La Inteligencia Artificial se ha convertido en uno de los conceptos más nombrados en nuestra sociedad en los últimos días. Este hecho viene en gran medida dado por el boom que vivimos con la aparición de las denominadas Inteligencias Artificiales Generativas, programas informáticos que en base a una petición o “prompt” son capaces de poder originar una respuesta de la nada para poder satisfacer esa demanda de información, incluso de manera personalizada. No obstante, la inteligencia artificial lleva presente en nuestra vida desde hace muchos más años atrás sin haber sido conscientes de ello.
El hecho de que la IA esté de manera omnipresente en nuestro día a día, realizando automatizaciones que ni siquiera nos planteábamos, plantea una serie de desafíos éticos que deben examinarse antes de masificar el uso de esta tecnología.

Quizás muchas veces navegando por Internet has podido pensar que hay alguien que espíe cada uno de los pasos que das, quizás te hayas quedado con la sorpresa de que, tras haber mantenido una conversación sobre zapatos con una persona, hayas empezado a ver anuncios en páginas web o redes sociales con justo los zapatos sobre los que hablabas. Curioso, ¿verdad?, e incluso te preguntarás, ¿cómo se ha podido llegar a eso? La respuesta es sencilla, le diste el dato que justo necesitaba.
Y es que el sustento o alimento principal de la Inteligencia Artificial son los datos, sin ellos, no sería capaz de poder encontrar esos patrones para poder comprender el mundo y tomar las decisiones correspondientes. En otras palabras, la inteligencia artificial será tan inteligente como los datos que le proporciones.
En otras palabras, la mayoría de los enfoques de IA los algoritmos aprenden de los datos disponibles. Estos algoritmos ajustan sus parámetros a medida que se les proporcionan más datos, lo que les permite mejorar su rendimiento con el tiempo. Cuantos más datos de calidad tengan a su disposición, mejor será su capacidad para generalizar y tomar decisiones precisas. Sin embargo, ¿qué pasa cuando los datos no muestran del todo la realidad? O incluso, ¿qué pasa cuando la propia realidad no es ética y justa?
La intersección entre la Inteligencia Artificial y la ética es un tema de creciente importancia, ya que las decisiones tomadas por sistemas de IA pueden tener impactos significativos en la sociedad, la privacidad, la equidad y la seguridad. Por ello, es extremadamente necesario la búsqueda de un equilibrio entre la innovación tecnológica relacionada con la IA y la protección de los valores humanos fundamentales.
Afortunadamente, esto es algo que se ha tenido en cuenta desde antes de este auge que vivimos de la inteligencia artificial. Desde el año 2016, aproximadamente, un gran número de naciones, organizaciones y empresas han elaborado sus propios principios y pautas en el ámbito de la IA, que en su mayoría están orientados por valores que suelen encajar en una o todas las tres áreas comunes identificadas por la iniciativa de la Unión Europea sobre la IA en 2020.
· Los derechos humanos y bienestar
· El daño y la justicia sociales
· Los daños medioambientales y sostenibilidad
Con el fin de poder estar alineados con estos valores, se han identificado una serie de principios éticos que debe cumplir la inteligencia artificial, los cuales se enumeran a continuación:
Privacidad y Seguridad: Las aplicaciones de IA no debe comprometer la información sensible y deberán proteger los datos personales. Por ejemplo, si una empresa de tecnología desarrolla un asistente virtual debe asegurar que las conversaciones entre el usuario y el asistente son seguras para evitar que terceros accedan a información privada.
Equidad y Justicia: Los resultados de la IA deberán ser imparciales y justos para todos los grupos de personas, evitando la discriminación o el sesgo. Por ejemplo, un sistema de selección de empleo basado en IA debe asegurarse de que no haya discriminación hacia ciertos grupos étnicos o de género, y que todos los candidatos tengan igualdad de oportunidades.
Transparencia y Explicabilidad: La toma de decisiones de la IA deberán ser comprensibles para los seres humanos. En otras palabras, será necesario darle una explicabilidad al modelo y al algoritmo de la IA. Por ejemplo, si se ha genera un algoritmo de recomendación de películas se deberán de proporcionar explicaciones claras sobre por qué se está recomendando una película en concreto, basándose en los gustos y preferencias del usuario.
Control Humano y Dignidad: Los humanos deberán mantener el control sobre las decisiones importantes, incluso cuando la IA está involucrada. Por ejemplo, en los vehículos de conducción autónoma, aunque la IA pueda manejar la mayoría de las tareas de conducción, el conductor deberá tener la capacidad de retomar el control en situaciones críticas.
No Maleficencia/Prevención contra el Uso Indebido: La IA no debe de causar daño intencionado o no intencionado a las personas. Si, por ejemplo, utilizamos la IA para la detección de fraudes financieros, los sistemas deberán estar diseñados para no dañar la reputación de individuos inocentes al señalarlos erróneamente como fraudulentos.
Responsabilidad y Rendición de Cuentas: Los creadores de sistemas de IA deberán de ser responsables de sus resultados y rendir cuentas por cualquier impacto negativo. Por ejemplo, si un robot quirúrgico comete un error durante una cirugía, los fabricantes deben asumir la responsabilidad y garantizar medidas para evitar futuros errores.
Ahora, es nuestra responsabilidad como sociedad conseguir que eso principios éticos sólidos acaben permeando en una inteligencia artificial que refleje nuestros valores más profundos y promueva un mundo más equitativo y responsable. La interacción entre la innovación tecnológica y la conciencia ética nos desafía a trascender los límites y a construir un futuro donde la inteligencia artificial y la humanidad prosperen en conjunto.
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