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La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando sectores como la sanidad, la automoción, las finanzas, el comercio minorista y la fabricación, aportando mejoras e impulsando la productividad. Sin embargo, como cualquier tecnología, tiene su lado oscuro.
La IA puede utilizarse de forma poco ética, difundiendo información errónea, lanzando ciberataques, e incluso desarrollando armas autónomas. Además, cuando se utiliza sin el debido cuidado, puede dar lugar a problemas como predicciones sesgadas, discriminación y violaciones de la privacidad.
Por ello, es crucial encontrar un equilibrio entre el avance de la IA y la garantía de un uso responsable.
¿Qué es la IA ética?
La IA ética se refiere a la IA que sigue directrices éticas claras. Estas directrices se basan en valores importantes como los derechos individuales, la privacidad, la imparcialidad y evitar la manipulación. Cuando las organizaciones utilizan IA ética, tienen políticas bien definidas y procesos de revisión para asegurarse de que siguen estas directrices.
La IA ética va más allá de lo que permite la ley. Mientras que las leyes establecen las normas mínimas aceptables para el uso de la IA, ésta establece normas aún más estrictas para respetar los valores humanos fundamentales.
En la década de 1940, un famoso escritor llamado Isaac Asimov desarrolló tres principios conocidos como los “Three Laws of Robotics” para el uso ético de la IA. Esto podría considerarse un primer intento de desarrollar los principios:
- La primera regla hace hincapié en que los robots nunca deben causar daño a los seres humanos ni permitir que se les cause daño por ninguna acción;
- La segunda regla establece que los robots nunca deben causar daño a los seres humanos ni permitir que se les cause daño por ninguna acción.
- La segunda regla dirige a los robots a obedecer y seguir órdenes humanas a menos que dichas órdenes violen la primera ley;
- La tercera regla establece que los robots deben priorizar su propio bienestar siempre que no entre en conflicto con las dos primeras reglas.
En 2017, se celebró una conferencia en el Asilomar Conference Grounds de California para debatir el impacto negativo de la IA en la sociedad y encontrar formas de abordar los desafíos. Como resultado, los expertos idearon un libro de códigos que contiene 23 principios, conocidos como Principios de IA de Asilomar, que proporcionan directrices sobre el uso ético de la IA.
Puede obtener más información sobre los 23 principios en sitio web oficial.
Dilemas de la IA ética
Garantizar una IA ética, sin embargo, implica afrontar y abordar numerosos desafíos que surgen en el camino.
En esta sección, destacamos algunos de los dilemas clave y analizamos los avances que se están realizando hacia una IA ética.
Rendimiento frente a interpretabilidad
La IA se enfrenta a un compromiso entre rendimiento e interpretabilidad. Rendimiento significa lo bien que el sistema de IA realiza las tareas, e interpretabilidad se refiere a entender cómo un sistema de IA toma decisiones, como asomarse al interior de su “cerebro.”
Ahora bien, el dilema es que los modelos de IA más potentes suelen ser complejos y difíciles de entender. Funcionan como magia, pero no podemos entender el “truco”. Por otro lado, los modelos de IA más sencillos son más fáciles de entender, pero pueden no ser tan precisos. Es como tener una visión clara pero con menos precisión.
A medida que aumentamos el tamaño y la complejidad de los modelos de IA para mejorar el rendimiento, la IA se vuelve más opaca o difícil de entender. La falta de interpretabilidad dificulta el mantenimiento de prácticas éticas, ya que provoca una pérdida de confianza en las conclusiones del modelo. Encontrar el equilibrio adecuado entre el rendimiento de la IA y su interpretabilidad significa mejorar los sistemas de IA sin perder nuestra capacidad de entender cómo funcionan.
La IA explicable es un enfoque emergente que pretende hacer la IA más comprensible, de modo que podamos tener resultados precisos sin dejar de saber cómo se generan esos resultados.
En este sentido, se están desarrollando técnicas postdoc explainable AI para explicar los modelos entrenados sin comprometer su precisión.
Privacidad frente a utilización de datos
El dilema entre privacidad y utilización de datos es como encontrar un equilibrio entre mantener la información personal en privado y hacer uso de los datos para mejorar los sistemas de IA.
Por un lado, proteger la privacidad significa salvaguardar los datos sensibles y garantizar que no se hace un mal uso de ellos o que no se accede a ellos sin permiso. Por otro lado, la utilización de los datos implica usar la información para entrenar modelos de IA y hacer predicciones o recomendaciones precisas. Alcanzar un equilibrio significa encontrar formas de utilizar los datos respetando los derechos de privacidad, obteniendo el consentimiento y aplicando medidas para proteger la información personal.
La IA ética exige aprovechar los beneficios de los datos sin comprometer la privacidad individual. Los investigadores están trabajando en distintas formas de mantener un equilibrio entre la privacidad y el uso de los datos. En este sentido, algunos de los avances clave incluyen las siguientes técnicas de IA:
- Aprendizaje federado
- Privacidad diferencial
- Anonimización y agregación
- Técnicas de IA que preservan la privacidad
Innovación frente a consideraciones éticas
Encontrar un equilibrio entre innovación y consideraciones éticas es crucial a la hora de desarrollar nuevas ideas y tecnologías de forma responsable. La innovación implica explorar y probar conceptos novedosos para lograr invenciones revolucionarias, mientras que las consideraciones éticas exigen hacer frente a las consecuencias de estos avances en las personas, las comunidades y el medio ambiente.
Se trata de un reto múltiple que presenta diversos aspectos y dimensiones. A continuación se mencionan algunos de los aspectos clave.
| Innovación frente a responsabilidad medioambiental | Muchos estudios han informado del impacto adverso del entrenamiento de modelos de IA sobre el medio ambiente, equiparándolo a las emisiones de un coche a lo largo de su vida útil. Esto subraya la necesidad de encontrar un equilibrio entre la innovación y las consecuencias medioambientales del desarrollo de la IA.
La IA sostenible ha surgido como un campo centrado en reducir la huella medioambiental de las innovaciones y despliegues de la IA. Esto implica priorizar los datos de alta calidad sobre la cantidad, crear modelos de IA más pequeños pero eficientes, establecer infraestructuras de IA energéticamente eficientes, aplicar políticas sostenibles y promover la concienciación a través de la educación. |
| Innovación frente a desplazamiento de puestos de trabajo | Por un lado, la IA puede aportar avances interesantes e impulsar la productividad. Por otro lado, también puede llevar a que ciertos puestos de trabajo sean ocupados por máquinas, haciendo que la gente pierda oportunidades de empleo. Aunque la IA puede crear nuevos puestos de trabajo, es importante encontrar un equilibrio y abordar el impacto potencial sobre los trabajadores.
Las soluciones incluyen ofrecer programas de formación para aprender nuevas habilidades, replantear los roles laborales en colaboración con la IA y garantizar el apoyo a los afectados por la automatización. |
| Innovación frente a desinformación | El dilema entre innovación y desinformación en la IA ética es una preocupación importante. Dos ejemplos que ponen de manifiesto este reto son las falsificaciones profundas y los chatbots. Los deep fakes son vídeos realistas pero manipulados que pueden difundir información falsa, mientras que los chatbots impulsados por IA también pueden utilizarse para difundir contenidos engañosos o dañinos.
Lograr un equilibrio entre el fomento de las innovaciones y la prevención de la difusión de información errónea requiere mejorar los métodos de detección, educar a los usuarios y aplicar normativas. Es esencial garantizar un uso responsable de la IA al tiempo que se minimizan los daños potenciales. |
En resumidas cuentas
La IA ha aportado notables avances a las industrias, pero también plantea problemas éticos. Puede utilizarse de forma poco ética, difundiendo información errónea y violando la privacidad. Encontrar un equilibrio es crucial. Los dilemas clave son:
– Rendimiento frente a interpretabilidad: Los modelos de IA pueden ser complejos, lo que dificulta la comprensión de su funcionamiento. La IA explicable pretende mantener la precisión al tiempo que hace que la IA sea más comprensible.
– Privacidad frente a utilización de datos: Proteger la privacidad a la vez que se utilizan los datos para mejorar la IA es importante. Técnicas como el aprendizaje federado y la privacidad diferencial ayudan a encontrar un equilibrio.
– Innovación frente a consideraciones éticas: El equilibrio entre innovación y ética es vital. La IA sostenible aborda el impacto medioambiental, y es necesario apoyar a los afectados por el desplazamiento de puestos de trabajo. Además, se necesitan herramientas de detección para hacer frente a la desinformación.
Si abordamos estos dilemas, podremos hacer avanzar la IA al tiempo que garantizamos un uso ético y responsable.
