La inteligencia artificial (IA) está transformando todos los aspectos de nuestras vidas, pero sus avances plantean serios desafíos éticos y regulatorios que nadie puede ignorar.
Este artículo explora estos desafíos, proporciona ejemplos específicos y analiza el impacto que la regulación puede tener en esta área. También actualizamos información sobre cada prueba. Pero primero, comencemos con lo básico.
¿Qué es la ética en la IA?
La ética en los sistemas de inteligencia artificial se refiere a los principios y directrices morales que rigen el uso y desarrollo de los sistemas de inteligencia artificial.
Estos estándares están diseñados para garantizar que la tecnología se desarrolle y utilice de manera responsable. Por lo tanto, la ética en la inteligencia artificial está estrechamente relacionada con la creación de marcos consensuados y colaborativos para la regulación y legislación, prácticas y recomendaciones.
Dadas las importantes consecuencias que se esperan, no sorprende que la Unión Europea y sus estados miembros estén luchando para regular esta tecnología. Muchas de ellas son importantes, pero también hay consecuencias que podemos predecir y evitar.
Sesgo heredado de los algoritmos
La IA impulsada por datos humanos puede capturar y reforzar los sesgos existentes que conducen a decisiones discriminatorias. Esto tiene el potencial de perpetuar y reforzar los prejuicios existentes.
Este sesgo se puede observar en áreas como el empleo, donde los algoritmos basados en datos históricos pueden favorecer a ciertos grupos sobre otros. Un claro ejemplo es el sistema de contratación de Amazon, que ha mostrado un sesgo contra las mujeres y el empleo.
Sistemas de armamento autónomos
La posibilidad de ataques no supervisados plantea importantes cuestiones éticas sobre la guerra y el uso de la fuerza. Por ejemplo, los drones militares inteligentes se han convertido en un tema candente debido a su capacidad de atacar con poco control humano, como en la guerra entre Ucrania y Rusia, lo que los convierte en una de las armas más importantes.
En este ejemplo, lamentablemente, los avances tecnológicos asociados con la guerra continúan a expensas de la vida humana, lo que inevitablemente tiene consecuencias éticas y morales. La nueva legislación europea sobre IA tiene como objetivo limitar estos riesgos exigiendo transparencia y equidad en los sistemas de IA.
Vigilancia indiscriminada de los ciudadanos
A medida que la vigilancia mediante IA se vuelve más generalizada y sofisticada, amenaza la información personal. El uso que hace China de la tecnología de reconocimiento facial es un buen ejemplo, que genera preocupaciones sobre la vigilancia y el seguimiento de la población en un grado inesperado.
Esta es también una de las disposiciones tenidas en cuenta en el nuevo marco legal europeo para minimizar el impacto en la privacidad y las libertades de los ciudadanos.
Gestión del control de los sistemas
Determinar quién controla y supervisa los sistemas de IA es un problema importante con soluciones difíciles. En accidentes que involucran vehículos autónomos, como cuando el vehículo autónomo de Cruise fue el causante de un atropello.
Aumento de la desigualdad
Al igual que la Revolución Industrial, que provocó un cambio dramático de una sociedad agrícola y artesanal a una sociedad industrializada y mecanizada, la revolución de la IA podría ampliar las brechas socioeconómicas. La automatización puede desplazar empleos y afectar desproporcionadamente a los trabajadores poco calificados.
La «digitalización» del empleo es un ejemplo de una situación en la que las habilidades técnicas se vuelven esenciales y quienes no las tienen se quedan atrás. Un ejemplo de ello es la robotización de las líneas de montaje de automóviles, como en BMW, que sustituye a los trabajadores que realizan estas tareas y les obliga a buscar nuevas formas de ganarse la vida.
Falta de responsabilidad de sus propias acciones
La IA plantea desafíos en materia de rendición de cuentas. ¿Quién es responsable si un sistema de IA toma decisiones equivocadas o perjudiciales? Como se ha visto anteriormente, el accidente de UBER que involucró a un vehículo autónomo, concretamente Tesla, es un ejemplo de la complejidad de atribuir responsabilidad. Cuando un coche autónomo choca, es difícil determinar quién es el responsable. ¿Un conductor que conduce pero no presta atención? ¿El fabricante de automóviles por un defecto en el software? ¿O es el propio sistema IA? La complejidad de los sistemas de IA hace que sea difícil comprender y explicar por qué se tomaron determinadas decisiones, lo que complica aún más definir la responsabilidad de sus actos.
Generación de desinformación convincente, ciberdelincuencia
El uso ilegal de la inteligencia artificial crea falsificaciones creíbles, incluidas falsificaciones profundas, que son difíciles de detectar. Esto causa importantes problemas en la integridad y verificación de la información, y crea un panorama de desinformación muy aterrador con enormes consecuencias sociales a medida que las personas y los usuarios se convierten en agentes de difusión y viralización de los deepfakes.
Además, el ciberdelito se ha vuelto más sofisticado utilizando la IA. La IA se está utilizando de forma creativa para lanzar nuevas estafas muy creíbles que son muy difíciles de detectar. Por ejemplo, en 2019, los empleados de una gran empresa energética del Reino Unido lo fueron. El director ejecutivo se puso en contacto con su CEO por teléfono y solicitó la transferencia de más de 200.000 libras.
Desde sesgos algorítmicos hasta cuestiones de privacidad y responsabilidad, nos enfrentamos a la realidad de que cada avance plantea preguntas importantes. Abordar el dilema de la IA requiere combinar la innovación tecnológica con consideraciones éticas para garantizar un progreso constante e informado, reconociendo que es un proceso evolutivo constante y que ocurre a una velocidad vertiginosa.
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