El RAISE Act, originalmente una ley estatal sobre Inteligencia Artificial, pasó al centro de la elección primaria demócrata en Nueva York.
La campaña de Alex Bores, asambleísta estatal y autor del proyecto, es cuestionada por millones de dólares en avisos y gasto político de grupos vinculados al sector tecnológico, en una disputa que mezcla regulación, poder de las grandes firmas de IA y control sobre las reglas que podrían venir después.
AP informó que un grupo político financiado por inversores y figuras del entorno de OpenAI gastó más de US$7 millones en anuncios contra Bores en la carrera por el distrito 12 de la Cámara de Representantes.
The Guardian añadió que la red de fondos centrada en IA ha reunido cerca de US$100 millones en el ciclo electoral y que casi la mitad del gasto ya realizado se concentró en esta contienda de Manhattan.
Qué obliga el RAISE Act y a qué empresas apunta
La página legislativa del estado de Nueva York resume el RAISE Act como una ley sobre el entrenamiento y uso de modelos frontera de IA. El texto no se dirige a cualquier empresa pequeña ni a cualquier herramienta de uso diario. Define como “modelo frontera” a uno entrenado con más de 10^26 operaciones computacionales y con un costo de cómputo superior a US$100 millones.
También define como “gran desarrollador” a quien haya entrenado al menos uno de esos modelos y haya gastado más de US$100 millones en total en cómputo para entrenarlos.
Con esos umbrales, la norma se concentra en las compañías con más recursos y con los sistemas más avanzados. Antes de desplegar uno de esos modelos, la ley exige un protocolo escrito de seguridad y protección, conservar una copia sin censura, publicar una versión redactada y entregarla a las autoridades cuando corresponda.
Además, obliga a registrar pruebas y resultados con suficiente detalle como para que terceros puedan entender cómo se evaluó el riesgo.
El texto también define “daño crítico” como la muerte o lesión grave de 100 o más personas, o al menos US$1.000 millones en daños a dinero o propiedad, cuando ese daño haya sido causado o facilitado materialmente por el desarrollo, uso, almacenamiento o liberación del modelo.
Entre los escenarios que la ley contempla están armas químicas, biológicas, radiológicas o nucleares, y conductas criminales ejecutadas con intervención humana limitada.
Otro punto práctico es el deber de informar incidentes de seguridad en un plazo de 72 horas y la obligación de no desplegar un modelo si ello crea un riesgo irrazonable de daño crítico.
Visto en conjunto, el RAISE Act no regula a toda la industria por igual: pone exigencias de transparencia, auditoría y reporte sobre el segmento más costoso y más sensible del mercado, que es precisamente donde operan los laboratorios que hoy marcan el paso en la carrera de la IA.
Cómo el gasto político convierte la regulación de IA en tema de campaña
AP describe la primaria como una pelea entre dos visiones sobre cómo tratar a la industria tecnológica. Según ese medio, Leading the Future, financiado por donantes como Greg Brockman, Marc Andreessen y Joe Lonsdale, gastó US$7,6 millones a través de una subsidiaria contra Bores.
El propio grupo sostiene que apoya una regulación federal y que el Congreso debería marcar la pauta, en lugar de dejar que cada estado imponga sus propias reglas.
The Guardian completa el mapa con otra cifra: calcula que Think Big, afiliado a Leading the Future, ha vertido US$8,2 millones en la primaria. También señala que la ofensiva contra Bores activó una respuesta de grupos que piden más resguardos para la IA, entre ellos redes apoyadas por Brad Carson y un aporte público de Anthropic a una organización relacionada.
En esa lectura, la campaña dejó de ser solo una competencia local entre candidatos demócratas y pasó a ser una prueba de fuerza entre bloques del ecosistema de IA que discrepan sobre la velocidad y la forma de regular.
El dato concreto es que las reglas futuras pueden depender tanto del mercado como de la política. Si gana peso la idea de un marco federal único, las empresas podrían enfrentar menos normas estatales distintas. Si avanzan modelos como el RAISE Act, los laboratorios de mayor escala tendrían que asumir más obligaciones de seguridad, documentación y reporte antes de desplegar sistemas nuevos.
Ese cruce entre adopción, costos y control también aparece en debates recientes sobre qué sostiene realmente la IA empresarial, donde la discusión ya no pasa solo por usar herramientas, sino por gobernarlas.
