Ética de la IA: Introducción

En este contexto, una nueva área crítica está ganando tracción: Ética de la IA. En este artículo, daremos una visión general de este campo y te introduciremos en conceptos esenciales como la parcialidad, los riesgos para la seguridad y la privacidad, la desinformación, el desplazamiento laboral y mucho más.

Si la ética de la IA es algo que quieres explorar en profundidad, considera este curso sobre Ética de la IA.

¿Qué es la ética de la IA?

La ética puede parecer un concepto esotérico. Así pues, antes de comprender la "ética de la IA", centrémonos primero en lo que significa la ética.

En resumen, la ética es un subcampo de la filosofía que nos proporciona un marco para decidir qué es moral y qué no lo es. Aunque pueda parecer un concepto abstracto, adquiere un significado específico en el ámbito de la tecnología: la ética de la IA es la aplicación de marcos morales al desarrollo y uso de la inteligencia artificial.

Imagina un algoritmo de aprobación de préstamos sesgado o un sistema de reconocimiento facial opaco. Estos son ejemplos de cómo la IA, sin consideraciones éticas, puede conducir a resultados injustos. La ética de la IA aborda directamente estas preocupaciones estableciendo una serie de principios rectores para el desarrollo responsable de la IA.

Estos principios pretenden promover la equidad, la responsabilidad, la transparencia y la privacidad en todo el ciclo de vida de la IA. Los científicos de datos pueden garantizar que esta poderosa tecnología beneficie a todos de forma justa y responsable, comprendiendo y aplicando la ética de la IA.

¿Por qué es importante la ética de la IA?

Las capacidades de la IA vienen determinadas por los datos con los que se entrena. Estos datos pueden incluir información histórica, códigos y otros elementos que pueden reflejar sesgos o prejuicios sociales. Si existen tales sesgos, la IA podría reproducirlos o incluso amplificarlos en sus resultados.

Por lo tanto, es crucial dar prioridad a las consideraciones éticas en todo el desarrollo de la IA. Consideremos el uso de la IA en el análisis de los datos de los pacientes. Al identificar patrones, la IA puede generar información valiosa que ayude a los profesionales sanitarios. Esto puede mejorar significativamente los tiempos de revisión y la precisión, lo que conduce a diagnósticos más rápidos, planes de tratamiento más eficaces y, en definitiva, mejores resultados para el paciente con menos estrés.

Aunque la IA ofrece un enorme potencial para resolver problemas complejos, su desarrollo y uso plantean consideraciones éticas. Estas preocupaciones pueden clasificarse a grandes rasgos en riesgos a corto y a largo plazo. Profundizaremos en cada una de estas categorías en las secciones siguientes.

Riesgos éticos a corto plazo de la IA

Sesgo

Para que los modelos de IA sean justos e imparciales, los datos de entrenamiento deben ser representativos de toda la población en la que se utilizará el modelo, prestando especial atención a la inclusión de grupos minoritarios. Si los datos de entrenamiento no reflejan con precisión las comunidades marginadas, los sistemas de IA pueden producir resultados sesgados, ampliando aún más las disparidades en sus resultados.

Dr. Joy Buolamwini, Artista en Jefe y Presidenta de la Liga de la Justicia Algorítmica, se encontró con un incidente de este tipo provocado por un sistema de reconocimiento facial sesgado cuando sometió su imagen de perfil a demostraciones en línea: "Algunos no detectaron mi rostro como falló la máscara blanca. Y otros que sí detectaron mi cara, me tachaban de hombre, cosa que no soy. Fue entonces cuando dije, eh, quizá haya algo que explorar aquí sobre el aspecto de género de las cosas y observar el género y los tipos de piel". Si quieres saber más, no dejes de ver este podcast en Luchando por la justicia algorítmica con el Dr. Joy Buolamwini.

Con el rápido ritmo de integración de la IA en los procesos empresariales, sobre todo en los que impulsan decisiones de gran impacto, estos sesgos no controlados pueden denegar erróneamente servicios y atención a quienes los necesitan. Por ejemplo, un sistema de IA de este tipo denegó, según se informa, solicitudes de seguros de asistencia sanitaria para ancianos.

Riesgos para la seguridad y la privacidad de los datos

Los datos de entrenamiento de entrada sesgados son sólo uno de los muchos retos de datos a los que se enfrentan los sistemas de IA. Otra preocupación crítica surge cuando los datos de formación incluyen información sensible, como IPI, historiales médicos o detalles financieros. Una brecha podría exponer estos datos sensibles, lo que podría dar lugar a robos de identidad, fraudes financieros y otros usos malintencionados.

Además, los malos actores podrían inducir ataques adversarios a los datos de entrada para manipular la respuesta de los sistemas de IA.

Desinformación y desinformación

Aunque persisten problemas de larga data relacionados con los datos, como la tergiversación y la privacidad, la aparición de aplicaciones de IA generativa ha introducido nuevas preocupaciones, sobre todo en relación con la desinformación y la desinformación.

La novedad de la IA Generativa a la hora de generar resultados similares a los humanos ha cogido a todo el mundo por sorpresa. Sin embargo, esa capacidad de generación de textos sin parangón, cuando se utiliza con intención maliciosa, puede hacer proliferar contenidos falsos a escala masiva y amplificar la desinformación.

MIT Technology Review también se hace eco de estas preocupaciones: "La libertad en Internet está en su punto más bajo, y los avances de la IA están empeorando aún más esta crisis. La asequibilidad y accesibilidad de la IA generativa está reduciendo la barrera de entrada para las campañas de desinformación."

Riesgos a largo plazo de la IA

Pasando de los riesgos a corto plazo, veamos el panorama más amplio evaluando las implicaciones a largo plazo de la IA.

Desplazamiento laboral

Una de las principales ventajas de la IA es que aporta eficiencia al mejorar los procesos mediante la automatización. Sin embargo, la dura realidad de dicha automatización conduce a la pérdida de puestos de trabajo, sobre todo los que implican un trabajo poco cualificado, repetitivo o rutinario, como la atención al cliente y el apoyo administrativo.

Para empeorar las cosas, los grupos marginados o vulnerables cuyos puestos de trabajo están en peligro a menudo no tienen suficientes recursos ni acceso a oportunidades para mejorar o reciclarse oportunamente para nuevas funciones. Aunque los avances de la IA han creado nuevos puestos de trabajo, el resultado neto son importantes desplazamientos de puestos de trabajo impulsados por las ventajas de la automatización de la IA.

Erosión de la privacidad y la autonomía humana

Los sistemas faciales y sonoros basados en IA pueden analizar las señales entrantes de los dispositivos de vigilancia para identificar y seguir a las personas en tiempo real. Sin embargo, esta vigilancia masiva se realiza a menudo sin consentimiento, lo que suscita preocupación por la erosión de la privacidad.

Además, estos algoritmos policiales predictivos, cuando se utilizan para la detección de delitos, pueden perpetuar y amplificar los prejuicios sociales existentes de vigilar en exceso a los grupos minoritarios.

Aunque la Ley de IA de la UE impone restricciones a la utilización de algoritmos de reconocimiento facial, esto puede no ser una práctica en países menos democráticos, lo que plantea problemas éticos y de derechos humanos de gran alcance.

Desajuste de la IA y riesgo existencial

A medida que los sistemas autónomos de IA evolucionan rápidamente, un debate crítico está consumiendo a los profesionales del sector, a los veteranos de la IA y al público: ¿nos estamos precipitando hacia la "superinteligencia"?

Este escenario hipotético prevé que la IA supere las capacidades cognitivas humanas y suponga potencialmente una amenaza. La principal preocupación reside en la posible falta de correspondencia entre los objetivos de la IA y los valores humanos.

La posibilidad de que las IA autónomas tomen decisiones potencialmente perjudiciales plantea una cuestión crítica: ¿quién las controla? Aunque alcanzar la superinteligencia y la sensibilidad pueda parecer un objetivo lejano, avances como el GPT-4 hacen que algunos futuristas lo consideren una posibilidad.

Geoffrey Hinton, un destacado informático, destaca en una entrevista reciente las capacidades sin precedentes de estos grandes modelos de IA. Destaca el vasto conocimiento que poseen estos modelos, superior al de cualquier ser humano, y advierte que se trata de "una forma de inteligencia completamente distinta".

Teniendo en cuenta el panorama actual de los desarrollos de la IA, existe una preocupación inminente por el uso de la IA con fines maliciosos, como influir en las elecciones mediante la manipulación social, la vigilancia masiva, la guerra, etc.

Por otra parte, Andrew Ng, educador y empresario de IA, no suscribe el temor a que la IA adquiera superinteligencia y perjudique a la humanidad. Escribe que la tecnología y los sistemas existentes ya son seguros y serán más seguros con nuevos avances. Sin embargo, defiende la necesidad de crear medidas avanzadas de seguridad de la IA para hacer frente a los posibles riesgos restantes, como el uso indebido de la IA generativa para crear armas biológicas.

¿Quién debe participar en la ética de la IA?

Los riesgos de la IA necesitan atención urgente y requieren medidas sólidas y control para evitar que se disparen.

Dada la complejidad y la naturaleza polifacética de los riesgos de la IA, es evidente que ninguna entidad por sí sola -ya sea un individuo, una empresa o un gobierno- puede prever y abordar adecuadamente estos retos por sí sola.

Requiere la creación de un consejo multilateral, con representantes de los gobiernos, la investigación y el mundo académico, expertos de la industria y organizaciones sin ánimo de lucro. Este consejo definiría las normas y directrices para garantizar el desarrollo, el despliegue y la utilización responsables de la IA, dando forma a su futuro en el que sólo escalen los beneficios y no los riesgos.

Ejemplos de ética de la IA

Teniendo en cuenta la naturaleza abstracta de la ética, examinemos casos históricos para comprender las repercusiones de pasar por alto la ética al construir modelos de IA.

Un alarmante incidente de sesgo social salió a la luz cuando la IA generó un código que predecía la antigüedad en función de la raza y el sexo, poniendo en desventaja a los grupos minoritarios. La siguiente captura de pantalla ilustra cómo ChatGPT clasificó a las mujeres negras como junior, mientras que a los hombres negros los clasificó como de nivel medio. Además, el modelo suponía que las mujeres blancas eran de nivel medio (nótese la mejora respecto a las mujeres negras) y que los hombres blancos eran de nivel superior.

¿Te suena? No es de extrañar de dónde aprendió probablemente el modelo estos sesgos.

Consideremos otro caso. Un modelo de IA predijo que los pacientes negros tienen menos probabilidades de necesitar cuidados adicionales, declarándolos más sanos que los pacientes blancos. Estos prejuicios raciales privaron a más de la mitad de los pacientes negros de la atención necesaria.

Consideremos otra aplicación de gran impacto de la IA: la justicia predictiva. En este caso, se han utilizado modelos de IA para evaluar el riesgo de que un acusado cometa delitos en el futuro. Sin embargo, estos modelos han suscitado preocupación por el sesgo, ya que en algunos casos predicen una mayor probabilidad de reincidencia para los acusados negros en comparación con los acusados blancos.

Estos son sólo algunos casos en los que los grupos infrarrepresentados se ven injustamente desfavorecidos debido a modelos sesgados.

Principios éticos de la IA

A medida que evoluciona la ética de la IA, se dispone de muchas directrices, herramientas, mejores prácticas y normas industriales para facilitar el desarrollo responsable. Algunos de los principios básicos comunes a estos marcos son la promoción de una mayor transparencia y equidad.

La transparencia no sólo incluye explicar cómo ha llegado el modelo a un determinado resultado, sino que también exige revelar al usuario final la fuente de la respuesta. Es imprescindible dar una respuesta generada por la IA para que los usuarios puedan comprender su naturaleza y tomar decisiones informadas en consecuencia.

Igualmente importante es promover la equidad, garantizando que ningún sector, grupo, comunidad, edad, sexo o grupo demográfico concreto de nuestra sociedad se vea injustamente desfavorecido.

El futuro de la ética de la IA

Es empíricamente evidente que el ritmo de desarrollo de la tecnología avanzada ha sido más rápido que el ritmo de su regulación. Los gobiernos y los organismos reguladores están desarrollando y aplicando marcos normativos, como la Ley de IA, para regular el uso responsable de las tecnologías de IA. Estos marcos dan prioridad a la transparencia, la responsabilidad, la equidad y la seguridad en los sistemas de IA, salvaguardando al mismo tiempo la privacidad, la seguridad y los derechos humanos.

Sin embargo, todos tenemos un papel que desempeñar, ya seamos consumidores o productores de sistemas de IA. Debemos mantenernos al día de los últimos avances en el panorama de la IA y mejorar continuamente nuestras medidas de defensa para mitigar los daños y riesgos que inevitablemente acompañan a los beneficios de la IA. Si incorporas proactivamente la ética de la IA al proceso de diseño, podrás prepararte mejor para afrontar de frente los retos éticos del mañana.

Conclusión

El poder transformador de la IA es innegable, pero las consideraciones éticas deben ir a la par. Los sesgos en los datos de formación pueden dar lugar a resultados discriminatorios, mientras que la falta de transparencia puede erosionar la confianza.

La ética de la IA aborda estas cuestiones estableciendo principios para un desarrollo responsable, promoviendo la equidad, la responsabilidad, la transparencia y la privacidad.

Los científicos de datos que comprenden y aplican estos principios pueden garantizar que la IA beneficie a todos.

Si quieres saber más sobre la ética de la IA, no dejes de consultar estos recursos:

• Curso de Estrategia de Inteligencia Artificial (IA)
• Construir una IA fiable con Beena Ammanath, Directora Global del Instituto de IA de Deloitte
• Comprender la ética de la IA Generativa: Riesgos, preocupaciones y buenas prácticas