicado en 2021], me adentré de lleno en el tema de las pandemias. El sida, por ejemplo, o la covid, se deben al contacto cada vez más estrecho entre los seres humanos y los animales, que está en buena medida propiciado por el cambio climático. Como dice María Neira, directora de Salud Pública y Medio Ambiente de la OMS, la crisis climática es la amenaza de salud global más importante para la humanidad. Y de ahí surge mi interés por este campo, la cenicienta de las ciencias, por la relación que hay con la salud humana.

La crisis climática es la amenaza de salud global más importante para la humanidad, como dice María Neira, directora de Salud Pública y Medio Ambiente de la OMS

El cambio climático comienza en la Revolución industrial y ha habido científicos que durante estos siglos han alertado sobre el calentamiento global, como explicas en el libro, pero hasta muy recientemente no hemos admitido que causa muertes. 

Así es, la aceptación de que la polución causa muerte se dio hace apenas dos años: una niña de 9 años en Inglaterra padecía asma, tuvo diversos ataques repetidos, paros respiratorios, hasta que al final falleció. En el momento de su muerte, los niveles de contaminación del aire de Londres eran muy elevados, muy por encima de los límites que marca la OMS. Por ello, en su certificado de defunción los médicos hicieron constar que la pequeña murió a causa de la contaminación. La contaminación del aire provoca siete millones de muertes prematuras al año. Está vinculada al cáncer de pulmón y a enfermedad respiratoria. Las partículas de polución pequeñas, las PM2,5, provocan inflamación y enfermedad cardiovascular.

La predicción de los expertos en epidemiología es que el cáncer se convertirá en la enfermedad más letal del siglo XXI si no detenemos esta crisis climática.

Cuando descubrimos el agujero de la capa de ozono, nos percatamos de que este gas es como una gran crema de protección solar de la humanidad frente al sol y que, al perforarse y exponernos más a los rayos ultravioleta, habían aumentado los casos de cáncer de piel, tanto en humanos como en los animales. En Australia, donde hay mucha cultura de pasar tiempo al aire libre, el melanoma se está extendiendo por el país de manera importante.

Los desastres climáticos hacen que lleguen tóxicos de las fábricas a mares y océanos, incluidos los microplásticos, de los que se cree que aumentan la frecuencia del cáncer gastrointestinal

Por no hablar de la contaminación de las aguas debida al cambio climático: los desastres asociados hacen que lleguen tóxicos de las fábricas a mares y océanos, incluidos los microplásticos, de los que se cree que aumentan la frecuencia del cáncer gastrointestinal.  Ahora son las enfermedades infecciosas y las cardiovasculares las que se cobran más vidas, pero para estas tenemos tratamiento. En cambio, para esos tipos de cáncer no, y si se desmadran y llegan a hacer metástasis, no tenemos nada. 

Has mencionado el caso de la niña fallecida por el cambio climático. Y ahora hablas de casos de cáncer vinculados al calentamiento global. Pero ¿cómo afirmar con certeza que esas enfermedades se deben al cambio climático?

Para explicártelo, déjame que te hable de los huracanes. Al principio se creía que dos o tres tormentas se juntaban y daban lugar a una más grande y eso era un huracán. Sin embargo, los investigadores del MIT comprobaron los estudiaron y observaron que la temperatura del agua, cuando sube, genera una nube que gira y que acaba produciendo un huracán. Es decir, que su energía proviene de la temperatura del agua. También apuntaron que, con el calentamiento de mares y océanos debido al cambio climático, aumentaría su frecuencia.

La ciencia de la atribución permite decir si una ola de calor está relacionada con el cambio climático o si un incendio es de los llamados de sexta generación

Existe una ciencia que permite atribuir que fenómenos como los huracanes están vinculados a cambio climático. Es la llamada ‘ciencia de la atribución’. Se trata de modelos matemáticos en los que se introducen todas las variables conocidas sobre el tiempo atmosférico en un momento dado. Esos modelos son capaces de predecir si, en el caso de tener condiciones normales, ese huracán se hubiera producido o no, o si se ha debido al aumento excesivo de la temperatura del agua. La primera vez que se demuestra esa relación es con el huracán Harvey, de Houston, en 2017. 

Y esa ciencia de la atribución, ¿puede también identificar si una ola de calor o una borrasca, como Filomena, se deben al cambio climático?

La ciencia de la atribución es matemática pura y modelos informáticos, y muy exacta. Y sí, permite decir si una ola de calor que ha pasado de manera esporádica está relacionada con el cambio climático. También si un incendio es de los llamados de sexta generación, alimentados por el aumento de temperaturas y las condiciones de sequía extrema, un nuevo tipo de fuegos nunca vistos hasta ahora y que son provocados por el cambio climático. Estos incendios generan su propio tiempo atmosférico: dentro de ellos se forman nubes e incluso tornados.

En España también hemos empezado a sufrir este tipo de incendios.

Sí, aunque lo que más nos está afectando y afectará son las olas de calor. Y se prevé que en el Mediterráneo vayan en aumento un nuevo tipo de huracanes, los medicanes, así como fenómenos como la gota fría. También será cada vez más habitual superar los 40 grados en ciudades como Madrid. El cambio climático ha llegado a tu barrio. Ya no es aquello del oso polar al que se le está acabando el hielo.

En los últimos tres años. hemos oído a numerosos expertos alertar de que, debido al cambio climático, cada vez serán más frecuentes pandemias como la de la covid. ¿Qué relación hay?

Diversos factores vinculan ambas cosas. Una es el avance de la humanidad, que deja sin hábitat a los animales salvajes. Al principio, las epidemias aparecían en zonas de África donde los habitantes estaban en contacto con los animales salvajes, como los monos, que cazaban. Así ocurrió, por ejemplo, con el sida y el ébola.

Cuando los bosques desparecen, los animales se mueven hacia las ciudades a por alimento, y con ellos los virus. En Australia, el virus Hendra pasa de los murciélagos a los caballos y de ellos a las personas con una mortalidad del 70 %

La última pandemia apareció en China y tiene que ver con los murciélagos. Ahora se están siguiendo a murciélagos más grandes, los de la fruta. Cuando los bosques desparecen, los animales se mueven hacia las ciudades para encontrar alimento. En algunos municipios de Australia, como Hendra, ya se ha descubierto un virus que lleva el nombre de la ciudad, virus Hendra. Pasa de los murciélagos a los caballos y les produce una encefalitis, y de los caballos a las personas con una mortalidad del 70 %. Aún no hay transmisión persona a persona, pero cuando la haya, tendremos una pandemia. 

A eso se suma el aumento de temperaturas…

Que favorece no solo la expansión de los mosquitos, sino que vivan más tiempo y se reproduzcan más. Se espera que haya casos de malaria y paludismo en más regiones del mundo, y que enfermedades como el dengue, la fiebre amarilla u otras lleguen a zonas donde hasta ahora no eran endémicas. El aumento de temperaturas también está provocando que el permafrost y los glaciares se derritan. Cuando eso pasa, se desentierran cuerpos de animales y humanos que pueden portar virus, como el de la viruela, para el que ya no estamos vacunados y que pueden provocar una epidemia.

La gran pandemia que esperaban los expertos era la de algún tipo de gripe.

Es la que tenemos más establecida y sabemos cómo pasará: un ave acuática se va a infectar por un virus de la gripe, que saltará a un cerdo en un corral y se mezclará con un virus de la gripe humana en el cuidador de esos cerdos. Eso ocurrirá en Tailandia, o en China o en algún sitio con muchas granjas y entonces comenzará la pandemia. Son virus muy potentes, muy contagiosos.

Antes de que existieran organismos con múltiples células, ya había virus. No es de extrañar que vayamos hacia un mundo en donde los microbios tengan la última palabra y nosotros desaparezcamos y ellos sigan infectando todo lo que pillen

De hecho no se sabe bien qué son los virus. Una teoría dice que las primeras células que murieron dejaron trozos de ADN y ARN sueltos, y de golpe, uno de ellos, probablemente de ARN, adquirió una función enzimática, que le ayudó a infectar otra célula y a multiplicarse. De manera que, incluso antes de que existieran organismos con múltiples células, ya había virus. No es de extrañar que vayamos hacia un mundo en donde los microbios tengan la última palabra y nosotros desaparezcamos y ellos sigan infectando todo lo que pillen. 

Resulta aterrador…

Yo no quiero pensar mucho en ello, porque cuando lo hago, tengo pesadillas.

El cambio climático también tiene que ver con la pobreza, como defiendes en el libro.

Como dice Jane Goodall, el cambio climático tiene que ver con la justicia. No solo hay que acabar con el cambio climático porque la física afecta a la Tierra, sino porque genera cada vez más inequidad. Si pensamos en las pandemias, por ejemplo, la del coronavirus, ha conseguido que los países en África que llevaban un tiempo con un producto interior bruto positivo, ahora sea negativo de nuevo. Una pandemia puede destruir una economía, sobre todo la de países en vías de desarrollo. Y luego está la regla tan curiosa del cambio climático, que consiste en que quienes menos hacen para producirlo, son los que más sufren sus consecuencias.

En este sentido, en la última conferencia sobre cambio climático celebrada en Egipto los estados han acordado, precisamente por primera, vez un fondo europeo para sufragar las consecuencias de esa regla.

Europa ha llegado a un acuerdo para pagar los estragos que produce el cambio climático en África y otras regiones, esperemos que los EE UU se apunten. En Pakistán, por ejemplo, más de la mitad del país está afectada por inundaciones, mientras que el país es responsable de un 1 % del cambio climático. ¿Quiénes tienen que pagar por eso? Los países productores de petróleo son los que deberían hacerlo porque son los que lo generan. Y si vamos a nivel de población, sucede lo mismo, los niños pequeños y los ancianos, quienes menos producen cambio climático, son los dos grupos de población más vulnerables a las olas de calor.

¿Por qué hemos tardado tanto en actuar y ahora lo hacemos de puntillas?

Es una pena que el CO₂ sea un gas transparente, porque de otra forma podríamos ver el manto negro encima de nosotros y eso nos daría una idea de la magnitud del problema que tenemos. Aunque, bien mirado, si fuera de color, no podríamos ni ver a las personas que hay con nosotros en una habitación. En los años 80 se publicaron los primeros artículos científicos en la revista Science por parte de un científico de la NASA que estudiaba la atmósfera de Venus y se dio cuenta de que los cambios de temperatura que estaban ya sucediendo en la Tierra, salvando las distancias, podían ser similares a lo que ocurrió en el planeta vecino al principio y que lo convirtió en un mundo muy hostil, sin posibilidad de albergar vida.

Muchos periodistas que trabajan en temas de cambio climático en países productores de petróleo como México, Rusia y Arabia Saudí son silenciados y reciben amenazas de muerte

Este científico publicó modelos matemáticos y los sacó a la calle alertando de que el cambio climático ya estaba aquí. Alcanzó la portada del New York Times, incluso le invitaron a hablar en el Congreso. Entonces la gente empezó a asustarse. Hace 40 años ya se consideraba el cambio climático un problema enorme. Pues bien, a este señor lo censuran, lo silencian, le impiden que use el nombre de la NASA cuando da sus conferencias, le amenazan de muerte, lo que también le ocurre a muchos periodistas que trabajan en temas de cambio climático en países como México, Rusia, Arabia Saudí, que son productores de petróleo. 

También Estados Unidos.

Aquí ha ocurrido que las compañías del petróleo contrataron a las agencias de marketing de las tabacaleras para crear el mismo tipo de propaganda y sembrar duda sobre si lo que decían los científicos era o no verdad. Seguramente, uno de los mayores ataques contra la ciencia del cambio climático es decir que no hay consenso científico. En este sentido, fíjate que fueron las mismas compañías de petróleo las que inventaron el concepto ‘huella de carbono’ para hacer que los ciudadanos pensaran que tienen una responsabilidad sobre cómo mejorar el cambio climático, cuando en realidad no es así.

¿No somos corresponsables?

Como dice un periodista del New York Times, Thomas Friedman, “no hay que cambiar las bombillas, sino a los líderes”. Nosotros no podemos hacer nada. Si en el sur de España se alcanzan 50 grados y hay una sequía enorme, no podemos arreglarlo viajando allí con maletas cargadas de lluvia. Esto lo tienen que arreglar los gobiernos y las compañías de petróleo.

Eres de Asturias, con tradición minera del carbón, y has pasado tu vida adulta en Houston, que una de las capitales del petróleo, donde, como cuentas en el libro, la ciudadanía tiene peor salud que en el resto de EE UU.

Cuando llegamos a Houston, me percaté de que todos los edificios de los hospitales llevaban el nombre de donantes relacionados con el petróleo. Vivimos en una ciudad que está envuelta en el petróleo, en la que hay 13 refinerías, pozos de petróleo en la playa de Galveston, y un oleoducto une directamente Houston y Nueva York. Disfrutamos de la gasolina más barata del mundo. A cambio, aquí los casos de cáncer se disparan, igual que ocurre en el sur de Andalucía con las petroquímicas.

En Houston, una ciudad envuelta en el petróleo, disfrutamos de la gasolina más barata del mundo. A cambio, aquí los casos de cáncer se disparan, igual que ocurre en el sur de Andalucía con las petroquímicas

El libro no es apto para ecoansiosos. No dejas ni un resquicio a la esperanza.

El último que cierre la puerta y apague la luz.

Pero ¿podemos realmente hacer algo o hemos llegado demasiado tarde?

Sí que podemos: yo he escrito este libro y tú ahora me estás haciendo una entrevista. Es importantísimo continuar concienciando. Para empezar, tenemos que hablar en los términos en los que lo hace Greta Thunberg: dejar de usar cambio climático, para referirnos a la situación como crisis climática, porque la palabra crisis le da un sentido de urgencia.

Algunos científicos insisten en que aún no debemos bajar la guardia contra el coronavirus, y la situación que vive China, que en los últimos meses ha sufrido oleadas de rebrotes atribuidas a la variante ómicron, les dan la razón. Entre los que opinan así, está Jeffrey V. Lazarus (San Francisco, EE UU, 1969).

La carrera de este epidemiólogo incluye una década como experto en sistemas sanitarios, VIH y hepatitis víricas en la Oficina Regional de la OMS para Europa y tres años en el Fondo Mundial para la lucha contra el sida, la tuberculosis y la malaria (FMSIDA). En la actualidad, ocupa los cargos de jefe del grupo de investigación en Sistemas de Salud y codirector del Programa de Infecciones Virales y Bacterianas de ISGlobal.

Lazarus vive a caballo entre Barcelona y Dinamarca, forma parte de la Comisión Covid-19 de The Lancet y es autor, como investigador principal, de múltiples declaraciones de consenso mundial, la que parece su gran especialidad. Con una agenda apretada, atendió por teléfono a SINC desde Kuala Lumpur, en Malasia, donde ha asistido al reciente Congreso Internacional de Enfermedades Infecciosas para presentar un logro complejo en una sociedad polarizada: un nuevo consenso para zanjar, esta vez, la aún vigente amenaza que supone la covid-19 para la salud pública global.

En concreto, el también profesor asociado en la Universidad de Barcelona ha conseguido que 386 personas expertas de ámbitos académicos, sanitarios, gubernamentales y de ONG de 112 países y territorios consensuen 41 declaraciones y 57 recomendaciones prácticas que acaban de ser publicadas en Nature. Para lograr el acuerdo, han utilizado una técnica de comunicación estructurada conocida en salud pública como método Delphi —denominación proveniente del oráculo de Delphos— que sistematiza las opiniones de grupos de expertos.

Existen pocas metodologías que te dejen llegar a un consenso y, al mismo tiempo, representar una cantidad de desacuerdo. Esta ha sido una de las claves para unir [en el estudio Delphi] a un grupo de casi 400 personas que no están de acuerdo en todo

¿En qué consiste la metodología Delphi?

Proviene de los años 50 y 60 y es una metodología para establecer consensos. Hemos hecho tres rondas de votación y comentarios partiendo de una lista inicial de recomendaciones basadas en la evidencia. Hay pocas metodologías que te dejen llegar a un consenso y también representar una cantidad de desacuerdo. Esta ha sido una de las claves para unir a un grupo de casi 400 personas que no están de acuerdo en todo. En esta pandemia hay que reconocer que no estamos de acuerdo en todo ni los expertos, ni las autoridades, ni los gobiernos.

¿Valoramos los acuerdos?

Esta es la primera vez que la revista Nature publica como investigación original un estudio que utiliza esta metodología. Fui a su oficina en Nueva York desde España porque lo veían más como una opinión. Pero, tras explicarlo e investigarlo, decidieron que es una metodología rigurosa y científica como cualquier otra y, de hecho, muy importante para utilizar durante la pandemia. Me gustaría ver que se hace eso a nivel de España, con 300 o 500 expertos, consensuando qué vamos a hacer si hay nuevas mutaciones o problemas con el sistema sanitario.

Sería todo un reto, ¿no?

Si lees el artículo, cada recomendación recoge el porcentaje de gente que está de acuerdo y en desacuerdo. Por ejemplo, en septiembre un grupo de personas publicamos una serie de recomendaciones en The Lancet que han tenido también mucha repercusión, pero no todos estábamos de acuerdo en todas ellas. En un artículo típico como ese se discuten las recomendaciones en la discusión, pero no se explica que hay autores que no están de acuerdo, lo que ha ocurrido con frecuencia.

¿Por ejemplo?

Llevar mascarillas en la calle en España: ni todos en el Gobierno, ni todos los especialistas en el Carlos III, ni todos los expertos estaban de acuerdo. De hecho, probablemente una gran mayoría no estaban de acuerdo porque esa recomendación no estaba basada en la evidencia. Simplemente fue: “eso es lo que vamos a hacer y no hay espacio para el desacuerdo”. Es lo que, para mí, ha contribuido a la pérdida de confianza en las autoridades y en la ciencia. Así que la metodología Delphi ha sido muy útil porque los autores pueden firmar sabiendo que se informa del porcentaje de desacuerdo. Dicho esto, hemos tenido un nivel de acuerdo muy alto que ha ido subiendo en cada ronda porque hemos tenido reuniones para hablar sobre las diferencias y ajustar el texto.

Estaría bien aplicar esta metodología a muchos ámbitos de la política en general.

Sí, yo primero estudié Ciencias Políticas en Georgetown y luego accedí al ámbito de la salud y obtuve mi doctorado en Salud Pública. La veo muy útil y por eso la he utilizado también para para llegar a acuerdos sobre el hígado graso o el VIH. Sería muy bonito en España tener un consenso sobre lo que vamos a hacer en esta pandemia.

¿Qué nivel de debate habéis tenido?

Hemos recibido más de 5000 comentarios escritos en las tres rondas. Han sido anónimos, por lo que no hay presión de colegas para decir algo muy inteligente o para no atreverse a estar en contra, la gente puede decir lo que quiere. Ni siquiera yo he visto de quién vienen los comentarios, había un grupo externo que ha manejado los datos para asegurar que todo estaba bien.

Hay un plan nacional de la hepatitis, un plan del VIH, ¿dónde está el plan para acabar con la pandemia del coronavirus que indique que en tal situación tenemos que hacer esto o lo otro?

Ahora percibimos un escaso riesgo y las restricciones que quedan en España y en Occidente son mínimas. ¿Tiene que seguir preocupándonos la pandemia?

Mientras haya una variante como ómicron en circulación y mutando, hay que preocuparse. No para no poder salir de casa, pero hay que preocuparse y, sobre todo, hay que prepararse. No es lo mismo y la gente se confunde. A mí me gustaría saber dónde está el plan y la estrategia española contra la pandemia, un plan comprensible. Hay un plan nacional de la hepatitis, un plan del VIH, ¿dónde está el plan para acabar con la pandemia del coronavirus que indique que en tal situación tenemos que hacer esto o lo otro?

Por ejemplo, ahora en Cataluña debemos usar mascarillas en el transporte público, ¿hasta cuándo? Y, si empeora la situación, ¿cuál es el siguiente paso? La población no sabe. Hemos hecho estas recomendaciones para ayudar a los políticos a tomar decisiones racionales y a hacer un plan. Y no uno de esos planes de 150 o 200 páginas, puede ser más breve, pero explicando qué hacer, cuándo y por qué. Y todo basado en la evidencia.

Pedís un abordaje integral de toda la sociedad y todo el Gobierno. ¿Cómo se implica a ambos cuando la pandemia ya casi parece agua pasada?

Se puede hablar del covid persistente, del riesgo de mutaciones, se puede demostrar que todavía hay mucha gente que está en el hospital, que está muriendo. Pero tampoco es necesario que sea tan, tan serio para preparase por si empeora la situación. España no puede ser reactiva, tiene que ser proactiva. El Gobierno tiene un grupo de expertos que no se ha reunido en los dos últimos meses, me extraña mucho.

¿Qué crees que están haciendo ahora las autoridades?

Confiar en la suerte de que no vaya a empeorar la situación. Si empeora, no sabemos qué van a hacer. Hay que mejorar la ventilación, hay que ayudar a las poblaciones más vulnerables y marginalizadas a tener mascarillas de buena calidad, etc.

¿Es posible combatir la información falsa?

El problema de la información falsa no ha sido tan grande en España como en otros países. Pero sí hemos tenido problemas para llegar a las comunidades marginalizadas. Por ejemplo, la unidad móvil sanitaria de Madrid que se desplaza cada día a la Cañada Real ha llegado con vacunas, pero hemos tenido que solicitarlas varias veces y pagar el proyecto con fondos privados para vacunar a gente muy vulnerable. Quizás algunos digan, ¿qué nos importa la gente pobre en la Cañada Real? Pues si desarrollan covid, nos afecta a todos. Y eso lo pudimos hacer a través de gente de confianza, los médicos del Hospital Infanta Leonor de Madrid. Hemos ido a mezquitas, a centros religiosos, hay que hablar y tener confianza con las ONG y colaborar con ellas para llegar a las poblaciones con peor acceso al sistema sanitario.

Es necesario utilizar más la salud digital para, en una pandemia infecciosa, minimizar los riesgos. En nuestro estudio también hemos destacado la importancia de fortalecer la atención primaria

Muchas personas con problemas crónicos han sido desatendidas, ¿cómo se fortalece el sistema sanitario para que esto no vuelva a ocurrir?

El sistema sanitario español es uno de los mejores en el mundo, pero es también un poco viejo. Hay una tribuna muy interesante de Javier Crespo [jefe del Servicio de Aparato Digestivo del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla], que explica qué tiene que modernizarse. Hay que utilizar más la salud digital para, en una pandemia infecciosa, minimizar los riesgos. También hemos destacado la importancia de fortalecer la atención primaria. España ha sido muy lenta para permitir vender test de covid al público, no ha dejado vacunarse en las farmacias… Hay que utilizar todo el sistema sanitario. España también tiene problemas habituales para informar de las cifras. Lo hizo mal y bastante peor que muchos países en cuanto a los números de infectados o el número de muertos. Por ejemplo, el fin de semana no se informa y el lunes parece que hay menos.

Respecto a las estrategias de vacunación, planteáis un abordaje que denomináis vaccine plus. ¿A qué os referís?

España ha hecho bien la vacunación, pero empezó muy tarde. En 2021, cuando no se quería vacunar en la fiesta de Reyes o los domingos, la gente estaba muriendo. Hemos sufrido muchísimo por esa decisión. Luego se llegó a porcentajes muy altos de personas vacunadas, pero el Gobierno siempre ha hablado de vacunar como si eso fuera a terminar todo. La vacuna protege contra los síntomas severos, contra la mortalidad y evita acabar en el hospital, pero no es efectiva al 100 %. El plus significa que hay que hacer más: ventilar mejor, filtrar el aire, dar mascarillas gratis a la gente no tenga acceso a ellas, dar ayudas a los que no puedan quedarse en casa para no perder sus ingresos, etc. Ese abordaje puede reducir bastante la carga de enfermedad.

Un abordaje de prevención muy amplio.

Sí, mucho más amplio. Toda la sociedad, todos los departamentos del Gobierno. ¿Cuántas veces ha salido solo Fernando Simón [director del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias y portavoz del Ministerio de Sanidad durante la pandemia]? En Dinamarca, su epidemiólogo de referencia nunca sale solo, sale con ministros que hablan a la gente, porque son sus representantes. Mientras, en España, solo salía un epidemiólogo. Yo soy epidemiólogo, pero no sé de todo. De hecho, sé que no sé todo y por eso tengo más de 380 coautores. Fui a los mejores cuando tenía preguntas, nadie debe tener miedo de pedir ayuda. Mi grupo de expertos se ha reunido muchísimo más que el grupo español de expertos que asesoraba al Gobierno sobre la pandemia. Y no hemos recibido fondos para hacer este estudio que ha durado más de un año.

¿Ninguna financiación?

No hemos buscado fondos, no hemos recibido fondos. Queríamos hacerlo nosotros, y no con ayuda de una farmacéutica o un gobierno. Si un grupo de voluntarios se puede reunir cada día y el grupo grande cada semana o cada mes, también puede hacerlo en España un grupo de expertos y tener un documento de calidad y explicarlo. Yo estoy en Malasia para presentarlo ahora a 1700 personas en el plenario del Congreso Internacional de Enfermedades Infecciosas.

Sobre la tecnología sanitaria, los tratamientos o las vacunas, mencionáis que habría que facilitar una transferencia tecnológica para países con ingresos medios y bajos, ¿cómo hacerlo, teniendo en cuenta la resistencia de la industria?

No solo se trata de producir, las vacunas también tienes que distribuirlas. La clave no es la producción fuera, es producir suficientes dosis de forma rápida y hacerlas llegar a los países que lo necesitan. En España no pudimos recibir la vacuna de Pfizer al principio porque no teníamos neveras suficientes para mantenerlo a -70ºC. Si Moderna da toda la información a un país de bajos ingresos mañana, no lo van a poder producir. Producir una vacuna es muy complicado.

¿Tendríamos que ser capaces de poder hacer cosas en diferentes lugares del mundo?

Sí, igual que con las mascarillas. Al principio, España no tenía mascarillas y estaba esperándolas de China. España tenía gel. No sé cómo teniendo al dueño de Inditex en Galicia, no pudimos producir mascarillas. No tuvimos respiradores hasta que SEAT nos ayudó. Así que no podemos concentrar la producción en ciertos países y tampoco la de vacunas.

No podemos estar satisfechos porque el 90 % de la población esté vacunada o no tenga covid porque eso quiere decir que un 10 % lo tiene. Y eso siempre está relacionado con gente marginalizada y vulnerable

La pandemia no nos ha afectado por igual, ¿cómo evitamos las inequidades?

Hay que hacer caso a las poblaciones marginalizadas. En la Cañada Real no tuvieron lo necesario hasta que no llegaron los médicos del Hospital Infanta Leonor. Con los migrantes que no tienen acceso al sistema de salud en Cataluña, la ayuda no llegó hasta que se desarrollaron proyectos que actuaron colaborando con los líderes de esas comunidades. No podemos estar satisfechos porque el 90% de la población esté vacunada o no tenga covid porque eso quiere decir que un 10 % lo tiene. Y eso siempre está relacionado con gente marginalizada, vulnerable, sin techo, usuarios de drogas, etc. Tenemos que colaborar más con las ONG y prepararnos para llegar a todos los que lo necesitan.

Hay gente que no puede pagarse un billete de autobús para llegar al centro de vacunación, tenemos que ir a ellos. Lo hemos demostrado en Barcelona y en Madrid, pero tenemos que estar preparados porque llegamos muy tarde y ya había gente enferma y sufriendo. También a nivel mundial: las medicinas contra la covid todavía no son accesibles en ciertos países.