{"id":5681,"date":"2024-04-16T15:06:11","date_gmt":"2024-04-16T13:06:11","guid":{"rendered":"https:\/\/web.cidai.eu\/tiene-preferencias-la-ia\/"},"modified":"2025-12-01T17:51:02","modified_gmt":"2025-12-01T16:51:02","slug":"tiene-preferencias-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cidai.eu\/es\/tiene-preferencias-la-ia\/","title":{"rendered":"\u00bfTiene preferencias la IA?"},"content":{"rendered":"

Vivimos una carrera digital acelerada en la que nuestra capacidad de an\u00e1lisis est\u00e1 bloqueada por nuestra disposici\u00f3n a sorprendernos<\/strong>. Admit\u00edmoslo: somos parte de la cadena de valor de nuevas y m\u00e1s atractivas aplicaciones, cada vez m\u00e1s personalizadas, que se cuelan en nuestra mano a menudo de forma inadvertida.<\/p>\n

Detr\u00e1s del festival de aplicaciones que utilizamos en nuestro d\u00eda a d\u00eda, con la inteligencia artificial como denominador com\u00fan, surge la duda de si todo esto nos lleva a la mejor de las opciones o si por el camino perdemos capacidad de decidir o nuestro sentido \u00e9tico<\/strong>.<\/p>\n

La inteligencia artificial aglutina un amplio abanico de t\u00e9cnicas y metodolog\u00edas inform\u00e1ticas destinadas a complementar, si no replicar y mejorar, habilidades cognitivas humanas. Tiene en los denominados Machine y Deep Learning sus principales campos de desarrollo y \u00e9stos se focalizan en el desarrollo de algoritmos y modelos que habilitan a los ordenadores a aprender, hacer predicciones y tomar decisiones a partir de un conjunto de datos determinado y sin una programaci\u00f3n expl\u00edcita<\/strong>.<\/p>\n

Sydney J. Harris, ensayista y periodista angloamericano, lo resum\u00eda muy bien en sus trabajos de finales del siglo pasado: \u00abEl peligro real no es que los ordenadores piensen como las personas, sino que los humanos empiecen a pensar como los ordenadores\u00bb.<\/p>\n

\u00bfAdmitir\u00edamos que la inteligencia artificial es capaz de reproducir los sesgos humanos como el sexismo o el racismo? \u00bfEs posible que una m\u00e1quina o una aplicaci\u00f3n sea capaz de tener preferencias?<\/p>\n

Desde un tiempo se est\u00e1 trabajando para poner de relieve la importancia de la transparencia de los algoritmos inform\u00e1ticos<\/strong> en las que se basan todas estas aplicaciones, entre las que tenemos, ejemplo, los planificadores de rutas, los analizadores y validadores de datos, las plataformas de servicios de movilidad, etc.<\/p>\n

Por ejemplo, una aplicaci\u00f3n podr\u00eda priorizar unos servicios de movilidad que beneficiaran a ciertos grupos demogr\u00e1ficos, como los de ciertos barrios de la ciudad frente a \u00e1reas infra-servidas. O podr\u00eda ocurrir que en el dise\u00f1o de una aplicaci\u00f3n involuntariamente pasaran por alto realidades que afectaran al acceso a los servicios por grupos espec\u00edficos de la sociedad, como pueden ser personas mayores o colectivos con sensibilidades especiales, si las rutas de transporte son discontinuas o se modifican bas\u00e1ndose solo en m\u00e9tricas de coste-eficiencia. Tambi\u00e9n es una realidad que aquellos algoritmos que optimizan sus resultados basados \u200b\u200ben respuestas de usuario o patrones de demanda, son proclives a amplificar, de forma inadvertida, los sesgos preexistentes en los datos que utilizan.<\/p>\n

Es necesario comprender el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico para entender c\u00f3mo se da lugar a la discriminaci\u00f3n algor\u00edtmica, conocer que existen herramientas para combatirla y analizar y aplicar la normativa y legislaci\u00f3n aplicable sobre la misma. Potenciar as\u00ed la justicia algor\u00edtmica.<\/strong><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se entiende por un algoritmo fair<\/em>, imparcial y justo? \u00bfPueden garantizar los algoritmos una mayor neutralidad y eficiencia? \u00bfC\u00f3mo primar nuestra humanidad en un mundo calculado?<\/p>\n

La reciente exposici\u00f3n C\u00f3digo y algoritmos<\/em>, (1) que se ha podido ver hasta el pasado 18 de febrero en Bruselas, en el marco de la presidencia espa\u00f1ola de la UE, ha buscado hacer comprensible este fen\u00f3meno generando preguntas pero sobre todo respuestas para acercar el conocimiento y la reflexi\u00f3n.<\/p>\n

La elecci\u00f3n del algoritmo as\u00ed<\/strong> como la calidad del conjunto de datos de base que se utilizan para que \u00e9ste aprenda y genere patrones, -los cuales ser\u00e1n la referencia para elaborar las decisiones- tiene, por consiguiente, consideraciones societarias y \u00e9ticas<\/strong>, por no hablar de las de impacto ambiental.<\/p>\n

Y es que al final un algoritmo es un conjunto de \u00f3rdenes de computaci\u00f3n. Sabemos que la complejidad de los c\u00e1lculos as\u00ed como su naturaleza, habitualmente propietaria, suele impedir su transparencia. Pero lo solemos pasar por alto. Confiamos tanto en la tecnolog\u00eda<\/strong>, en general, a la sociedad, que hace que cada vez delegamos en los algoritmos decisiones de mayor trascendencia.<\/strong><\/p>\n

De este peligro nos alerta el fil\u00f3sofo Yuval Noah Harari en el libro \u00ab21 lecciones para el siglo XXI\u00bb, un consistente ensayo sobre las consecuencias de un mundo en el que las principales decisiones son tomadas por complejos c\u00e1lculos de computaci\u00f3n que no se conocen ni comprenden.<\/p>\n

Ha habido casos remarcables que nos visibilizan la importancia de la \u00e9tica y la transparencia de los algoritmos. Uno que tuvo un clamor en la prensa fue el de Timnit Gebru, codirectora de \u00e9tica para la IA de Google, que fue despedida(2) mientras trabajaba sobre los riesgos de los grandes modelos de lenguaje de IA, entrenados con ingentes cantidades de datos. Gebru es conocida por su trabajo estrat\u00e9gico por revelar la discriminaci\u00f3n de la IA, desarrollar m\u00e9todos para documentar y auditar los modelos de IA y defender una mayor diversidad en la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

De la misma forma que no comprar\u00edamos un coche sin cintur\u00f3n de seguridad, normalizamos que la transparencia de los algoritmos sea la nueva norma. En la entrevista ‘Make Algorithmic Audits As Ubiquitous As Seatbelts’ (3), Gemma Gald\u00f3n-Clavell, doctora en Pol\u00edticas de Seguridad y Tecnolog\u00eda, explica sobre las consecuencias que puede traer una mala praxis y sin embargo la importancia de desplegar metodolog\u00edas que nos lleven a tener constancia de que un algoritmo es neutro, responde a la funcionalidad exigida y carece de preferencias. <\/strong><\/p>\n

Por su complejidad as\u00ed como su naturaleza, habitualmente propietaria, que suele impedir su transparencia, entender c\u00f3mo funcionan, en resumen, que son FRAND Fair, Reasonable y Non Discriminatory<\/em>, es un objetivo que especialmente desde el sector p\u00fablico<\/strong> cobra especial relevancia y que nos lleva a impulsar la auditabilidad de los algoritmos de nuestras aplicaciones.<\/p>\n

Tenemos un reciente marco de referencia que promete impulsar esta necesidad: El pasado 13 de marzo de 2024, el Parlamento Europeo aprob\u00f3 la Ley de IA<\/strong>.(4) que se prev\u00e9 entre en vigor el mes de Mayo.<\/p>\n

La Ley de IA introducir\u00e1 normas integrales para regir el uso de la IA en la UE, convirti\u00e9ndose en el primer gran bloque econ\u00f3mico en regular esta tecnolog\u00eda y tendremos en ella, por tanto, la base de referencia legal para impulsar las pol\u00edticas de auditabilidad que nos dar\u00e1n las garant\u00edas que como sociedad necesitamos.<\/strong><\/p>\n

REFERENCIAS<\/strong> (1) https:\/\/www.spainculture.be\/es\/region\/bruselas\/codigos-y-algoritmos-sentido-en-un-mundo-calculado\/<\/a> (2) https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/12986\/fue-terrible-y-despiadado-los-ultimos-dias-de-timnit-gebru-en-google<\/a> (3) https:\/\/www.forbes.com\/sites\/ashoka\/2021\/04\/26\/make-algorithmic-audits-as-ubiquitous-as-seatbeltswhy-tech-needs-outside-help-to-serve-humanity\/?sh=19ada67d49a1<\/a> (4) https:\/\/www.euronews.com\/my-europe\/2024\/03\/13\/lawmakers-approve-ai-act-with-overwhelming-majority<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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