Responsabilidad en la Inteligencia Artificial
La responsabilidad en la inteligencia artificial se refiere a la idea de que la inteligencia artificial debe ser desarrollada, desplegada y utilizada de tal manera que la responsabilidad por los resultados negativos pueda ser asignada a las partes responsables. La tecnología habilitada por IA a menudo plantea preocupaciones de responsabilidad debido a la opacidad y complejidad de los sistemas de aprendizaje automático y profundo, el número de partes interesadas típicamente involucradas en la creación e implementación de productos de IA, y el potencial de aprendizaje dinámico de la tecnología.
Los sistemas de IA son a menudo criticados por ser una «caja negra«, lo que significa que el proceso detrás de cómo se logró un resultado no puede ser completamente explicado o interpretado por sus usuarios. Si la toma de decisiones de la IA no puede ser explicada o entendida, asignar responsabilidad y mantener a las partes responsables por los resultados perjudiciales se vuelve muy difícil.
Pérdida de transparencia, trazabilidad y responsabilidad
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son sistemas estocásticos incrutables desarrollados en entornos cerrados, a menudo por corporaciones que no están dispuestas a compartir información sobre su arquitectura. Esto dificulta conocer cómo y por qué un sistema logró un resultado particular. A su vez, esto dificulta rastrear la causa de los daños que pueden surgir de las salidas del sistema y, por ende, responsabilizar a las personas adecuadas.
Recursos sobre Responsabilidad en IA
Para profundizar en el tema, se pueden explorar diversos recursos, tales como:
Podcasts destacados
- 26 de marzo de 2024 • Podcast: Cuando la Máquina de Guerra Decide: Algoritmos, Secretos y Responsabilidad en el Conflicto Moderno, con Brianna Rosen.
- 6 de octubre de 2022 • Podcast: IA para la Accesibilidad de la Información: Ética y Filosofía, con Emad Mousavi y Paolo Verdini.
- 8 de junio de 2020 • Podcast: Máquinas Misteriosas: El Camino por Delante para la Ética de la IA en la Seguridad Internacional, con Arthur Holland Michel.
Preguntas de discusión
Algunas preguntas que pueden guiar la reflexión sobre este tema son:
- ¿Por qué es importante la transparencia en los sistemas de IA?
- ¿Quién debería ser responsabilizado cuando un sistema de IA comete un error?
- ¿En qué medida deberían los desarrolladores de IA ser responsables de las consecuencias no intencionadas de los sistemas que crean?
- ¿Qué responsabilidades, si es que hay alguna, tienen las empresas para hacer que sus sistemas de IA sean explicables?
- ¿Cómo se pueden hacer los sistemas de IA complejos más interpretables y qué papel debería jugar la educación en ese proceso?
- ¿Qué principios éticos y técnicos deberían guiar el desarrollo de sistemas de IA para proteger contra las preocupaciones de responsabilidad en IA?
- ¿Cómo se puede regular, si es que se puede, la cuestión de la responsabilidad en IA?
- ¿Qué tan importante es la explicabilidad de la IA en áreas críticas como la salud y la justicia penal?
Marco para la Gobernanza Internacional de la IA
Ante el rápido desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, se ha co-desarrollado un marco que busca estimular una reflexión más profunda sobre lo que se ha aprendido al promover y gobernar tecnologías existentes, lo que se necesita y los próximos pasos hacia adelante.
Conclusión
La responsabilidad en inteligencia artificial es un tema crítico que requiere atención y reflexión profunda. A medida que la tecnología avanza, es esencial que se establezcan mecanismos claros de responsabilidad para garantizar que las innovaciones no solo sean efectivas, sino también éticas y responsables.
