Mientras buena parte del debate público sobre internet se concentra en desinformación, adicción, fraude o contenidos dañinos, miles de comunidades utilizan las mismas herramientas digitales para resolver problemas matemáticos, desarrollar software, revisar investigaciones, mapear zonas de desastre, estudiar biodiversidad y conservar la memoria de la red. Sus resultados suelen ser menos visibles porque no producen un acontecimiento viral: se acumulan durante años.
En 2020, durante los meses de confinamiento por la pandemia, un grupo de aficionados e investigadores de aprendizaje automático conversaba en un servidor de Discord sobre GPT-3, el entonces nuevo modelo de lenguaje de OpenAI. Connor Leahy, uno de los participantes, propuso intentar construir algo parecido de manera abierta. Lo que comenzó como una conversación informal terminó convirtiéndose en EleutherAI, una comunidad de investigación que desarrolló modelos, conjuntos de datos y herramientas abiertas para estudiar grandes sistemas de inteligencia artificial. Años después, sus integrantes describieron el modelo de trabajo como science in the open: no sólo publicar los resultados al terminar, sino realizar públicamente el proceso de investigación para que otras personas puedan observarlo y contribuir.
El caso parece excepcional, pero forma parte de una historia mucho más amplia y menos visible de internet. Mientras redes sociales y plataformas digitales enfrentan cuestionamientos por desinformación, uso compulsivo, explotación sexual, fraude, polarización y daños psicológicos, otros espacios de la misma red funcionan diariamente como infraestructuras de cooperación. Blogs, foros, repositorios, comunidades de chat, redes académicas y proyectos de ciencia ciudadana permiten que desconocidos distribuidos entre distintos países resuelvan problemas, produzcan conocimiento o mantengan recursos que ninguna de esas personas podría construir sola.
Una de las demostraciones más tempranas apareció precisamente en un blog. En enero de 2009, el matemático británico Timothy Gowers planteó una pregunta: ¿era posible hacer matemáticas de investigación mediante una colaboración masiva en internet? Su propuesta rompía con el modelo habitual de investigadores trabajando solos o en pequeños grupos. En lugar de esperar a tener una demostración completa, los participantes podrían publicar observaciones parciales, caminos equivocados, intuiciones y pequeñas mejoras para que otros continuaran desde ahí. El experimento dio origen al proyecto Polymath, en el que matemáticos comenzaron a utilizar comentarios de blogs y otras herramientas digitales como espacio de trabajo colectivo.
La idea sobrevivió porque internet aportaba algo que una reunión presencial difícilmente podía reproducir: una memoria común del razonamiento. Una observación escrita por una persona podía permanecer disponible para alguien situado en otro país y en otro horario; una ruta fallida podía evitar que otros repitieran el mismo error y una idea todavía incompleta podía convertirse en la pieza que necesitaba otro investigador. En lugar de reducir el proceso científico a la publicación final, la conversación podía convertirse también en parte de la infraestructura de investigación.
MathOverflow institucionalizó una variante de ese comportamiento. Creado en 2009, el sitio funciona como un sistema de preguntas y respuestas dirigido específicamente a matemáticas de nivel de investigación. Su objetivo declarado no es mantener conversaciones generales, sino construir una biblioteca de respuestas detalladas a problemas que encuentran matemáticos durante su trabajo. Una pregunta que un investigador no puede resolver puede quedar expuesta ante especialistas de otras universidades o países que quizás conozcan una técnica útil. Las respuestas permanecen después disponibles para cualquier otra persona que enfrente el mismo problema.
El modelo se parece al que durante años sostuvo Stack Overflow para programación: convertir problemas individuales en conocimiento reutilizable. Algo similar ocurre en comunidades especializadas dentro de Reddit. La plataforma contiene enormes cantidades de entretenimiento y discusión política, pero también comunidades que establecen normas propias para elevar la calidad de la conversación. r/science, por ejemplo, verifica credenciales para identificar especialistas y aplica una moderación estricta para mantener las discusiones enfocadas en investigación científica; otras comunidades han desarrollado sistemas similares de moderación, reputación o revisión comunitaria.
La diferencia no está necesariamente en la tecnología utilizada. Un comentario puede servir para insultar a un desconocido o para avanzar una demostración matemática. Un servidor de Discord puede alojar entretenimiento, pero también coordinar investigadores. Un sistema de perfiles puede organizar una red de influencia o conectar a especialistas de un mismo campo. Lo que cambia son las normas, los incentivos y el tipo de contribución que una comunidad considera valiosa.
De compartir artículos a compartir el proceso científico
Internet también modificó la velocidad con la que circula la investigación. arXiv permitió desde 1991 que científicos distribuyeran manuscritos antes de completar el proceso tradicional de publicación en una revista. Esto no sustituye la revisión por pares y un preprint no debe interpretarse automáticamente como evidencia científica validada, pero permite que otros investigadores conozcan resultados, detecten problemas, intenten reproducirlos o construyan sobre ellos sin esperar meses a que termine el ciclo editorial. Un análisis histórico de la plataforma describe precisamente esa capacidad de hacer disponibles rápidamente trabajos científicos como una de sus funciones centrales.
Zenodo amplió el concepto hacia otro problema: un artículo científico no contiene necesariamente todo lo necesario para reproducir una investigación. Puede haber código, bases de datos, fotografías, presentaciones, modelos y otros materiales digitales. El repositorio, desarrollado por CERN dentro del ecosistema OpenAIRE, permite conservar y compartir esos objetos y asigna identificadores persistentes, incluidos DOI, para que puedan ser localizados y citados. La plataforma considera que datos y software son también productos de investigación y no simples residuos del trabajo que termina en un artículo.
PubPeer actúa en otra etapa del proceso. La plataforma permite comentar trabajos científicos después de su publicación y está construida alrededor de la revisión posterior por parte de la comunidad. Investigadores pueden señalar inconsistencias, problemas metodológicos o preguntas sobre un artículo y los autores pueden responder. La propia organización advierte que esos comentarios no deben considerarse automáticamente verdaderos y deben evaluarse críticamente, pero el sistema amplía una función esencial de la ciencia: la revisión no necesariamente termina cuando una revista decide publicar.
Miles de personas pueden convertirse en infraestructura científica
En otros proyectos ni siquiera es necesario ser investigador profesional. Zooniverse divide grandes problemas científicos en tareas que voluntarios pueden realizar desde sus computadoras. Personas sin formación especializada clasifican imágenes astronómicas, identifican animales capturados por cámaras, transcriben documentos históricos o examinan datos que serían difíciles de procesar únicamente con pequeños equipos académicos. La plataforma sostiene que esos proyectos han producido nuevos descubrimientos, conjuntos de datos y publicaciones revisadas por pares; su catálogo incluye investigaciones en astronomía, clima, biología, medicina, ciencias sociales e historia.
iNaturalist utiliza una lógica parecida para biodiversidad, pero parte de una actividad cotidiana: observar una planta, un insecto, un hongo o un animal y fotografiarlo. Otros miembros ayudan a identificar la especie y las observaciones pueden convertirse, bajo determinados criterios, en datos útiles para investigación y conservación. La propia plataforma se define simultáneamente como una red social de personas que comparten información sobre biodiversidad, un sistema colectivo de identificación de especies y una herramienta para registrar la presencia de organismos.
En estos sistemas, el usuario deja de ser únicamente consumidor. Su actividad produce un objeto que puede ser utilizado por otras personas: una clasificación, una observación, una identificación o un conjunto de datos. La atención sigue siendo necesaria, alguien debe entrar y dedicar tiempo al proyecto, pero la atención no es el producto final. Es el recurso mediante el cual se produce otra cosa.
Un desconocido puede dibujar el mapa que necesita una persona durante una emergencia
La colaboración distribuida puede adquirir además una utilidad física inmediata. Humanitarian OpenStreetMap Team, HOT, moviliza comunidades que utilizan imágenes satelitales y OpenStreetMap para crear o mejorar mapas de lugares afectados por desastres, epidemias, pobreza o ausencia de información geográfica suficiente. La organización ha trabajado con instituciones humanitarias y de salud para localizar carreteras, edificios, poblaciones e infraestructura necesaria para responder a emergencias.
El procedimiento permite una forma peculiar de cooperación: alguien situado a miles de kilómetros puede observar imágenes aéreas, identificar edificios o caminos y añadirlos a un mapa que después utiliza una organización sobre el terreno. Es conocimiento producido por personas que posiblemente nunca conozcan a quienes terminarán utilizándolo.
El software libre funciona desde hace décadas mediante una lógica comparable. GitHub convirtió procesos como reportar errores, proponer modificaciones, revisar código y mantener versiones en actividades visibles y distribuibles. La plataforma afirma que cientos de miles de mantenedores participan actualmente en proyectos abiertos y describe las contribuciones como trabajo que termina formando parte del software utilizado diariamente por millones de personas.
Internet también construye memoria
Existe, finalmente, una categoría de trabajo digital cuyo beneficio sólo se vuelve evidente cuando algo desaparece. Internet Archive comenzó a guardar páginas de la web en 1996 y posteriormente abrió Wayback Machine para permitir que cualquier persona consultara versiones anteriores de sitios. Su objetivo parte de un problema sencillo: una proporción creciente de los documentos de nuestra cultura existe únicamente en formato digital y puede modificarse o desaparecer sin dejar rastro. Internet Archive sostiene que conservar esos artefactos proporciona memoria a una sociedad y crea materiales para investigadores, historiadores y académicos.
Project Gutenberg lleva esa lógica hasta los primeros años de la cultura digital. Desde 1971, voluntarios han digitalizado y corregido obras literarias cuyos derechos permiten su distribución gratuita. Actualmente mantiene decenas de miles de libros electrónicos disponibles sin costo. Lo que para cada participante puede ser corregir unas páginas o convertir un texto termina acumulándose en una biblioteca global construida durante más de medio siglo.
Ninguno de estos proyectos demuestra que internet sea inherentemente benéfico. Algunas comunidades desaparecen, otras reproducen desigualdades, la moderación puede fallar, los proyectos dependen de trabajo voluntario y las plataformas comerciales pueden modificar las condiciones bajo las que funcionan. Tampoco eliminan los daños que han motivado las actuales discusiones sobre seguridad digital. Desinformación, explotación, fraude, acoso y sistemas diseñados para maximizar consumo compulsivo siguen siendo problemas reales.
Pero los ejemplos muestran que tampoco existe una única lógica inevitable de comportamiento en línea. Las mismas características que permiten amplificar información dañina —conectividad global, persistencia, bajos costos de coordinación y capacidad para reunir rápidamente a desconocidos— pueden utilizarse para distribuir trabajo intelectual, revisar resultados, conservar conocimiento y resolver problemas.
De estos proyectos emerge un patrón: su principal unidad de valor es una contribución y no solamente una interacción. En MathOverflow importa que una respuesta ayude a resolver un problema; en GitHub, que una modificación mejore un programa; en iNaturalist, que una observación contribuya a conocer una especie; en Zooniverse, que una clasificación permita procesar datos científicos; en OpenStreetMap, que una carretera o un edificio aparezca correctamente representado; en Internet Archive, que una página permanezca accesible cuando el original desaparezca.
Ese tipo de actividad tiene un problema de visibilidad. Una campaña de desinformación puede generar millones de publicaciones en pocas horas y un caso grave de daño asociado a una plataforma puede desencadenar inmediatamente una demanda, una investigación o una reforma regulatoria. El beneficio producido por una comunidad de conocimiento suele estar distribuido: una respuesta publicada hace diez años puede ahorrar trabajo sucesivamente a miles de personas sin que exista un momento específico en el que ese beneficio se convierta en noticia.
Por eso buena parte de lo que internet hace bien ocurre casi en silencio. No aparece necesariamente entre las tendencias del día y rara vez provoca audiencias legislativas. Se acumula en líneas de código, mapas, artículos, comentarios, identificaciones, archivos y soluciones que permanecen disponibles para la siguiente persona que las necesite.
La discusión sobre los riesgos de internet es necesaria. Pero comprender la tecnología únicamente a partir de sus peores resultados deja fuera otra parte de su historia: durante más de tres décadas también hemos utilizado la red para construir enormes sistemas de cooperación entre personas que no se conocen, no viven en el mismo lugar y, en muchos casos, nunca recibirán una recompensa directa por ayudarse entre sí.
