Una solución al problema de la inteligencia artificial en la sombra
La inteligencia artificial (IA) se cuenta entre los avances tecnológicos más profundos y ofrece un abanico de ventajas y oportunidades en muchos sectores. Sin embargo, junto al desarrollo de todas estas innovaciones recientes no se puede ignorar el aspecto de los nuevos problemas que surgen, como el reto de la inteligencia artificial en la sombra.
Entender el problema de la inteligencia artificial en la sombra
La inteligencia artificial secreta, suponemos, la inteligencia artificial encubierta que funciona sin transparencia ni controles, es el mayor problema que hay que resolver para que la inteligencia artificial pueda utilizarse de forma segura y útil. Sin embargo, nos encontramos con que estos sistemas inteligentes operan sobre todo en segundo plano tomando decisiones que controlan el resultado y el destino de las víctimas del sistema sin hacerse una idea de su caso. Bajo el color de la inteligencia artificial, pueden surgir dos formas como algoritmos deshonestos, modelos sesgados y programas de inteligencia artificial no autorizados.
La polémica de la inteligencia artificial en la sombra se ve alimentada por un software y un hardware de inteligencia artificial cada vez más potentes y accesibles. Con una inteligencia artificial cada vez más barata y sencilla de implementar en la vida cotidiana, las entidades pueden utilizar sistemas de inteligencia artificial sin conocer sus implicaciones ni preocuparse por las ramificaciones éticas y las normativas legales.
Implicaciones del problema de la inteligencia artificial en la sombra
El poder seudónimo de la inteligencia artificial plantea varios problemas acuciantes como para la sociedad, las corporaciones empresariales y los particulares.
Preocupaciones éticas
Los riesgos de un tratamiento sesgado como el de la inteligencia artificial en la sombra pueden conducir a una desigualdad aún mayor. Por ejemplo, estos sistemas pueden reforzar los prejuicios o ser impulsados por los mismos al haber sido construidos sobre datos sesgados o, además, por no haber sido sometidos a una supervisión y escrutinio suficientes.
Riesgos normativos
Los sistemas autónomos de inteligencia artificial no supervisados ni controlados que no cumplan la normativa pueden dar lugar a una infracción de los requisitos de privacidad de datos, seguridad y otras normativas, por lo que la ley puede acarrear consecuencias legales y financieras.
Daños a la reputación
Los ejemplos de tecnología de inteligencia artificial desvinculada que fallaran éticamente o proporcionaran resultados perjudiciales para las empresas podrían arrojar una luz negativa sobre la marca. Tales situaciones podrían resultar en una pérdida de confianza de los consumidores, conocimiento de la marca, y otros.
Amenazas a la seguridad
Una amenaza puede surgir cuando una entidad con intenciones maliciosas accede a un sistema de inteligencia artificial, aunque no tenga intenciones militares o policiales. Estos sistemas de inteligencia artificial, detrás de muros impermeables, pueden convertirse en un punto de entrada para atacar sistemas críticos, lo que puede dar lugar a violaciones de datos, revelación de infraestructuras críticas, etc.
Estrategias para hacer frente al problema de la inteligencia artificial en la sombra
Estrategias para gestionar la inteligencia artificial en la sombra, garantizando una inteligencia artificial segura, conforme y eficiente.
Transparencia y rendición de cuentas
Las empresas y los gobiernos deben comprometerse a aumentar la transparencia y la rendición de cuentas sobre la creación y el uso de aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial. Esto es así porque implica establecer mecanismos para documentar los algoritmos de inteligencia artificial, las fuentes de datos y los procesos de toma de decisiones para hacerlos trazables y auditables.
Gobernanza ética de la inteligencia artificial
Así pues, la creación de marcos sólidos de gobernanza ética de la inteligencia artificial podría ser un paso crucial para superar algunos de los inconvenientes de la inteligencia artificial en la sombra. Para ello, no sólo es necesario establecer un marco ético claro y las normas que deben seguirse, sino también disponer de arquitecturas de revisión y supervisión.
Educación y concienciación
El desarrollo de la ciudadanía de la inteligencia artificial puede lograrse aumentando la comprensión de la ética, los riesgos y las mejores prácticas de la inteligencia artificial entre los desarrolladores, los científicos de datos y los responsables de la toma de decisiones. Es la única manera de evitar la propagación de la inteligencia artificial en la sombra. Las actividades de formación y tutoría, los talleres y las ayudas a la educación pueden ser factores clave para garantizar la ética de la inteligencia artificial.
Cumplimiento de la normativa
Las organizaciones deben garantizar el cumplimiento de las leyes, reglamentos y normas pertinentes en materia de desarrollo e implantación de la inteligencia artificial. Puede tratarse de reglamentos de protección de datos (como el GDPR), instrumentos de derecho privado y enfoques jurisdiccionales, así como el nuevo desarrollo de la gobernanza de la inteligencia artificial.
Colaboración y asociaciones
La participación de todos los agentes de la industria, los legisladores, el mundo académico y la sociedad civil ayudará a ser más eficientes en la batalla continua contra el problema de la «inteligencia artificial en la sombra». Mediante el trabajo conjunto, las partes interesadas tendrán la oportunidad de compartir las mejores prácticas, colaborar en las normas actuales y crear directrices que mantengan el desarrollo de la inteligencia artificial lo más responsable posible.
Seguimiento y evaluación continuos
Debe existir un control periódico del rendimiento, el comportamiento y las implicaciones de los sistemas de inteligencia artificial. Este mecanismo de control permitirá detectar y resolver casos de inteligencia artificial en la sombra. Las organizaciones deben construir formas de supervisión continua, retroalimentación y evaluación del rendimiento para asegurarse de que las herramientas de inteligencia artificial funcionan de forma ética y funcional.
