OpenAI Foundation paga por crear datos biológicos de calidad para entrenar IA médica

La fundación sin ánimo de lucro que controla OpenAI, la OpenAI Foundation, ha anunciado un nuevo programa llamado 'Public Data for Health', cuyo objetivo es financiar la creación de 'conjuntos de datos científicos de alta calidad' que permitan a los modelos de IA dar saltos importantes en medicina. La idea de fondo, según ha explicado la propia fundación, es que la inteligencia artificial no podrá lograr avances relevantes contra las enfermedades a menos que los investigadores puedan alimentar a los modelos con muchísima más información de la que existe hoy disponible. Morgan Levine, exvicepresidenta de computación en la empresa de longevidad Altos Labs, lo resume así: 'todo el mundo reconoce que los datos son el mayor cuello de botella para aplicar con éxito la IA a la biología'.

Uno de los proyectos más llamativos financiados en esta primera ronda procede de una idea de Ruxandra Teslo, analista de políticas especializada en ensayos clínicos. Teslo propuso el año pasado utilizar los datos de empresas biotecnológicas quebradas: pujando en sus procesos de bancarrota, sería posible obtener informes regulatorios detallados, estrategias de fabricación y datos de seguridad que normalmente se consideran secretos comerciales. Ella misma bautizó estos documentos como 'el archivo perdido de la biotecnología' y planteó que podrían servir para entrenar IAs capaces de actuar como copilotos en el a menudo opaco proceso de aprobación de fármacos. Esta propuesta ha recibido una subvención de 500.000 dólares y será desarrollada por 1Day Sooner, una organización que representa a voluntarios de ensayos clínicos y a la que Teslo asesora.

Además de este proyecto, la ronda inicial de subvenciones incluye 40 millones de dólares para un programa de recopilación de datos sobre nuevas vacunas contra el cáncer en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, así como apoyo a OpenAdmet, una iniciativa que organiza competiciones en las que investigadores intentan predecir los efectos de los fármacos. En palabras de la propia fundación: 'esperamos que muchos de los avances pendientes en la prevención y cura de enfermedades vengan de combinar la inteligencia de los nuevos modelos con más observaciones del mundo; en otras palabras, más datos'.

El trasfondo financiero de esta iniciativa es notable. OpenAI nació como una organización sin ánimo de lucro, pero su líder, Sam Altman, la reestructuró para crear una corporación con fines de lucro que desarrolla modelos, lanza productos y ahora planea una salida a bolsa que podría valorar la compañía en un billón de dólares. Como la fundación mantiene una participación del 26% en OpenAI, está en camino de convertirse en la organización benéfica más rica del planeta, con un valor en acciones que podría llegar a 250.000 millones de dólares; a modo de comparación, la Fundación Gates y un fideicomiso asociado sumaban unos 180.000 millones de dólares a finales de 2025. Aun así, poner ese dinero a trabajar no será sencillo: la fundación, con sede en San Francisco, todavía está contratando para puestos clave y solo ha empezado a acelerar sus donaciones este año. Su mayor donación individual hasta la fecha, de 100 millones de dólares, se concedió en agosto a la Common Health Coalition, una organización que ayuda a pacientes a acceder a fármacos contra la hepatitis C. Jacob Trefethen, directivo de la fundación, señala que esta opera de forma esencialmente independiente de OpenAI, aunque comparte la misión oficial de garantizar que la IA 'beneficie a toda la humanidad'; según él, la fundación espera donar 1.000 millones de dólares antes de que termine el año.

Este esfuerzo filantrópico llega en un momento en que se han disparado los temores apocalípticos sobre el riesgo de que una IA fuera de control pueda acabar con la vida humana, posiblemente mediante el lanzamiento de un arma biológica letal. Esos temores han sido alimentados por personas internas de las propias empresas de IA, algunas de las cuales sitúan la probabilidad de extinción humana en la próxima década en un 10% o más. La semana pasada, tanto Altman como Elon Musk respaldaron un llamamiento del consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, a 'frenar el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA' para dar tiempo a que la prevención de riesgos se ponga al día.

En cuanto al proyecto de 1Day Sooner, su presidente y cofundador, Josh Morrison, explica que la subvención de 500.000 dólares servirá para demostrar que la organización puede obtener estos archivos de empresas en quiebra, que calcula podrían conseguirse en copias no exclusivas por 'unas pocas decenas de miles de dólares' cada una. Actualmente, la organización ya posee tres de estos conjuntos de datos, dos de ellos donados por Lumen Bioscience, una biotecnológica que previamente había recurrido a la misma estrategia del Capítulo 11 para obtener información sobre el desarrollo de fármacos de otra compañía. Morrison reconoce que este año otros dos intentos de conseguir archivos de empresas farmacéuticas no prosperaron porque las ofertas de 1Day Sooner no fueron aceptadas.

El artículo enmarca estas bancarrotas como parte de lo que algunos ya denominan una 'nueva fiebre del oro' para el entrenamiento de IA: el mes pasado, Google ganó una puja para hacerse con los datos corporativos de la aerolínea quebrada Spirit Airlines, incluidos 100 millones de correos electrónicos, lo que generó objeciones de auxiliares de vuelo y otros afectados, preocupados por la exposición de información privada o de propiedad reservada.

Los archivos farmacéuticos que persigue 1Day Sooner se conocen como 'documentos técnicos comunes' y típicamente contienen todo el intercambio entre las compañías y los reguladores, además de mediciones científicas y médicas detalladas; en esencia, recogen todo lo que se sabe sobre un medicamento. Según Teslo, colaboradora de la publicación Works in Progress y miembro no residente del think tank Institute for Progress en Washington, un archivo de este tipo podría convertir a una IA en una experta reguladora, lo que en su opinión sería una de las principales vías por las que la IA podría acelerar la llegada de curas al mercado. En sus propias palabras: 'la gente dice que inventaremos la IA y la IA curará el cáncer, pero eso está muy alejado de la realidad, que es mucho más complicada, y del proceso regulatorio'. Y añade que 'alrededor del 70% del dinero y el tiempo en el desarrollo de fármacos se dedica al desarrollo clínico —organizar los ensayos y probar el medicamento—, pero a pesar de ello el proceso es básicamente una caja negra, especialmente para las pequeñas biotecnológicas que generan las innovaciones'.