¿Qué es la ética de la IA, en un artículo?

Definición de ética de la inteligencia artificial

La Ética de la Inteligencia Artificial (Ética de la IA) es un campo interdisciplinar que estudia los principios morales, los valores y las responsabilidades sociales que deben seguirse en el desarrollo, despliegue y uso de los sistemas de IA. La ética de la IA trata de responder a la pregunta fundamental de "cómo debemos diseñar, utilizar y gobernar la IA", abarcando no sólo las categorías básicas de la ética tradicional, como la justicia, los derechos, el bienestar y la virtud, sino también proponiendo nuevas normas y marcos de gobernanza en respuesta a las características de la nueva tecnología, como la toma de decisiones algorítmica y las acciones basadas en datos y automatizadas. La ética de la IA no sólo se ocupa de los riesgos inherentes a la propia tecnología, sino también de la distribución del poder, los recursos, las repercusiones culturales y las cuestiones de gobernanza mundial derivadas de la inserción de la tecnología en el sistema social, con el objetivo de promover la innovación minimizando al mismo tiempo los daños a la dignidad personal, la justicia social y el entorno ecológico, y garantizar que el desarrollo tecnológico mejore el bienestar general de los seres humanos. Este campo reúne perspectivas multidisciplinares de la filosofía, el derecho, la informática, la sociología, la economía, la psicología y otras disciplinas para formar un sistema de gobernanza ética dinámico, abierto y transcultural mediante la formulación de principios, el diseño de normas, la innovación institucional y la participación pública, con el fin de responder a retos inminentes como el sesgo algorítmico, la filtración de la privacidad, el desempleo automatizado, las armas autónomas y la manipulación de la información. En resumen, la ética de la IA es la suma de conocimientos y prácticas sobre "hacer buena la inteligencia".

Seguridad técnica en la ética de la inteligencia artificial

• Verificable y comprobable: Establezca un sistema de verificación a varios niveles, como la verificación formal, las pruebas de simulación, los ejercicios de equipo rojo, etc., para garantizar que los atributos de seguridad críticos se comprueban completamente antes de su despliegue.
• Gestión de vulnerabilidades de seguridad: creación de un mecanismo de recompensa por revelación de vulnerabilidades, proceso de aplicación rápida de parches y puesta en común de información sobre amenazas con la comunidad de ciberseguridad para reducir el riesgo de explotación maliciosa.
• Supervisión colaborativa hombre-máquina: conservar el derecho de decisión humana final en escenarios de alto riesgo como la conducción autónoma y el diagnóstico médico, y diseñar interfaces interpretables en tiempo real para facilitar la intervención oportuna del operador.
• Prevención de riesgos catastróficos: para los sistemas con capacidad de mejora automática u optimización recursiva, establezca umbrales de capacidad, interruptores fusibles y auditorías externas para evitar efectos en cascada fuera de control.

Sesgo algorítmico en la ética de la inteligencia artificial

• Representatividad de los datos: los datos de formación deben cubrir múltiples dimensiones de la población objetivo, como el sexo, la edad, la raza, la geografía, etc., y mitigar el sesgo de la muestra volviendo a muestrear y sintetizar los datos.
• Transparencia en la selección de características: se prohíbe el uso directo de atributos sensibles como características de entrada y se realizan pruebas de causalidad con variables indirectas para evitar la transmisión indirecta de la discriminación.
• Métricas de equidad: Introducir múltiples indicadores de igualdad de oportunidades, igualdad de resultados e igualdad de calibración, ponderándolos entre las distintas partes interesadas para evitar que indicadores únicos enmascaren injusticias localizadas.
• Supervisión y reciclaje continuos: realice periódicamente un seguimiento de los resultados de las decisiones tras la implantación, actualice el modelo a tiempo cuando se detecten desviaciones y registre los cambios de versión para garantizar la trazabilidad de las responsabilidades.
• Participación de las partes interesadas: reunir a representantes de las comunidades afectadas por los algoritmos, organizaciones de defensa y responsables políticos para que participen en auditorías de sesgos y programas de mejora para aumentar la legitimidad de la gobernanza.

Protección de la intimidad en la ética de la inteligencia artificial

• (c) Minimización de los datos: recopilar sólo los datos necesarios para realizar una tarea específica, evitando el modelo de "recopilar primero, encontrar un uso para ellos después" de la captación excesiva.
• Privacidad diferencial: la inyección de ruido controlado en las publicaciones estadísticas o en el entrenamiento de modelos dificulta la inferencia de información individual a la inversa, equilibrando la utilidad de los datos y las garantías de privacidad.
• Aprendizaje federado y cifrado homomórfico: Mantener los datos "locales" para el entrenamiento o cálculo de modelos reduce la superficie de fuga causada por el almacenamiento centralizado.
• Consentimiento informado del usuario: informa en un lenguaje sencillo sobre la finalidad de los datos, la duración del almacenamiento, el alcance de la compartición con terceros y proporciona un mecanismo para que el consentimiento pueda retirarse en cualquier momento.
• Evaluación del impacto sobre la privacidad: Lleve a cabo una evaluación sistemática al principio del diseño del producto para identificar escenarios de alto riesgo y desarrollar medidas de mitigación para formar un proceso de mejora de bucle cerrado.

Transparencia e interpretabilidad en la ética de la inteligencia artificial

• Interpretable globalmente: divulgación de la estructura del modelo, las fuentes de datos de formación, las funciones objetivo y las restricciones a los reguladores y al público para facilitar las auditorías externas.
• Interpretables localmente: proporcionan ejemplos comparativos, clasificación de la importancia de las características o explicaciones en lenguaje natural de las decisiones individuales para ayudar a las personas afectadas a entender las razones de los resultados.
• Explicación interactiva: permite a los usuarios obtener más detalles mediante preguntas y respuestas y visualización, lo que refuerza la confianza entre humanos y máquinas y la corrección de errores.
• Fidelidad de la interpretación: Asegúrese de que el contenido de la interpretación es coherente con la lógica interna del modelo y evite engañar a los usuarios con "historias superficiales".
• Accesibilidad de la interpretación: Diseñar interfaces de interpretación multimodales para públicos de diferentes orígenes culturales y educativos con el fin de reducir el umbral de comprensión.

Atribución de responsabilidades en materia de ética de la inteligencia artificial

• Cadena de responsabilidad: Defina las obligaciones y responsabilidades de desarrolladores, implantadores, operadores y usuarios finales en diferentes eslabones para evitar un "vacío de responsabilidad".
• Mecanismos de seguro e indemnización: Establecer un seguro obligatorio de responsabilidad algorítmica para garantizar que las víctimas sean indemnizadas rápidamente y que las empresas se sientan motivadas para reducir el riesgo de forma proactiva.
• Debate sobre la personalidad jurídica: se estudia la posibilidad de crear una personalidad jurídica limitada para los sistemas altamente autónomos que permita recurrir directamente en caso de infracción.
• Normas de investigación de incidentes: desarrolle un proceso interdisciplinar de investigación de incidentes, que incluya pasos como el sellado de registros, análisis forenses de terceros y reproducción algorítmica, para garantizar conclusiones objetivas.
• (c) Plataformas de control público: creación de organizaciones independientes o plataformas abiertas para recibir denuncias públicas, publicar una base de datos de casos de responsabilidad y crear una presión de control social.

Implicaciones laborales de la ética de la inteligencia artificial

• Evaluación de la sustitución de puestos de trabajo: cuantificación de la escala y el ritmo del impacto de la automatización en el empleo en todos los sectores y niveles de cualificación mediante macrosimulación e investigación de microempresas.
• Recualificación profesional: El Gobierno, las empresas y los sindicatos colaboran para crear cuentas de aprendizaje permanente y ofrecer cursos de competencias digitales y orientación para la transición profesional a la población sustituida.
• (c) Suelo de seguridad social: Explorar nuevos mecanismos redistributivos como la renta básica incondicional y el impuesto algorítmico de reparto de dividendos para mitigar las crisis de ingresos a corto plazo.
• Creación de nuevas carreras: Fomentar el cultivo de nuevas formas de empleo en torno a la formación, el mantenimiento, la auditoría ética, el diseño de experiencias y otras áreas de la IA para crear un ciclo positivo.
• Actualización de las normas laborales: revisión de la normativa laboral sobre jornada laboral, seguridad, privacidad, etc. para garantizar que no se erosionen los derechos de los trabajadores asistidos por IA en la economía de plataformas.

Sostenibilidad medioambiental de la ética de la inteligencia artificial

• Algoritmos energéticamente eficientes: optimizan la estructura del modelo y las estrategias de entrenamiento para reducir las operaciones en coma flotante y el consumo de energía de la GPU, por ejemplo, mediante técnicas como la sparsificación, la cuantificación y la destilación de conocimientos.
• Centros de datos ecológicos: uso de energías renovables, sistemas de refrigeración líquida y programación dinámica de cargas para reducir el PUE (Power Usage Effectiveness) a menos de 1,1.
• Evaluación del ciclo de vida (ECV): Calcular e informar públicamente de la huella de carbono de todo el proceso, desde la fabricación de chips, el transporte de equipos, el funcionamiento y el mantenimiento hasta el reciclaje al final de la vida útil.
• Incentivos políticos: animar a las empresas a dar preferencia a las soluciones de IA de bajo consumo energético mediante exenciones del impuesto sobre el carbono y listas de contratación ecológica.
• Justicia medioambiental: evitar la transferencia de tareas de formación de alto consumo energético a zonas con escasa regulación medioambiental y prevenir la externalización de la contaminación y el consumo de recursos.

Gobernanza internacional de la ética de la inteligencia artificial

• Marcos multilaterales: apoyar a organizaciones internacionales como la ONU, la OCDE, el GPAI y otras para que desarrollen directrices y normas éticas inclusivas para la IA.
• Flujos transfronterizos de datos: acuerdos bilaterales o multilaterales sobre temas como la protección de la privacidad, la asistencia mutua en la aplicación de la ley y la asignación de impuestos para evitar los silos de datos y el arbitraje regulador.
• Control de las exportaciones de tecnología: Establecimiento de una lista y un sistema de licencias para las tecnologías de IA altamente sensibles con el fin de evitar la proliferación de aplicaciones para usos militares indebidos y violaciones de los derechos humanos.
• Cooperación Norte-Sur: ayudar a los países en desarrollo a crear una capacidad autóctona de revisión ética de la IA y una infraestructura digital mediante la transferencia de fondos, tecnología y talento.
• Bienes públicos globales: Promover la construcción de bienes públicos como modelos de código abierto, conjuntos de datos abiertos y plataformas aritméticas compartidas para reducir la desigualdad provocada por los monopolios tecnológicos.

Diversidad cultural en la ética de la inteligencia artificial

• Diseño sensible a los valores: incorporar el lenguaje ético y los sistemas de símbolos de las distintas culturas en la fase de análisis de las necesidades para evitar el predominio de una única perspectiva ética occidental.
• Conjuntos de datos localizados: recopilar y respetar los datos de texto, imagen y voz en contextos nativos para reducir la identificación errónea o la ofensa debida a diferencias culturales.
• Equidad lingüística: garantizar que las lenguas minoritarias disfruten del mismo nivel de precisión y servicio en sistemas como el reconocimiento de voz y la traducción automática, y evitar el genocidio lingüístico digital.
• Respeto religioso y consuetudinario: evitar infringir la vestimenta religiosa, los rituales y las tradiciones de privacidad en aplicaciones como el reconocimiento facial y la predicción de comportamientos.
• Mecanismo de participación múltiple: crear comités regionales de ética e invitar a los aborígenes, comunidades minoritarias, líderes religiosos, etc. a participar en la elaboración de normas y la evaluación de impacto.