La Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en nuestra sociedad cambiando fundamentalmente la forma en que vivimos y trabajamos. Su capacidad para procesar datos, aprender y tomar decisiones la convierte en una herramienta poderosa, pero también plantea dilemas éticos a los que nos tenemos que enfrentar.
Construir canciones con la voz de tu cantante favorito, ¿es lícito? Interactuar con un perfil de Instagram creado por IA que simula ser una persona real, ¿cuestiona nuestra confianza? Ceder nuestros datos a favor de la innovación de la IA, ¿irrumpe en nuestra privacidad?
Sesgos en los modelos de IA
Uno de los problemas éticos más difícil de resolver en el campo de la inteligencia artificial son los sesgos. Cuando exploramos el terreno de la IA, donde este término se utiliza con frecuencia, se hace referencia principalmente a las tendencias o sesgos hacia o en contra de un grupo o una persona debido a ciertas características específicas, como el género o el color de piel. Este hecho puede causar preocupación ya que, si los sistemas de IA se entrenan con datos que reflejan prejuicios ya existentes, existe un riesgo de que estos sistemas perpetúen y amplifiquen dichos sesgos en lugar de corregirlos.
Estos sesgos pueden ocurrir en diversos contextos, desde la generación de una imagen hasta un proceso de contratación pero, ¿cómo podemos asegurarnos de que los sistemas de IA sean justos y equitativos?
Entre todas las medidas que existen, queremos destacar dos. Por un lado, es esencial realizar una auditoría de datos y algoritmos para detectar y mitigar sesgos. Además, se pueden emplear técnicas de equidad, como el reequilibrio de datos o la optimización de modelos, para garantizar que los sistemas de IA no perpetúen sesgos injustos.
Por otro lado, los marcos regulatorios y las políticas son esenciales para establecer estándares éticos y legales en el uso de la IA. Pueden imponer la responsabilidad de mitigar el sesgo, promover auditorías de algoritmos y sancionar a quienes no cumplan con las normas éticas.
Privacidad
La IA se nutre de datos y por ello no deja ninguno a su alcance. ¿Por qué? Porque su eficacia viene dada tanto por la calidad como por la cantidad de los datos almacenados. Por ello, está en constante búsqueda de nueva información.
La recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos personales que requiere la IA para su trabajo, plantean interrogantes profundos sobre la privacidad. ¿Cómo podemos equilibrar la innovación de la IA con la protección de nuestros datos personales?
Existen algunas medidas para hacerlo. Un ejemplo es la privacidad diferencial, técnica que añade ruido a los datos, lo que dificulta la identificación de datos personales, pero sí permite que los sistemas de IA aprendan de estos datos. Otra manera es a través del aprendizaje federado, que permite que los datos se mantengan en los dispositivos de los usuarios pero que no se compartan con un servidor central.
Cabe añadir que, para equilibrar la innovación de la IA con la protección de la privacidad, también sería interesante desarrollar sistemas de inteligencia artificial que necesiten menos datos para funcionar correctamente. Ya se están investigando métodos como el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje único, que permiten que los modelos de IA aprendan de conjuntos de datos más pequeños y de ejemplos únicos. Esto nos ayudaría a no depender de datos a gran escala y podríamos evitar algunos problemas de privacidad.
Identidad y autenticidad
La identidad y autenticidad es, sin duda, uno de los retos más complejos que plantea la IA. Y es que la inteligencia artificial plantea cuestiones éticas relacionadas con la integridad de la información y la confiabilidad de lo que vemos y oímos. La IA es capaz de crear contenido falso de cualquier tipo. Ahora nos encontramos con programas que pueden simular la voz de cualquier persona del mundo, creando colaboraciones falsas entre Harry Styles y Taylor Swift, o la última novedad de Meta, que ha elaborado con IA un total de 28 perfiles de Instagram de famosos como Kendall Jenner o Paris Hilton que simulan ser ellos a través de la pantalla. Y no es la primera vez que vivimos estas clonaciones, figuras públicas como Rosalía ya han sido víctimas de imágenes creadas con IA donde la artista aparecía sin ropa.
A pesar de que aún queda un largo trecho para poder controlar la IA, la Unión Europea está avanzando ya hacia la aprobación de una ley para abordar esta cuestión a finales de año. Mientras, es posible denunciar y solicitar la eliminación de imágenes generadas por IA que no son reales y, empresas como Adobe y Microsoft, están apoyando el uso del símbolo CR (Content Credentials), un logo que será añadido en las imágenes creadas por IA para diferenciarlas de las reales.
Además, a medida que la IA va ganando terreno, es más complejo decidir quién es responsable en caso de daños o consecuencias negativas causadas por un contenido generado por IA. Veamos el siguiente ejemplo: Si un logo generado con IA resultara en un caso de plagio de otra marca, ¿quién sería el responsable? ¿La marca, la agencia de publicidad, o el desarrollador del software?
Es importante tener claro cuáles son las responsabilidades de los desarrolladores, de los proveedores de servicios y de los propios usuarios. Y, por ello, necesitamos marcos legales y éticos que nos ayuden a regularlo. Y, además, mecanismos de supervisión que nos ayuden a auditarlo y detectarlo.
Transparencia
En parte, nos asombra la IA por su capacidad de darnos las respuestas adecuadas sin decirnos de dónde las saca. Nos asombra “que haga magia, pero sin contarnos el truco”.
No obstante, es importante que los algoritmos sean entendibles y se expliquen de manera transparente. Si conocemos cómo se están utilizando los datos para realizar sus predicciones, es más probable que confiemos en esta tecnología. Por el contrario, si desconocemos la lógica que hay tras las predicciones de la IA, podemos poner en duda su fiabilidad y, además, no seremos capaces de detectar los posibles sesgos para poder corregirlos.
Existen algunas medidas para que los sistemas de IA sean más transparentes. Por ejemplo, que los desarrolladores de IA registren los datos utilizados y los algoritmos aplicados para realizar predicciones, para que sea más sencillo realizar una auditoría detallada. Otro modo de crear sistemas más transparentes es ofrecer visualizaciones claras de los resultados de la IA, mediante gráficos y representaciones visuales que ayuden a los usuarios a entender su funcionamiento. Para ganar transparencia, también es interesante diseñar interfaces intuitivas que permitan a los usuarios preguntar sobre el razonamiento detrás de una predicción de la IA, y que puedan recibir respuestas y explicaciones entendibles.
Aunque en este artículo solo nos hemos centrado en exponer los riesgos éticos de la inteligencia artificial, no podemos olvidar que la llegada de esta tecnología al mundo actual conlleva cambios muy positivos que están transformando nuestra manera de vivir y convivir. Pero si queremos seguir evolucionando, es necesario conocerla en profundidad, convertirla en nuestra aliada, entender sus secretos y defectos para poder alinearnos mejor.
Es por eso que la educación en inteligencia artificial juega un papel fundamental para poder hacer un uso responsable y ético de las herramientas. Y todos somos responsables de esta educación, todos tenemos un papel importante para asegurar que la IA nos guíe hacia un futuro más justo y equitativo.
