La inteligencia artificial (IA) ha cambiado la forma en que vivimos y trabajamos. La tecnología está influyendo en todos los campos, desde el marketing y la tecnología hasta la atención médica.
Los entusiastas de la IA están luchando por entender cómo la tecnología puede resolver los problemas más complejos con los que el mundo lidia hoy utilizando el aprendizaje automático (ML) como su base.
El ML es el proceso de alimentar datos a un sistema para permitir que el sistema realice tareas. Ahora, eso puede no sonar como algo nuevo, pero lo fascinante del ML es que un sistema puede usar los datos que se le dan para auto-aprender la tarea e incluso mejorar en la realización de la tarea sin necesidad de que un humano le dé instrucciones explícitas, que era lo habitual antes de la explosión de la IA.
Por eso nos dirigimos hacia cosas como los coches autónomos, que eran inconcebibles antes. Impulsados por ML, tales coches 'aprenden' a ser mejores 'conductores' con el tiempo.
Pero, una palabra de precaución.
La IA está tomando rápidamente tareas que afectan directamente la vida humana. Naturalmente, se están haciendo preguntas:
¿Es la IA justa, o está sesgada?
¿La IA violará nuestros derechos humanos fundamentales?
Tales discursos se han conocido como ética de la IA: la práctica de identificar y abordar cómo utilizamos la IA sin contradecir los valores humanos.
En este blog, discutiremos y navegaremos cómo tener conversaciones difíciles y francas sobre la alineación de la brújula moral de la IA y el ML.
¿Qué es la ética de la IA?
La IA ética examina de cerca cómo la IA interactúa y afecta a la sociedad humana. Las personas involucradas en la IA ética discuten cómo construir un sistema de IA de manera justa, específicamente en cómo la IA toma decisiones a partir de datos de una manera que minimiza cualquier riesgo.
Para enfatizar el punto, usemos el ejemplo de la cirugía.
Un ejemplo de IA en salud podría ser proveedores que entrenan un sistema para ayudar a los médicos a priorizar a los pacientes en una lista de espera para cirugía. En este caso, los éticos de IA se asegurarían de que el sistema utilice métricas apropiadas para determinar la prioridad (como la gravedad de la condición médica), no factores no éticos (como priorizar a personas de vecindarios más ricos).
Además, los éticos se asegurarían de que la IA se alimente con datos justos. Si se le da a la IA datos sesgados para aprender, solo perpetuará estereotipos dañinos.
En general, el núcleo de la IA ética es crear sistemas que beneficien a la sociedad y minimicen el daño.
Es importante no dejarse llevar por los avances tecnológicos hasta el punto de poner en peligro a ciertos miembros de la sociedad.
Por qué la ética de la IA es importante
La IA ética protege a un individuo de daños de las siguientes maneras.
Protegiendo Derechos Fundamentales
La IA en los negocios a menudo trabaja con datos sensibles, como la información financiera o biométrica de una persona.
Si no se implementan salvaguardias éticas, estos sistemas podrían violar sus derechos humanos. Por ejemplo:
Los datos podrían ser mal utilizados
Los datos podrían ser vendidos a entidades maliciosas
Las personas podrían estar sujetas a vigilancia no autorizada
En este sentido, el papel de la IA ética sería asegurar que estos sistemas operen de manera transparente.
Prevención de Impactos Desiguales
Por inteligente que sea el ML, aprender de datos llenos de sesgos humanos puede tener consecuencias desastrosas. Sería como amplificar el racismo, el sexismo y cosas por el estilo. Los resultados podrían resultar en:
Decisiones de préstamo sesgadas
Prácticas de contratación injustas
Sentencias legales defectuosas
El diseño de sistemas éticos entra en juego para erradicar sesgos cognitivos y no conscientes.
Abordando Riesgos Existenciales y Sociales
El uso indebido de la IA de una manera que causa crisis existenciales es un problema real. Un ejemplo principal son los deepfakes.
Los deepfakes son el nombre dado a la creación de medios falsos hiperrealistas. Un actor malicioso podría crear un deepfake (doble) de una celebridad y hacer que diga lo que quiera; solo piensa en lo dañino que podría ser eso para la víctima y para la sociedad en general.
Los deepfakes pueden resultar en:
La propagación de información errónea
Robo de identidad
Tales consecuencias pueden ser catastróficas durante eventos globales como elecciones generales.
Preguntas Éticas Clave en el Desarrollo de la IA
Es bueno que estemos planteando preguntas importantes sobre el uso de la IA, pero ¿cómo implementamos la ética de la IA? Hay varias preguntas a considerar.
¿Quién decide qué es correcto?
¿Quién decide qué es correcto e incorrecto? Después de todo, a menos que alguien esté siguiendo un código de conducta estricto (como los que se encuentran en la religión organizada), la moralidad sigue siendo subjetiva.
Lo que es tu derecho podría ser mi error.
Entonces, ¿quién decide? (¿y quién decide quién decide?)
¿Debería ser:
¿La organización en su conjunto?
¿Un grupo directivo dedicado?
¿El gobierno?
¿Los desarrolladores?
¿El Papa?
Hablando en términos generales, la mejor manera de avanzar es un grupo directivo diverso que quizás tenga opiniones en diferentes extremos del espectro. Cuanto más diversa sea la aportación que recibamos, mayores serán las posibilidades de tomar una decisión sólida porque cada grupo puede compensar los respectivos puntos ciegos de la IA de los demás.
Y, por subjetiva que pueda ser la moralidad, hay una gran parte de ella que tiene un 99.99% de consenso humano, por lo que el dilema moral no necesariamente será complejo cada vez, pero necesitaríamos toma de decisiones grupales.
¿Cómo prevenimos el sesgo?
Los sistemas de IA deben diseñarse para evitar la discriminación contra individuos o grupos. Los sesgos en los datos de entrenamiento pueden llevar a resultados injustos, como negar préstamos basados en factores demográficos. Asegurar la equidad requiere conjuntos de datos diversos y pruebas rigurosas para detectar y corregir sesgos.
¿Estamos siendo transparentes?
Las personas necesitan entender cómo los sistemas de IA toman decisiones. La falta de transparencia confunde y disminuye la confianza, especialmente en áreas críticas como la atención médica o la justicia penal. La IA explicativa significa que las personas pueden entender el razonamiento detrás de las decisiones.
¿Estamos protegiendo la privacidad de las personas?
Como un derivado de la transparencia, los sistemas deben comunicar claramente cómo se recopilan, almacenan y comparten los datos del usuario, dado que la privacidad es una preocupación ética primaria en la IA.
¿Quién es responsable cuando las cosas salen mal?
Debe haber una cadena de mando a seguir cuando las cosas salen mal.
Los desarrolladores, organizaciones o entidades reguladoras deben establecer marcos de responsabilidad para gestionar riesgos y proporcionar reparaciones por errores.
¿Hasta qué punto el razonamiento de la IA reemplaza al humano?
El factor humano nunca debe ser excluido de la ecuación de la IA. Las decisiones de IA sin supervisión humana pueden ser dañinas.
Impacto en Empleos
La IA tiene el potencial de automatizar tareas, lo que puede desplazar a trabajadores en diversas industrias.
Las empresas sienten que los despidos relacionados con la IA son inevitables. (Fuente de la imagen.)
La IA ética incluye estrategias para abordar estas interrupciones, como programas de reentrenamiento o la creación de nuevas oportunidades laborales para mitigar efectos económicos.
Desinformación
Como se mencionó, las tecnologías de IA como los deepfakes pueden difundir información falsa y manipular la opinión pública.
Los marcos éticos deben centrarse en detectar y prevenir el uso indebido de la IA para salvaguardar la integridad de la información y los procesos democráticos.
Cuando la IA sale mal: Estudios de casos de la vida real
Las preocupaciones mencionadas son válidas, dado cómo la IA ha fallado en casos específicos en los últimos años.
Reclutamiento sesgado por IA
La herramienta de reclutamiento de IA de Amazon penalizó currículums con términos como 'mujeres', favoreciendo a candidatos masculinos debido a patrones en los datos históricos de contratación.
Discriminación Algorítmica en el Gobierno
El escándalo de los beneficios de cuidado infantil en los Países Bajos es un ejemplo flagrante de sesgo algorítmico en aplicaciones gubernamentales. Un sistema de IA etiquetó a familias de bajos ingresos y a aquellas con doble nacionalidad como posibles defraudadores, lo que llevó a acusaciones falsas.
Manipulación de Datos para Ganancia Política
El escándalo de Cambridge Analytica reveló cómo los análisis impulsados por IA pueden ser mal utilizados en la política. Al explotar los datos de los usuarios de Facebook, la empresa influyó en las elecciones presidenciales de EE. UU. de 2016, generando debates sobre la privacidad de los datos y los límites éticos de la IA en la configuración de resultados políticos.
Pasos para Desarrollar Sistemas de IA Éticos
Como puedes ver, la IA puede ser tan destructiva como una fuente de bien. Como resultado, hay una gran necesidad de desarrollar IA éticamente.
Aquí está cómo.
Construyendo Principios Éticos de IA
Cada organización necesita un SOP de IA ética que describa cómo planean usar la IA de manera responsable. Estos deberían hacerse obligatorios para publicar. La buena ética de IA prioriza los derechos humanos, la privacidad y los valores democráticos.
Este SOP actúa como la Estrella del Norte de una organización. Un informe del año pasado recomendó que las empresas de IA gastaran el 30% de su financiación en I+D en seguridad y ética.
Y no son solo las empresas con fines de lucro las que necesitan IA ética. Incluso las principales universidades del Reino Unido están desarrollando principios éticos de IA orientadores.
Realizando Evaluaciones de Riesgo Ético
No es suficiente simplemente tener una política en su lugar. Las empresas necesitan auditar su desarrollo y uso de IA regularmente para identificar fallas como violaciones de privacidad y resultados discriminatorios.
Esencialmente, se trata de utilizar buena IA (como análisis predictivos que pueden prever riesgos potenciales) para superar a la mala IA (ya sea maliciosa o inocua).
Implementar Principios Éticos Sólidos
Bright Data se distingue en IA y recopilación de datos al priorizar prácticas éticas. Trabajan con organizaciones como el Foro Mundial de Datos Éticos para abordar los desafíos del uso responsable de datos en el mundo tecnológico.
Las pautas éticas claras son su enfoque, apoyando la transparencia y la responsabilidad en cómo se recopilan y manejan los datos.
Su compromiso se demuestra aún más a través de iniciativas como su Centro de Confianza, que establece estándares para la recopilación ética de datos en la web mientras protege los intereses de clientes y socios.
Al centrarse en el consentimiento claro del usuario y cumplir con regulaciones como el GDPR y CCPA, Bright Data muestra cómo las prácticas responsables pueden ir de la mano con la innovación. Su dedicación a las prácticas éticas lo ha destacado en el espacio de la IA y la recopilación de datos, estableciendo un ejemplo de cómo la innovación y la responsabilidad pueden ir de la mano.
Reflexiones Finales
El desarrollo ético de la IA es esencial para navegar los desafíos morales que plantea el ML.
Cuando abordamos preocupaciones éticas como la privacidad, la equidad y el impacto social, podemos ayudar a que los sistemas de IA se alineen con los valores humanos y promuevan la confianza.
Para las organizaciones, integrar principios éticos de IA en sus procesos de desarrollo va más allá de una obligación moral o legal. Es un requisito previo para la innovación responsable.
La publicación de AI Ethics 101: Navegando el paisaje moral del aprendizaje automático apareció primero en Metaverse Post.