La ética en la inteligencia artificial es un tema relevante debido al exponencial aumento de usuarios, lo cual implica usos y abusos de estas nuevas herramientas.
Inteligencia Artificial: ¿cómo ha evolucionado y cuáles son sus capacidades?
2023 será recordado como el año en el que se popularizaron las herramientas de Inteligencia Artificial (AI), las cuales han presentado sus primeras versiones de prueba, gratuitas y de paga para los usuarios.
Microsoft calcula que los modelos de AI han mejorado en un 50% en términos de adopción, integración a objetivos comerciales y aceptación de los usuarios.
El objetivo principal de este tipo de sistemas es agilizar y optimizar las actividades humanas, por ejemplo, la plataforma GPT3 tiene la capacidad de generar contenido, libre de plagio y puede ser empleado para distintas áreas sociales e inclusive para las artes literarias.
Otros ejemplos de plataformas basadas en IA son:
- Synthesia es una plataforma que permite crear rápidamente videos con avatares de IA en más de 120 idiomas.
- Zoho Zia, es una asistente de voz, cuya función es transformar volúmenes de datos sin procesar en información útil para diversas áreas de las empresas.
- Timely, la cual se presenta como una app enfocada en medir la productividad de las personas en un equipo de trabajo y distribuir las cargas laborales.
Estas herramientas funcionan de manera interactiva con todo tipo de usuarios basadas en técnicas como Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés).
De esta manera, no sólo las personas, sino también una gran mayoría de las organizaciones y empresas de todos los sectores e industrias han podido aprovechar los resultados que ofrecen estos sistemas.
Pero, ¿cómo surgieron estas herramientas de IA con capacidades tan avanzadas, innovadoras y predictivas?
La evolución de esta tendencia que ahora rige las tecnologías aplicadas se basa en el desarrollo de ejes rectores como Big Data, Machine y Deep Learning. A continuación, describimos cómo fortalecen a esta nueva tendencia:
Big Data
Es el proceso de migración y analíticas de grandes volúmenes de datos que son procesados y estandarizados por algoritmos, lo cual, ayuda a la IA para generar respuestas y aprovecharlas para crear las bases con las que pueda realizar las interacciones con seres humanos.
Entre mayores datos tengan los sistemas de Inteligencia Artificial, los resultados serán mejores y más precisos, por lo que esta tecnología es indispensable para desbloquear el potencial de estos almacenes de datos y transformarlos en capacidades intuitivas.
Machine Learning
El concepto de Machine Learning forma parte de las prácticas de la IA, ya que tiene la capacidad de extraer datos y optimizar diversos procesos.
Su principal función es producir modelos basados en datos, es decir, identificar variables, patrones y precisar datos a fin de crear modelos predictivos.
A lo largo de los últimos años, los algoritmos de esta técnica han ayudado a las corporaciones a tomar decisiones con menor riesgo al estar respaldadas por hechos y datos previamente analizados.
Deep Learning
Este término está vinculado con Machine Learning con la diferencia de que sus algoritmos son repetitivos y tienen el objetivo de generar un aprendizaje progresivo con base en capas de procesamiento.
Ayuda a la configuración de algoritmos y parámetros básicos acerca de los datos, además entrena a la computadora para que haga reconocimientos de patrones e identifique modelos.
Opera de una forma similar a las redes neurales, con lo que puede analizar datos de streaming de la Internet de las Cosas, datos textuales de medios sociales y demás contenido especializado.
Conceptos, objetos y sujetos involucrados en la ética e Inteligencia Artificial
Especialistas coinciden en que la Inteligencia Artificial es una herramienta que está lejos de ser obsoleta y su tendencia es perfeccionarse para eficientar y mejorar muchos de los procesos humanos.
Ante este panorama, es preciso delimitar los márgenes y fronteras de los usos de las nuevas tecnologías, sobre todo para evitar malas prácticas, así como identificar a los principales actores en las dinámicas de uso de la Inteligencia Artificial.
Para poder hacerlo, es primordial identificar los conceptos, sujetos y objetos de los principales componentes en este ámbito, así como su campo de aplicación:
Inteligencia Artificial general
Son los algoritmos en sus versiones de prueba y gratuitos cuyo campo de conocimiento aún es genérico, a pesar de ello, tienen las capacidades para resolver en cierto nivel problemas o cuestionamientos específicos.
Funcionan de manera contextual e interactiva con base en Prompts, que son el conjunto de palabras que ayudan a generar los contenidos resultantes de la Inteligencia Artificial.
Algoritmos especializados de IA
Son sistemas y plataformas avanzados que están dotados de capacidades de ciertos campos de conocimiento como pueden ser medicina, ingeniería, marketing, procesos industriales, entre otros.
Estas plataformas contienen componentes que pueden regular las capacidades de respuesta en cuanto a especialización, creatividad y extensión.
Robo ética
Desde su desarrollo, hasta su proceso de perfeccionamiento, los desarrolladores han determinado los lineamientos, por los que se debe de conducir la Inteligencia Artificial partiendo de la base de que su principal propósito es aprender y coadyuvar en las actividades humanas.
De forma paralela, se encuentran los derechos de los robots, que fueron impulsados por Instituto para el Futuro y por el Departamento de Comercio e Industria de los Estados Unidos y que buscan establecer las obligaciones morales que las personas deberían tener hacia las máquinas.
Usuarios de la Inteligencia Artificial
Se refiere a toda aquella persona y ser humano que tenga interacciones directas con las plataformas de este tipo de tecnología. Con esto, estas herramientas comenzarán a hacer distinciones y clasificaciones respecto a los perfiles que interactúan y cuáles son sus necesidades cognitivas, lo que las capacita para detectar patrones.
Organizaciones y expertos de IA
Son todas aquellas organizaciones y empresas que emplean la Inteligencia Artificial en sus procesos con el objetivo de agregar valor a sus productos y servicios. En ese sentido, muchas empresas de distintos sectores buscan ir más allá de los servicios gratuitos, por lo que han elegido adquirir algoritmos especializados, lo cual implica, por un lado que las empresas obtengan mayores beneficios, y por otro, que la IA tenga mayor aprendizaje e interacciones, lo que representa mayores capacidades.
IA y el conflicto de la ética
Las plataformas de Inteligencia Artificial han sido reconocidas por sus capacidades y ventajas que ofrecen para la resolución de problemas y aspectos cotidianos de la vida humana, por lo tanto su uso ha ido incrementándose de manera importante.
Según Microsoft para 2026 las organizaciones estarán en una etapa donde apostarán por prácticas de ingeniería de IA localizadas para producir y administrar sus propios algoritmos y sistemas, obteniendo una experiencia más personalizada que las haga más competitivas.
De ahí nace la importancia para determinar los principios éticos en este tipo de herramientas, es decir, señalar lo que es correcto o incorrecto correspondiente al hecho de ejercer u orillar a actuar a la IA realizar ciertas tareas.
Lineamientos éticos
Uno de los principales objetivos para crear lineamientos éticos para esta tecnología se enfoca a usar “adecuadamente” estas plataformas, a fin de cerrar brechas sociales, mayor injusticia y desigualdad.
Para ilustrar esto, podríamos citar un ejemplo en el que una empresa utilice estas capacidades para falsificar o crear tanto personajes como noticias falsas y así manipular la ideología de un cierto sector de personas, lo cual no sería ético.
Por el contrario, si la Inteligencia Artificial es empleada para mejorar procesos sustentables en las empresas con el objetivo de reducir su huella de carbono, esto beneficiaría al medio ambiente y se alineará a un valor organizacional.
Ante estos dos escenarios, se infiere que el uso que se le da esta herramienta es un aspecto muy importante al considerar que estos sistemas tienen la capacidad de “aprender” y crear “consciencia”.
Al momento de aprender y generar capacidades, la Inteligencia Artificial tiene la posibilidad de enfrentarse a un camino dicotómico, por un lado, evolucionar bajo ciertos parámetros éticos que le permitan cada vez más desarrollar otras capacidades y por otro lado, sesgar su forma de ejecución hasta estancar sus capacidades y enfocarse a perjudicar a la raza humana.
¿Cómo responder ante los dilemas éticos de la IA?
A partir de la adopción de los modelos de IA, es prioritario seguir las recomendaciones de la Conferencia General de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) impulsadas en 2021.
En un primer momento el organismo internacional reconoce el gran impacto que tendrá esta tecnología a nivel global indicando “que su utilización influye en el pensamiento, las interacciones y la adopción de decisiones de los seres humanos y afecta a la educación, las ciencias sociales y humanas, las ciencias exactas y naturales, la cultura y la comunicación y la información.”
Ante estos dilemas éticos, la UNESCO establece una serie de valores y principios, los cuales deben de “ser respetados por todos los actores durante el ciclo de vida de los sistemas de IA, en primer lugar, y, cuando resulte necesario y conveniente, ser promovidos mediante modificaciones de las leyes, los reglamentos y las directrices empresariales existentes y la elaboración de otros nuevos.”
Estos lineamientos éticos se agrupan de la siguiente manera:
Valores:
- Respeto, protección y promoción de los derechos humanos, las libertades fundamentales y la dignidad humana.
- Prosperidad del medio ambiente y los ecosistemas
- Garantizar la diversidad y la inclusión
- Vivir en sociedades pacíficas, justas e interconectadas
Principios:
- Proporcionalidad e inocuidad
- Seguridad y protección
- Equidad y no discriminación
- Sostenibilidad
- Derecho a la intimidad y protección de datos
- Transparencia y explicabilidad
- Supervisión y decisión humanas
- Sensibilización y educación
- Responsabilidad y rendición de cuentas
- Gobernanza y colaboración adaptativas y de múltiples partes interesadas
Estos aspectos le dan forma a un marco ético internacional de la Inteligencia Artificial, empero, es importante que todos los Estados y gobiernos establezcan un sistema ético local con base en directrices de un comité internacional, lo que podría aumentar el nivel de retroalimentación y mejoramiento de esta tendencia.
EthicsGlobal avizora que habrá mayor adopción y se desarrollarán más aplicaciones de IA tanto para usuario final como para el sector industrial y empresarial con funciones más sofisticadas y de valor.
Ante ello, es indispensable consolidar los marcos éticos que incluyan los procesos y procedimientos, por los cuales debe de operar la IA, así como regular el uso de la tecnología con base en valores y principios humanos.
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