A medida que los equipos de software comienzan a implementar e integrar la inteligencia artificial en más proyectos, desde chatbots hasta asistentes virtuales, la IA se está convirtiendo en una parte integral de la experiencia de usuario tanto en la web como en dispositivos móviles. Por ello, es esencial comprender no solo las capacidades de la IA, sino también las ramificaciones legales, filosóficas y políticas de su uso. Aunque las preguntas éticas en torno a la IA son complejas y están en constante evolución, se pueden clasificar generalmente en seis categorías: equidad, explicabilidad, seguridad, transparencia, privacidad y responsabilidad. Cada uno de estos conceptos tiene diferentes interpretaciones y a menudo se superponen.
La equidad se refiere a la calidad de los datos con los que se entrena la IA. Si se alimenta a un modelo con información imprecisa o sesgada, los resultados seguirán ese mismo camino. Una forma de mitigar el sesgo es mediante la validación cruzada, donde un conjunto de datos se divide en múltiples conjuntos de entrenamiento y prueba, lo que mejora la precisión del modelo. La explicabilidad, por otra parte, se centra en la capacidad de un ser humano para entender cómo la IA llega a ciertas conclusiones. Un estudio reciente demostró que, aunque la IA ayudó a reducir el sesgo de género en el sistema judicial, el sesgo racial persiste debido a la falta de datos explicables.
La transparencia es también crítica; las empresas deben ser claras sobre cómo recopilan y usan los datos. Por ejemplo, el uso de aplicaciones como GRŌ, que proporciona recomendaciones de jardinería, debe incluir información sobre qué datos se recogen y cómo se manejan. La falta de transparencia puede llevar a la desconfianza del consumidor, como se evidenció en el caso de un empleado de Grio que descubrió que una app recogía más datos de los que informaba.
La seguridad y la privacidad son fundamentales en el discurso sobre la IA. Las empresas están buscando maneras de utilizar la IA sin comprometer la información sensible de sus clientes. Por ejemplo, Salesforce ha creado una “Capa de Confianza” que identifica proactivamente datos de identificación personal antes de que se integren en el modelo de IA, evitando su reutilización en las salidas futuras.
La responsabilidad recae en quienes desarrollan modelos y conjuntos de datos; deben mejorar continuamente y ser responsables de la ética en su uso. Esto es complicado en un contexto donde no hay estándares universales que guíen este trabajo. Casos como el de ImageNet, que durante años utilizó imágenes categorizadas con sesgo racial, subrayan la necesidad de supervisión y revisión.
En la actualidad, el gobierno de la IA es un tema de gran relevancia, especialmente en la Unión Europea, que lidera la implementación de leyes estandarizadas como la Ley de Inteligencia Artificial. Esta será la primera regulación legal integral para la IA a nivel mundial y se implementará en dos años. Por el contrario, en Estados Unidos, el marco regulatorio es más disperso y carece de leyes federales coherentes, aunque se han presentado propuestas como un borrador de una “Declaración de Derechos de IA”.
Es esencial que tanto creadores como consumidores de IA tomen en serio las cuestiones éticas y se mantengan informados mientras la gobernanza y la política continúan evolucionando. La IA tiene el potencial de beneficiar a la sociedad, pero hay que ser vigilantes ante la necesidad de asegurar su desarrollo ético y responsable.
