Categoría: La Ética y la Inteligencia Artificial

A pesar de su potencial para mejorar la eficiencia y mejorar los resultados comerciales, la IA generativa también plantea desafíos significativos para las empresas que deben enfrentarse para garantizar la equidad y la transparencia en su implementación. Como la IA generativa continúa infiltrándose e interrumpiendo todos los sectores empresariales, desde el servicio al cliente hasta la creación de contenido, están creciendo comprensiblemente las preocupaciones sobre sus riesgos potenciales, especialmente en torno al sesgo y la equidad. Porque, aunque esta tecnología puede desbloquear claramente las eficiencias y ofrecer beneficios comerciales, también hay una serie de desafíos potenciales que deben abordarse con respecto a la equidad y la transparencia antes de que pueda implementarse a escala. Entender el sesgo La conversación sobre el sesgo potencial en la IA comenzó mucho antes de la llegada de ChatGPT o la discusión de los principales medios de comunicación de Large Language Models (LLM). Durante el tiempo que ha habido algoritmos de IA, ha habido preocupación de que debido a las decisiones tomadas durante su entrenamiento, diseño y desarrollo, estos algoritmos podrían actuar con favoritismo o prejuicio. Para la IA generativa, este sesgo puede manifestarse de varias maneras: Datos de entrenamiento La calidad y cantidad de datos utilizados para entrenar un modelo de IA tendrá una influencia directa sobre su potencial para entregar resultados sesgados. Por ejemplo, si se entrena exclusivamente en fuentes de idioma inglés, se podría percibir que los resultados reflejan un sesgo occidental. O bien, si se formara un modelo sobre una muestra geográfica de datos mucho más amplia, pero cada texto de formación anterior a 2001, los resultados podrían parecer reforzar o preferir puntos de vista sociales o políticos obsoletos. Algoritmo diseño Los algoritmos en sí mismos pueden introducir sesgos si no están diseñados teniendo en cuenta la equidad. Por ejemplo, las elecciones realizadas con respecto a cómo sopesar diferentes tipos de datos de entrada pueden crear un desequilibrio que favorece ciertos resultados sobre otros, independientemente de los datos de entrenamiento. Bucles de retroalimentación La IA generativa se basa en los comentarios de los usuarios para juzgar, confirmar y mejorar sus resultados. Si los mecanismos de retroalimentación no se ponderan o prueban adecuadamente para determinar su equidad u objetividad, entonces pueden crear y reforzar las desigualdades en el modelo durante y después del desarrollo para que sus resultados estén sesgados. Cuestiones de transparencia La IA generativa es capaz de ofrecer resultados complejos y completos, pero muchos de los sistemas más populares son opacos en la medida en que no explican o no pueden explicar cómo llegaron a su respuesta o solución. Y esta falta de claridad y transparencia puede conducir a una falta de confianza y puede agravar los problemas relacionados con el sesgo y la equidad de varias maneras. Interpretabilidad Como muchos sistemas de IA son esencialmente cajas negras donde entra una pregunta y sale una respuesta, pero los cálculos para llegar a la respuesta están ocultos, hace que sea aún más difícil identificar si un modelo está sesgado y en qué sentido. Y si los usuarios pueden mirar debajo del capó, por así decirlo, será menos probable que confíen en él o en sus salidas. Responsabilidad Y, por supuesto, si no hay forma de entender el proceso de toma de decisiones, se hace difícil determinar dónde se encuentra el problema — en los datos de capacitación, el diseño del modelo, la entrada del usuario o la calibración inicial a través de mecanismos de retroalimentación. Sin saber quién o qué es responsable, es difícil desarrollar o establecer una estructura de gobierno para el uso de los sistemas dentro de una organización. Cuestionar la equidad Si bien se puede argumentar que la equidad y el sesgo son muy similares, la equidad se convierte en un problema distinto cuando GenaI se aplica dentro de un rol o campo específico. Por ejemplo: Moderación de contenido Cuando se utilizan para la moderación de contenido, las herramientas de IA generativas pueden censurar o silenciar desproporcionadamente ciertas opiniones o perspectivas simplemente porque los datos de capacitación no son representativos de la base completa de clientes o usuarios. Reclutamiento Si un modelo utilizado para la selección o selección de solicitantes está capacitado en datos históricos que reflejan el sesgo social histórico o la desigualdad, es probable que favorezca ciertos datos demográficos sobre otros y esto corre el riesgo de hacer que el proceso de reclutamiento sea injusto. Creatividad En las industrias creativas, el arte musical, el diseño y la literatura generados por o con el apoyo de GenaI pueden plantear preguntas sobre la autoría, la originalidad y la posible homogeneización de la creatividad. La mezcla de obras existentes puede conducir a corto plazo a reclamos de plagio o robo y, a largo plazo, reducir la diversidad de la producción creativa, afectando en última instancia la expresión artística y las narrativas culturales. 5 formas de superar los problemas de sesgo y equidad Una vez que las organizaciones son conscientes de los problemas y sus causas fundamentales, hay varias formas de mitigar los posibles sesgos, generar confianza, garantizar la equidad y obtener la compra necesaria para que las herramientas y soluciones generativas impulsadas por IA puedan ofrecer beneficios comerciales genuinos. 1. Datos diversificados Una de las mejores maneras de abordar el sesgo es mejorando o aumentando los datos de capacitación para que tengan una mayor amplitud y profundidad y sean más representativos y reflexivos del mundo y el contexto en el que se implementará la tecnología. Las organizaciones deben: 2. Diseño de algoritmo Las organizaciones pueden emplear técnicas específicas durante la fase de diseño del algoritmo para minimizar la introducción de sesgos. Estos incluyen: 3. Transparencia e interpretabilidad Mejorar la transparencia es crucial para generar confianza en los sistemas de IA. Las organizaciones pueden tomar los siguientes pasos: 4. Promover el desarrollo inclusivo y ético de la IA Los equipos que identifican casos de uso y desarrollan y prueban soluciones deben ser multidisciplinarios y representativos de la organización, en lugar de limitarse a los miembros del departamento de TI. Además de aumentar la capacidad

A medida que se desarrolla la inteligencia artificial, debemos hacer preguntas vitales sobre nosotros mismos y nuestra sociedad, sostiene Ben Vinson III en la Conferencia Compton 2025. La amplia charla planteó una serie de preguntas de búsqueda sobre nuestros ideales y prácticas humanas, y se ancló en la opinión de que, como dijo Vinson, “El progreso tecnológico debe servir a la humanidad, y no al revés.” En el curso de sus comentarios, Vinson ofreció pensamientos sobre nuestra autoconcepción como seres racionales; los efectos de las revoluciones tecnológicas en las tareas humanas, los trabajos y la sociedad; y los valores y la ética que queremos que nuestras vidas y nuestro tejido social reflejen.    “Filósofos como Cicerón argumentan que la buena vida se centra en la búsqueda de la virtud y la sabiduría,” dijo Vinson. “¿Puede la IA mejorar nuestra búsqueda de la virtud y la sabiduría? ¿Se arriesga a automatizar aspectos críticos de la reflexión humana? ¿Un mundo que cada vez más se remite a la IA para la toma de decisiones y la creación artística, e incluso la deliberación ética, refleja eso una sociedad más avanzada? O señala una rendición silenciosa de la agencia humana?” Charla de Vinsonins, titulada “AI in an Age After Reason: A Discourse on Fundamental Human Questions,” fue entregada a una gran audiencia en el Centro de Conferencias Samberg de MIT. También sugirió que las universidades pueden servir como una “brújula intelectual” en el desarrollo de la IA, aportando realismo y especificidad al tema y “separando los riesgos reales de los temores especulativos, asegurando que la IA no sea demonizada ni ciegamente abrazada sino desarrollada con sabiduría, con supervisión ética y con adaptación social La serie de conferencias Compton se introdujo en 1957, en honor a Karl Taylor Compton, quien se desempeñó como noveno presidente del MIT, de 1930 a 1948, y como presidente de la Corporación MIT de 1948 a 1954. En comentarios introductorios, la presidenta del MIT, Sally A. Kornbluth observó que Compton “ayudó al Instituto a transformarse de una escuela técnica sobresaliente para capacitar a ingenieros prácticos a una universidad global realmente excelente. Un físico de renombre, el presidente Compton trajo un nuevo enfoque en la investigación científica fundamental, e hizo de la ciencia un socio igualitario con la ingeniería en MIT.” Más allá de eso, agregó Kornbluth, “a través de la guerra, ayudó a inventar una asociación entre el gobierno federal y las universidades de investigación de America.” Al presentar Vinson, Kornbluth lo describió como un líder académico que proyecta una “maravillosa sensación de energía, positividad y movimiento hacia adelante Vinson se convirtió en presidente de la Universidad de Howard en septiembre de 2023, habiendo servido anteriormente como rector y vicepresidente ejecutivo de la Universidad Case Western Reserve; decano de la Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad de George Washington; y vicedecano de centros, estudios interdisciplinarios y educación de posgrado en la Universidad Johns Hopkins. Historiador que ha estudiado la diáspora africana en América Latina, Vinson es miembro de la Academia Americana de las Artes y las Ciencias y ex presidente de la Asociación Histórica Americana. Usando la historia como guía, Vinson sugirió que la IA tiene potencial para influir sustancialmente en la sociedad y la economía, incluso si no puede entregar completamente todos los avances que se imagina que traerá. “Sirve como una prueba de Rorschach para las esperanzas y ansiedades más profundas de la sociedad,” Vinson dijo de AI. “Optimistas, lo ven como una revolución de la productividad y un salto en la evolución humana, mientras que los pesimistas advierten sobre la vigilancia masiva, el sesgo, el desplazamiento laboral e incluso el riesgo existencial. La realidad, como sugiere la historia, probablemente caerá en algún punto intermedio. La IA probablemente evolucionará a través de un ciclo de expectativas infladas, desilusión y eventual inspiración pragmática Aún así, Vinson sugirió que había diferencias sustanciales entre la IA y algunos de nuestros saltos tecnológicos anteriores — la revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución digital, entre otros. “A diferencia de las tecnologías anteriores que han extendido el trabajo humano, nuevamente, la IA se dirige a la cognición, la creatividad, la toma de decisiones e incluso la inteligencia emocional, dijo ” Vinson. En todos los casos, dijo Vinson, la gente debería ser activa al discutir los profundos efectos que el cambio tecnológico puede tener en la sociedad: “AI no se trata solo de progreso tecnológico, se trata de poder, se trata de justicia y la esencia misma de lo que significa ser humano En algunas ocasiones, los comentarios de Vinsonins se remontan al tema de la educación y el impacto de la IA. Howard, uno de los principales colegios y universidades históricamente negros de la nación, ha logrado recientemente una designación R1 como universidad con un nivel muy alto de actividad de investigación. Al mismo tiempo, tiene programas prósperos en humanidades y ciencias sociales que dependen de la cognición y la investigación individual. Pero supongamos, comentó Vinson, que la IA finalmente termina desplazando una parte de la erudición humanista. “¿Un mundo con menos humanidades realmente representa el progreso humano?” preguntó. En total, Vinson propuso que, a medida que avanza la IA, tenemos la responsabilidad de involucrarnos con los avances y el potencial del campo, teniendo en cuenta los valores humanos cotidianos. “Permisos guían al mundo a través de esta era transformadora con más sabiduría, con previsión y con una dedicación inquebrantable al bien común, ” Vinson dijo. “Este no es solo un momento tecnológico. Es un momento que requiere una forma de coraje intelectual e imaginación moral. Juntos, podemos dar forma a un futuro de IA que honre la dignidad de todos y, al mismo tiempo, avance los ideales de la humanidad misma. MIT News. P. D. Traducido al español