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Secundaria 2° · Técnica Tecnológica
La ciudadanía digital · Ética digital

Ética de los datos y la inteligencia artificial

Estás en tu casa en El Alto: una app de tu celular te sugiere el siguiente video, una app de un banco decide si le da un préstamo a tu mamá y un chatbot te contesta la tarea en segundos. Detrás hay inteligencia artificial (IA). Una IA no piensa por sí sola: aprende de ejemplos que crearon personas, con sus aciertos y sus prejuicios. ¿De quién es la responsabilidad cuando esas decisiones salen mal? Lo averiguamos en esta página.

Sesgos algorítmicos

Piensa en aprender a reconocer perros viendo solo fotos de pastores alemanes: ante un chihuahua dudarías. Con la IA pasa igual: aprende de datos de entrenamiento, y si unos casos abundan y otros casi no aparecen, falla más con los poco representados. El problema no está en la «mala voluntad» de la máquina, sino en los datos (y en quienes los eligieron).

Esquema donde un conjunto de datos descompensado produce una decisión algorítmica sesgada hacia el colectivo minoritario. datos de entrenamiento decisión sesgada ? trata peor al grupo minoritario
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Explica con un ejemplo qué es un sesgo algorítmico y por qué una inteligencia artificial entrenada con datos poco variados puede tratar peor a ciertos grupos de personas.

Explica con un ejemplo qué es un sesgo algorítmico y por qué una inteligencia artificial entrenada con datos poco variados puede tratar peor a ciertos grupos de personas.

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La figura resume cómo aprende un sistema de inteligencia artificial: a partir de ejemplos. Los datos de entrenamiento del ejemplo contienen muchos casos de un tipo y muy…

La figura resume cómo aprende un sistema de inteligencia artificial: a partir de ejemplos.

Datos de entrenamiento Modelo de IA ?

Los datos de entrenamiento del ejemplo contienen muchos casos de un tipo y muy pocos de otro. Explica qué problema aparecerá en la decisión marcada con ?, de dónde viene realmente ese problema y cómo se corregiría.

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Una empresa usa inteligencia artificial para filtrar currículos y el sistema rechaza más solicitudes de mujeres porque en el pasado la empresa contrató sobre todo a…

Una empresa usa inteligencia artificial para filtrar currículos y el sistema rechaza más solicitudes de mujeres porque en el pasado la empresa contrató sobre todo a hombres. Explica de dónde sale ese sesgo, por qué «lo decide la máquina» no libera de responsabilidad a la empresa y qué medida corregiría el sistema.

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Chatbots, alucinaciones y responsabilidad

Un chatbot es un programa que conversa con lenguaje natural; los más recientes generan texto prediciendo qué palabras suenan más probables, no consultando una base de hechos verificados. Por eso pueden «alucinar».

Un chatbot responde con aspecto seguro, pero con datos inventados (fecha, cifra y fuente); la persona los contrasta con una fuente independiente y comprueba que la fecha no coincide. ¿Cuándo se construyó? respuesta con aspecto seguro 1874 38 m Pérez, 2011 1874 ≠ 1887 tú compruebas la fuente
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Explica qué es un chatbot, por qué puede afirmar con total seguridad datos inventados (las llamadas «alucinaciones») y qué debes hacer siempre cuando te dé un dato…

Explica qué es un chatbot, por qué puede afirmar con total seguridad datos inventados (las llamadas «alucinaciones») y qué debes hacer siempre cuando te dé un dato importante: una fecha, una cifra o una fuente.

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Si un vehículo autónomo atropella a un peatón, ¿de quién es la responsabilidad? Expón las opciones (propietario, fabricante, programador, responsabilidad compartida) y…

Si un vehículo autónomo atropella a un peatón, ¿de quién es la responsabilidad? Expón las opciones (propietario, fabricante, programador, responsabilidad compartida) y defiende una primera postura con un argumento.

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El clásico dilema del tranvía, aplicado al auto autónomo: si el accidente es inevitable, ¿cómo decide el auto a quién pone en riesgo? Analiza quién debería tomar esa…

El clásico dilema del tranvía, aplicado al auto autónomo: si el accidente es inevitable, ¿cómo decide el auto a quién pone en riesgo? Analiza quién debería tomar esa decisión (el ingeniero, la ley, un comité ciudadano) y defiende una postura argumentada.

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Caja negra y algoritmos de recomendación

Representación del problema de la caja negra: los datos de entrada entran en un sistema opaco cuyo razonamiento interno se desconoce y genera incertidumbre. tus datos caja negra ?
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Explica qué datos usa el algoritmo de recomendación de una plataforma de videos para elegir el siguiente (lo que ves, cuánto tiempo, lo que saltas) y por qué tiende a…

Explica qué datos usa el algoritmo de recomendación de una plataforma de videos para elegir el siguiente (lo que ves, cuánto tiempo, lo que saltas) y por qué tiende a llevarte a contenidos cada vez más intensos o extremos.

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Explica qué significa que una inteligencia artificial funciona como una «caja negra» y por qué inquieta que ni sus creadores sepan explicar una decisión concreta, por…

Explica qué significa que una inteligencia artificial funciona como una «caja negra» y por qué inquieta que ni sus creadores sepan explicar una decisión concreta, por ejemplo denegar una beca o un préstamo.

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Un gobierno municipal propone instalar cámaras con reconocimiento facial «para dar seguridad». Construye un argumento equilibrado: dos beneficios posibles, dos riesgos…

Un gobierno municipal propone instalar cámaras con reconocimiento facial «para dar seguridad». Construye un argumento equilibrado: dos beneficios posibles, dos riesgos para la privacidad y una condición que consideres imprescindible antes de aprobar la medida.

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Datos de entrenamiento, derechos de autor y trabajo oculto

Obras de artistas (un cuadro, una fotografía y un texto con derechos de autor) pasan a un modelo de IA representado como una red neuronal; un candado abierto y la pregunta «¿con permiso?» indican que no consta autorización. obras de artistas © ¿con permiso? modelo de IA
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Los sistemas de inteligencia artificial aprenden con «datos de entrenamiento». Explica por qué importa cómo se consiguieron esos datos y valora el caso de millones de…

Los sistemas de inteligencia artificial aprenden con «datos de entrenamiento». Explica por qué importa cómo se consiguieron esos datos y valora el caso de millones de fotos de personas usadas sin su permiso para entrenar un sistema de reconocimiento facial.

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Los generadores de imágenes por inteligencia artificial aprenden de obras de artistas, muchas veces sin pagarles ni pedir permiso. Analiza el conflicto entre innovación…

Los generadores de imágenes por inteligencia artificial aprenden de obras de artistas, muchas veces sin pagarles ni pedir permiso. Analiza el conflicto entre innovación y derechos de autor y evalúa las soluciones propuestas: licencias de entrenamiento, listas de exclusión y etiquetado de obras generadas.

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Autoría y trabajo oculto

Si una IA compone una canción «al estilo» de un artista, ¿de quién es? Hay posturas: del programador, de quien escribió la instrucción, de nadie, o que el artista imitado merece reconocimiento y pago. Piensa también qué aporta lo humano: intención, experiencia y responsabilidad.

Además, etiquetar datos para entrenar una IA (marcar qué hay en una foto o revisar contenido violento) suele subcontratarse en países con salarios muy bajos. Una cadena justa exigiría salario digno, apoyo psicológico y transparencia sobre quién hace ese trabajo. El beneficio se queda en unos lugares y el costo en otros.

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Gran parte del trabajo de etiquetar datos para entrenar inteligencias artificiales se subcontrata en países con salarios muy bajos, incluida la revisión de contenidos…

Gran parte del trabajo de etiquetar datos para entrenar inteligencias artificiales se subcontrata en países con salarios muy bajos, incluida la revisión de contenidos traumáticos. Analiza qué injusticias ves en esa cadena global y qué condiciones (salario, apoyo psicológico, transparencia) exigirías a las empresas que la contratan.

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Una inteligencia artificial compone una canción imitando el estilo de un artista. ¿De quién es la obra? Analiza las posturas (del programador, del usuario, de nadie, del…

Una inteligencia artificial compone una canción imitando el estilo de un artista. ¿De quién es la obra? Analiza las posturas (del programador, del usuario, de nadie, del artista imitado), qué valor aporta lo humano al arte y defiende una solución razonable.

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Soberanía tecnológica

Si pocos actores controlan los chips, las nubes y los grandes modelos, quienes dependen de ellos aceptan sus precios, reglas y condiciones sobre los datos. Eso es dependencia tecnológica. Por eso importan las alternativas abiertas y el desarrollo local.

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Explica qué se entiende por soberanía tecnológica y por qué preocupa que unos pocos países o empresas controlen los chips, las nubes y los grandes modelos de…

Explica qué se entiende por soberanía tecnológica y por qué preocupa que unos pocos países o empresas controlen los chips, las nubes y los grandes modelos de inteligencia artificial de los que dependen millones de personas.

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Deepfakes y derechos de las personas

La IA puede fabricar videos, audios e imágenes falsos muy creíbles (deepfakes). Cuando se usa la imagen de una persona sin permiso, se vulneran su imagen y su honor, aunque se presente «como broma». En Bolivia, la Constitución protege la imagen, la honra y la dignidad de las personas.

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Se fabrica un video falso de una compañera «cantando» algo ridículo y todo el colegio se ríe. Analiza qué derechos vulnera (imagen, honor), qué responsabilidad tiene…

Se fabrica un video falso de una compañera «cantando» algo ridículo y todo el colegio se ríe. Analiza qué derechos vulnera (imagen, honor), qué responsabilidad tiene quien lo creó y quien lo reenvía, y qué debe hacer ella y qué deben hacer los que lo reciben.

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Obsolescencia programada y costo ambiental

Ejemplos: baterías selladas imposibles de cambiar, piezas pegadas, falta de repuestos o dejar de enviar actualizaciones de un celular que aún funciona. Detrás hay un interés comercial: vender más. El costo lo paga el ambiente en forma de residuos electrónicos y la minería de nuevos materiales.

Obsolescencia programada: un celular que funciona bien deja de recibir actualizaciones y acaba tirado a la basura como residuo. El celular funciona Se deja de actualizar Acaba como residuo
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Explica qué es la obsolescencia programada y pon un ejemplo de decisión de diseño que acorte la vida útil de un celular.

Explica qué es la obsolescencia programada y pon un ejemplo de decisión de diseño que acorte la vida útil de un celular.

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Un fabricante deja de actualizar un modelo de celular a los dos años aunque el aparato funciona bien. Analiza qué intereses hay detrás de esa decisión, qué impacto…

Un fabricante deja de actualizar un modelo de celular a los dos años aunque el aparato funciona bien. Analiza qué intereses hay detrás de esa decisión, qué impacto ambiental genera en forma de residuos electrónicos y qué alternativas tiene la persona consumidora para alargar la vida del dispositivo.

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Tu celular funciona perfectamente pero «ya no se usa». Analiza cómo se fabrica esa sensación de obsolescencia percibida (campañas de publicidad, actualizaciones que…

Tu celular funciona perfectamente pero «ya no se usa». Analiza cómo se fabrica esa sensación de obsolescencia percibida (campañas de publicidad, actualizaciones que ralentizan, presión social) y qué herramientas tiene el consumidor para no entrar en ese juego.

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Costo energético de la IA

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Entrenar un gran modelo de inteligencia artificial consume tanta electricidad como cientos de hogares en un año, y cada consulta también gasta energía. Explica qué…

Entrenar un gran modelo de inteligencia artificial consume tanta electricidad como cientos de hogares en un año, y cada consulta también gasta energía. Explica qué preguntas de sostenibilidad deberían responder las empresas y qué criterios de uso responsable podrías aplicar tú.

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Uso responsable de la IA

Un criterio práctico: pregúntate «¿después de usarla, entiendo más o solo entregué algo?». Si la IA piensa por ti, no aprendes lo que la tarea buscaba.

Semáforo del uso de la IA en los estudios: verde para aprender, ámbar para traducir todo y rojo para suplantar. Verde: aprender, accesibilidad, practicar idiomas Pedir explicaciones, ejemplos, devoluciones Ámbar: con cuidado y avisando Traducir tareas enteras, imágenes de personas reales Rojo: suplantar, engañar, dañar Noticias falsas, entregar texto generado como propio

Una regla de aula justa y aplicable podría ser: se permite usar IA para entender y revisar, se declara cómo se usó y las evaluaciones clave se hacen sin ella.

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Un colegio usa inteligencia artificial para corregir redacciones. Analiza sus ventajas (rapidez, criterio uniforme, no se cansa) y sus riesgos (no entiende la ironía,…

Un colegio usa inteligencia artificial para corregir redacciones. Analiza sus ventajas (rapidez, criterio uniforme, no se cansa) y sus riesgos (no entiende la ironía, penaliza estilos distintos, errores sin recurso), y define qué supervisión humana exigirías antes de aceptar sus notas.

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Los asistentes de inteligencia artificial redactan textos completos en segundos. Analiza qué usos son legítimos en tus estudios y cuáles vacían el aprendizaje, y propón…

Los asistentes de inteligencia artificial redactan textos completos en segundos. Analiza qué usos son legítimos en tus estudios y cuáles vacían el aprendizaje, y propón una norma de aula sobre el uso de la IA que consideres justa y aplicable.

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Diseña un «semáforo ético» para el uso de la inteligencia artificial por los estudiantes: qué usos estarían en verde (aprender, accesibilidad, practicar idiomas), en…

Diseña un «semáforo ético» para el uso de la inteligencia artificial por los estudiantes: qué usos estarían en verde (aprender, accesibilidad, practicar idiomas), en ámbar (traducir tareas enteras, generar imágenes de personas reales) y en rojo (suplantar, fabricar noticias falsas, presentar como propio un texto generado). Justifica cada zona.

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¿Tecnología neutra? ¿Pausar la IA?

Se dice que «la tecnología es neutra: todo depende del uso». Matiza: el sesgo y la obsolescencia programada nacen de decisiones de diseño, así que la tecnología refleja intereses de quienes la crean. Por eso hay debates de regulación, como la pausa de las IA más potentes: a favor está el principio de precaución; en contra, la competencia internacional y los beneficios que se retrasarían. Una regulación mínima razonable pide transparencia, auditorías y responsables claros.

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Evalúa la frase «la tecnología es neutra: todo depende del uso que se le dé». Utiliza los ejemplos del sesgo algorítmico y de la obsolescencia programada para defenderla…

Evalúa la frase «la tecnología es neutra: todo depende del uso que se le dé». Utiliza los ejemplos del sesgo algorítmico y de la obsolescencia programada para defenderla o matizarla con argumentos.

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Algunos expertos pidieron una pausa en el desarrollo de las inteligencias artificiales más potentes hasta tener reglas claras. Argumenta a favor (principio de…

Algunos expertos pidieron una pausa en el desarrollo de las inteligencias artificiales más potentes hasta tener reglas claras. Argumenta a favor (principio de precaución) y en contra (carrera internacional, usos beneficiosos que se retrasan) y propón una regulación mínima que te parecería razonable.

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Vuelve al principio: las decisiones de una IA, desde la que te sugiere un video hasta la que aprueba o niega un préstamo en un banco, no son mágicas ni neutras; salen de datos y diseños humanos, y por eso quienes las crean y usan responden por ellas.

Resumen

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