Ética de la IA: ¿un desafío para la próxima década?

La naturaleza de la inteligencia artificial (IA) es un campo complejo y en constante evolución. La IA es la ciencia que crea máquinas inteligentes que pueden pensar, aprender y actuar de forma autónoma. Se ha utilizado en muchas áreas, como la robótica, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.

La IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología y cómo vivimos nuestras vidas. Básicamente, la IA consiste en crear sistemas que puedan tomar decisiones basadas en los datos o la información que reciben. Esto podría ser cualquier cosa, desde reconocer objetos en una imagen hasta jugar ajedrez contra un oponente humano.

La IA tiene como objetivo crear máquinas que puedan comprender su entorno , predecir resultados y tomar acciones apropiadas sin ser programadas explícitamente por humanos. Sin embargo, existen implicaciones éticas asociadas con la implementación de tecnologías de IA. Por ejemplo, ¿quién sería responsable si un vehículo autónomo provocara un accidente debido a un error de programación o si se puntuara erróneamente (se esperara) que una persona cometiera un delito futuro?

De manera similar, ¿qué salvaguardas deberían implementarse para garantizar un resultado positivo o justo si se utiliza un sistema de IA para la toma de decisiones en contextos de atención médica, secuenciación genética o justicia penal? Estas preguntas plantean importantes consideraciones éticas cuando se trata de utilizar tecnologías de IA en aplicaciones del mundo real.

Ya estamos viendo de todo, desde la generación de texto e imágenes ChatGPT hasta clasificadores de redes sociales, ayudando a los procesos comerciales y dando forma a nuestra cultura y sociedades de maneras que aún no podemos predecir. Teniendo esto en cuenta, ¿no es importante comprender las cuestiones éticas subyacentes y ver cómo pueden afectar nuestros proyectos?

Problemas con la IA

Sesgos

La automatización de procesos y la toma de decisiones con IA son propensos a sesgos porque los sistemas de IA se basan en algoritmos y conjuntos de datos que no son transparentes ni fáciles de entender para los humanos. Como tal, existe un riesgo inherente de que estas decisiones puedan estar sesgadas o inexactas debido a errores en los datos subyacentes o en los algoritmos utilizados por el sistema.

Quizás el mayor ejemplo fue el catastrófico proyecto secreto de inteligencia artificial de Amazon. En 2014, Amazon comenzó a crear programas informáticos para revisar los currículums de los solicitantes de empleo con el fin de mecanizar la búsqueda del mejor talento. La herramienta de contratación experimental de la empresa utilizó inteligencia artificial para otorgar a los candidatos puntuaciones que oscilaban entre una y cinco estrellas.

Sin embargo, en 2015, se descubrió que el sistema de inteligencia artificial no clasificaba a los candidatos de forma neutral en cuanto al género, ya que la mayoría de los CV procedían de hombres. Amazon editó el algoritmo para que las puntuaciones fueran neutrales, pero no podía garantizar que las máquinas no crearan otras formas de clasificar a los candidatos que pudieran ser discriminatorias.

Al final, en 2016, Amazon disolvió el equipo porque los ejecutivos perdieron la confianza en el proyecto y los reclutadores nunca confiaron únicamente en sus calificaciones. Este experimento sirve como lección para las empresas que buscan automatizar partes de su proceso de contratación y destaca las limitaciones del aprendizaje automático.

El problema de la caja negra

El problema de la caja negra de la IA es una preocupación en el mundo de la informática, ya que se refiere al hecho de que con la mayoría de las herramientas basadas en IA, no sabemos cómo hacen lo que hacen. Podemos ver la entrada y salida de estas herramientas, pero no los procesos y el funcionamiento entre ellas. Esta falta de comprensión hace que sea difícil confiar en las decisiones de la IA, ya que se pueden cometer errores sin ningún código moral o una comprensión razonada del resultado.

La causa de este problema radica en las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo, que consisten en capas ocultas de nodos que procesan datos y pasan su salida a la siguiente capa. Efectivamente, ningún ingeniero puede decirte cómo llegó un modelo a una conclusión . Es como pedirle a un neurólogo que observe la actividad cerebral y nos diga qué está pensando alguien.

Si bien el valor de los sistemas de IA es innegable, sin una comprensión de la lógica subyacente, nuestros modelos podrían conducir a errores costosos y no podríamos decir qué sucedió excepto "bueno, parece estar mal".

Por ejemplo, si se utiliza un sistema de inteligencia artificial en un entorno médico para diagnosticar pacientes o recomendar tratamientos, ¿quién será responsable si algo sale mal? Esta cuestión pone de relieve la necesidad de una mayor supervisión y regulación del uso de la IA en aplicaciones críticas donde los errores pueden tener graves consecuencias.

Para resolver este problema, los desarrolladores se están centrando en la IA explicable , que produce resultados que los humanos pueden entender y explicar. Pero esto es más fácil decirlo que hacerlo. Hasta que podamos crear interfaces que nos permitan comprender cómo las cajas negras de la IA toman decisiones, debemos ser extremadamente cuidadosos con sus resultados.

También sabemos que hay sabiduría en las multitudes. Las explicaciones y decisiones las toma mejor un grupo de individuos bien intencionados e informados que cualquier miembro liberal del grupo.

Error humano

A veces no es una cuestión de "¿podemos?" sino más bien “¿deberíamos?” Sólo porque una mente brillante piense en una nueva aplicación para la IA no significa que tenga la base ética para ver las ramificaciones de sus acciones. Por ejemplo, la Universidad de Harrisburg en Pensilvania propuso un sistema automatizado de reconocimiento facial que podría predecir delitos a partir de una sola fotografía .

Esto provocó una reacción violenta de la Coalición para la Tecnología Crítica , que escribió una carta al editor de Springer Nature instándolos a no publicar el estudio debido a su potencial para amplificar la discriminación. El editor respondió no publicar el libro y la Universidad de Harrisburg eliminó su comunicado de prensa.

Por muy atractivo que pueda parecer el proyecto, no hay dos opciones: en el mejor de los casos, es discriminatorio y, en el peor, un camino seguro hacia la elaboración de perfiles étnicos. Tenemos que ser extremadamente cuidadosos con nuestras soluciones, incluso si están construidas con las mejores intenciones. A veces nos sentimos tan tentados por la novedad o la utilidad de la tecnología que olvidamos sus ramificaciones éticas y su impacto social.

Privacidad

El uso de la IA en el procesamiento y análisis de datos puede dar lugar a la recopilación de grandes cantidades de datos personales sin el permiso del usuario. Estos datos luego se pueden utilizar para entrenar algoritmos de inteligencia artificial, que luego se pueden aplicar a diversos fines, como publicidad dirigida o análisis predictivo.

Esto plantea serias cuestiones éticas sobre cómo se recopilan y utilizan estos datos sin el consentimiento del usuario. Además, el uso de la IA también supone un riesgo para la privacidad debido a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa. Esto significa que los algoritmos de IA pueden identificar patrones en el comportamiento del usuario que podrían revelar información confidencial sobre individuos o grupos.

Por ejemplo, un algoritmo de IA puede detectar patrones en los hábitos de compra en línea que podrían revelar las inclinaciones políticas o las creencias religiosas de alguien. Para abordar estas preocupaciones, es importante que las organizaciones que utilizan tecnologías de IA cumplan con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) al recopilar y procesar datos personales.

El RGPD exige que las organizaciones obtengan el consentimiento explícito de los usuarios antes de recopilar sus datos y que les proporcionen información clara sobre cómo se utilizarán sus datos. Además, las organizaciones deben asegurarse de contar con medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos de los usuarios contra el acceso no autorizado o el uso indebido.

Ahora bien, es muy importante entender que un modelo no guarda la información del usuario, sino que los pesos (la relación entre dos neuronas en el modelo) se calculan en base a esta información. Esta es un área gris en las regulaciones de recopilación de datos, pero presenta un desafío difícil.

¿Recuerdas lo que mencionamos sobre la caja negra? Bueno, ¿cómo puede saber un ingeniero si un peso determinado se basó en las preferencias de alguien? La respuesta es; Es muy difícil saberlo. Entonces, ¿qué sucede cuando un usuario quiere ser eliminado de una muestra? Mentes brillantes de todo el planeta están trabajando en este problema bajo el paraguas del olvido voluntario, pero ni la ética ni la tecnología están claras todavía.

Por último, es importante que las organizaciones que utilizan tecnologías de IA consideren las implicaciones éticas de utilizar datos de usuarios sin permiso para entrenar algoritmos de IA. Las organizaciones deben luchar por la transparencia en lo que respecta a cómo utilizan los datos personales y deben garantizar que cualquier decisión tomada por su sistema de IA sea justa, imparcial, proteja la privacidad y se utilice para el bien de nuestra sociedad. Los sistemas de IA no deben dañar a personas o grupos por motivos de raza, género, afiliación política, religión, etc., ya que esto puede provocar discriminación u otras formas de injusticia.

Seguridad

A medida que los sistemas de inteligencia artificial recopilan y analizan más datos, existe el riesgo de que actores malintencionados hagan un mal uso o abusen de la información personal. Algunas prácticas dañinas incluyen:

• Robo de identidad automatizado: los actores malintencionados utilizan la inteligencia artificial para recopilar y analizar datos personales de fuentes en línea, como cuentas de redes sociales, para crear identidades falsas con fines de lucro.
• Análisis predictivo: los actores malintencionados utilizan la IA para predecir el comportamiento o las preferencias de un individuo en función de su ubicación o historial de compras para dirigirse a él con anuncios o servicios no deseados.
• Vigilancia: los actores malintencionados utilizan tecnología de reconocimiento facial basada en inteligencia artificial para rastrear a las personas sin su conocimiento o consentimiento.
• Manipulación de la opinión pública: los actores malintencionados utilizan algoritmos basados ​​en inteligencia artificial para difundir información falsa sobre una persona o grupo con el fin de influir en la opinión pública o influir en las elecciones.
• Minería de datos: los actores malintencionados utilizan algoritmos basados ​​en inteligencia artificial para recopilar grandes cantidades de datos personales de usuarios desprevenidos para fines de marketing vergonzosos u otras actividades nefastas.

Las organizaciones deben garantizar que se tomen las medidas de seguridad adecuadas para que los datos de los usuarios (y todos los datos) permanezcan seguros y privados. ¿Deberíamos preocuparnos por las imparables IA generativas? Todavia no. Estos sistemas son sorprendentes, pero su alcance aún es muy limitado. Sin embargo, todas las “mejores prácticas” en ciberseguridad deben aplicarse diligentemente a la IA (por ejemplo, autenticación multifactor, cifrado, uso de IA para detectar anomalías en el tráfico de la red, etc.) porque pueden crear problemas mucho más rápido que un ser humano. Por ejemplo, una IA podría tomar una contraseña filtrada e intentar relacionarla con las empresas potenciales donde trabaja la víctima, como cualquier otro ciberataque, excepto que puede hacerlo en una fracción del tiempo que le tomaría a un humano. .

Los efectos de la IA en los despidos laborales

Otra preocupación ética relacionada con el uso de tecnologías de IA es el desplazamiento laboral. A medida que se automatizan más tareas mediante el uso de sistemas de inteligencia artificial, es posible que haya menos trabajos disponibles para los humanos, ya que las máquinas asumen ciertas funciones repetitivas que tradicionalmente desempeñaban las personas. Esto podría conducir a un aumento de las tasas de desempleo y a la inestabilidad económica a medida que las personas luchan por encontrar nuevas oportunidades laborales en un mundo cada vez más automatizado.

Si bien puede haber motivos de preocupación, debemos recordar que esta no es la primera vez que sucede algo inquietante como esto. No olvidemos la revolución industrial. Si bien la clase de artesanos y comerciantes, en general, sufrió por la industrialización de la economía, la mayoría de la gente pudo adaptarse, lo que llevó a la división del trabajo tal como la conocemos hoy. Entonces, ¿qué podemos hacer para mitigar el desplazamiento laboral?

En primer lugar, es importante mantenerse actualizado sobre los últimos avances en tecnología de IA para identificar áreas potenciales donde su trabajo puede ser reemplazado por un sistema de IA y cómo evolucionar para seguir siendo competitivo en el mercado laboral.

En segundo lugar, los profesionales deben centrarse en desarrollar habilidades que las máquinas o los algoritmos no puedan replicar fácilmente. Por ejemplo, la creatividad y la resolución de problemas son dos habilidades difíciles de replicar para las máquinas .

Así como las calculadoras reemplazaron la necesidad de realizar cálculos manuales pero al mismo tiempo abrieron la posibilidad para que los científicos e ingenieros dedicaran más tiempo a innovar, la IA puede liberarnos del trabajo repetitivo y proporcionar potencia de procesamiento adicional para aumentar nuestra productividad.

cual es el siguiente

A medida que la IA se generaliza en nuestra sociedad, existe la necesidad de una mayor educación pública sobre la aplicación, las implicaciones personales y los riesgos de esta tecnología. Debemos fomentar una cultura consciente de la IA que comprenda cómo la IA está dando forma a nuestras vidas y nuestros negocios.

También será importante que las organizaciones que implementen soluciones de IA se aseguren de que están tomando medidas para proteger la privacidad y la seguridad de los usuarios, al tiempo que les permiten acceder a los beneficios que ofrece esta tecnología. Con una supervisión y regulación adecuadas, la rendición de cuentas y los problemas de rendición de cuentas pueden abordarse antes de que se conviertan en problemas graves.

Por último, debemos crear un marco regulatorio que responsabilice a las empresas por el uso que hacen de la IA y garantice que cualquier decisión tomada por los sistemas de IA sea justificada, virtuosa, justa y ética. Con estas medidas implementadas, podemos garantizar que la inteligencia artificial se utilice de manera responsable en beneficio de la sociedad en su conjunto.

Si le gustó esto, asegúrese de consultar nuestros otros artículos sobre IA.

• Una guía para incorporar IA en su flujo de trabajo
• Adopción de IA en el desarrollo de software: una perspectiva interna.
• Mitos sobre la inteligencia artificial y la seguridad laboral: ¿los robots quitarán nuestros trabajos?
• Herramientas de prueba de software de aprendizaje automático e inteligencia artificial en entrega continua
• Los obstáculos para implementar la IA y la robótica en el sector sanitario