Glen Weyl
La IA generativa se está implantando a un ritmo más rápido del que pueden adaptarse los sistemas de gobernanza, votación y propiedad que la rodean. Los consejos de administración deben decidir ahora qué sistemas de IA tienen voz y voto en la toma de decisiones, quién es responsable cuando esos sistemas influyen en la opinión pública y qué significa la legitimidad cuando un modelo puede expresarse con más autoridad que un directivo. La pregunta difícil ya no es si se debe utilizar la IA, sino cómo mantener la credibilidad de las instituciones humanas al hacerlo.
Glen Weyl es un economista político de Microsoft Research que ayuda a gobiernos, laboratorios de IA y consejos de administración a diseñar las normas que garantizan la credibilidad de las instituciones democráticas a medida que la IA generativa va ganando terreno.
Full Profile
Por qué las organizaciones colaboran con Glen Weyl
- Es el nexo de unión entre tres de las figuras más relevantes en este debate: Vitalik Buterin, en el ámbito de Ethereum y la Web3; Jaron Lanier, en el de la IA y los datos; y Audrey Tang, en el de la tecnología cívica. Los equipos directivos disponen de un único espacio con toda la red, en lugar de tres conversaciones separadas.
- Es coinventor del voto cuadrático y la financiación cuadrática, mecanismos que ahora se utilizan en los ecosistemas de criptomonedas, los presupuestos cívicos y los fondos de innovación corporativos. Los consejos de administración que estudian la asignación participativa de capital están analizando su trabajo, a menudo sin saberlo.
- Dirigió el trabajo de la Oficina del Director Técnico de Microsoft en la relación con OpenAI y ahora dirige el Plural Technology Collaboratory de Microsoft Research. Ha sido testigo de primera mano de cómo se gestiona la mayor alianza de IA del mundo y puede hablar de ello con franqueza.
- Su libro *Radical Markets*, escrito junto con el profesor de Derecho de la Universidad de Chicago Eric Posner, fue nombrado «Libro del Año» por *The Economist* en 2018 y cambió la forma en que los economistas serios abordan la propiedad, el voto y la legislación antimonopolio en una economía digital.
- Se comunica en el mismo lenguaje que los responsables políticos de Taiwán, la UE y el Tesoro de EE. UU., lo que le convierte en un recurso excepcionalmente valioso para aquellas organizaciones cuya exposición a la IA conlleva también una exposición normativa.
Aspectos destacados de su biografía
- Fundador y director de investigación de Plural Technology Collaboratory, Microsoft Research.
- Antiguo economista político y tecnólogo social en la Oficina del Director Técnico de Microsoft, donde formó parte del equipo directivo encargado de la relación con OpenAI.
- Coautor de *Radical Markets*, Princeton University Press, 2018; elegido Libro del Año por *The Economist*.
- Coautor, junto con Audrey Tang, de *Plurality: The Future of Collaborative Technology and Democracy*, 2024.
- Fundador de la Fundación RadicalxChange; cofundador y presidente del Plurality Institute; cofundador de la red de investigación Harvard GETTING-Plurality.
- Nombrado por CoinDesk, WIRED y Bloomberg Businessweek en sus respectivas listas de personas más influyentes en el ámbito de la tecnología, 2018.
Biografía
La mayoría de las instituciones diseñadas para la economía industrial no tienen una buena respuesta ante la IA generativa. Los sistemas de votación, las normas de propiedad, la legislación antimonopolio y el gobierno corporativo se elaboraron para un mundo en el que las entidades más poderosas de una sala eran humanas. La carrera de Glen Weyl ha sido un intento constante de rediseñar esas instituciones para un mundo en el que ya no lo son.
Su libro de 2018, escrito junto a Eric Posner, *Radical Markets*, fue elegido Libro del Año por *The Economist* y propició un nuevo debate sobre la propiedad, el voto y la legislación antimonopolio en los círculos políticos más serios. De ese trabajo surgieron el «voto cuadrático» y, junto con Vitalik Buterin, la «financiación cuadrática». Ambos se utilizan actualmente de forma operativa en presupuestos cívicos y ecosistemas Web3, incluidos proyectos financiados por Ethereum.
En Microsoft, formó parte de la Oficina del Director Técnico (CTO) durante el periodo en que la relación de la empresa con OpenAI se convirtió en uno de los acuerdos comerciales más trascendentales del sector tecnológico. Actualmente dirige el Plural Technology Collaboratory, un proyecto especial de Microsoft Research sobre el funcionamiento de las sociedades democráticas en el contexto de la IA generativa, en colaboración con la taiwanesa Audrey Tang, con Harvard y con grupos de la sociedad civil, entre ellos el Collective Intelligence Project.
Su libro de 2024, escrito junto a Tang y titulado *Plurality*, se redactó de forma abierta en GitHub y fue traducido por voluntarios a más de una docena de idiomas, una prueba inusual de que las ideas de gobernanza que contiene funcionan realmente en la práctica. Para un consejo de administración que intenta decidir qué significa la legitimidad de la IA dentro de su propia organización, ese historial lo convierte en una de las pocas personas del mundo a las que merece la pena invitar a la sala de reuniones.
Temas clave de su intervención
- IA generativa e instituciones democráticas
- Pluralidad y tecnología colaborativa
- Voto cuadrático y financiación cuadrática
- Web3, identidad descentralizada y propiedad digital
- La legislación antimonopolio y la competencia entre plataformas
- Los datos como trabajo y la economía del entrenamiento de la IA
Ideal para
- Consejos de administración y directores generales que definen la estrategia de gobernanza y colaboración en materia de IA
- Público de gobiernos, organismos reguladores y bancos centrales interesado en la IA y la política digital
- Directores de tecnología (CTO) y directores de IA que trabajan en marcos de legitimidad e implementación
- Fundaciones, gestores de capital filantrópico y fondos de capital riesgo corporativos que se replantean cómo financian los bienes colectivos
Resultados para el público
- Una visión más clara de cómo se gestionan realmente las colaboraciones en materia de IA a la escala de Microsoft y OpenAI.
- Un vocabulario práctico sobre el voto cuadrático, la financiación cuadrática y la mayoría simple, con ejemplos concretos de dónde se aplica cada uno.
- Una idea más precisa de hacia dónde se dirigen las actuales regulaciones en materia de competencia, datos e IA en EE. UU., la UE y Asia.
- Ideas de diseño específicas para la toma de decisiones participativa dentro de grandes organizaciones, no una teoría genérica sobre la participación.
Charlas
Un análisis directo sobre cómo la IA generativa concentra el poder y moldea la opinión pública, y qué pueden hacer al respecto las sociedades democráticas.
Puntos clave:
- Los riesgos específicos de engaño y captura en la comunicación mediada por la IA.
- Cómo están respondiendo en la práctica Taiwán y otras jurisdicciones de tecnología cívica.
- Principios de diseño para el despliegue de la IA que protejan la legitimidad institucional.
Una charla práctica sobre identidad criptográfica, procedencia e infraestructura de confianza como defensa frente a la manipulación impulsada por la IA.
Puntos clave:
- Por qué los sistemas de identidad actuales fallan ante la IA generativa.
- Lecciones de la Web3 que se pueden aplicar a los entornos corporativos y cívicos.
- Qué deberían exigir ahora los consejos de administración y los CISO a su infraestructura de identidad.
La explicación del coinventor sobre cómo funciona la financiación cuadrática y dónde se está utilizando, desde Gitcoin de Ethereum hasta los presupuestos cívicos.
Puntos clave:
- La intuición matemática que subyace a la financiación óptima de los bienes públicos.
- Ejemplos reales del ámbito de las criptomonedas, la filantropía y la administración pública.
- Cómo pueden las empresas aplicar el modelo a sus fondos internos de innovación.
Un análisis de carácter normativo sobre los datos, las plataformas y la próxima generación de la regulación de la competencia.
Puntos clave:
- Por qué los marcos antimonopolio actuales tienen dificultades para abordar la economía de las plataformas.
- La propuesta de «los datos como mano de obra» y sus implicaciones comerciales.
- En qué aspectos convergen y divergen los reguladores de EE. UU., la UE y Asia.