Ética de los datos y la inteligencia artificial
Una app de tu celular te sugiere el siguiente video, una billetera electrónica del celular decide si te da un préstamo 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
Pensá en aprender a reconocer frutas viendo solo fotos de mangos: ante un jocote 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).
Explicá 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.
Explicá 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.
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.
Los datos de entrenamiento del ejemplo contienen muchos casos de un tipo y muy pocos de otro. Explicá qué problema aparecerá en la decisión marcada con ?, de dónde viene realmente ese problema y cómo se corregiría.
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. Explicá de dónde sale ese sesgo, por qué «lo decide la máquina» no libera de responsabilidad a la empresa y qué medida corregiría el sistema.
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».
Explicá qué es un chatbot, por qué puede afirmar con total seguridad datos inventados (las llamadas «alucinaciones») y qué tenés que hacer siempre cuando te dé un dato…
Explicá qué es un chatbot, por qué puede afirmar con total seguridad datos inventados (las llamadas «alucinaciones») y qué tenés que hacer siempre cuando te dé un dato importante: una fecha, una cifra o una fuente.
Si un carro autónomo atropella a un peatón, ¿de quién es la responsabilidad? Exponé las opciones (propietario, fabricante, programador, responsabilidad compartida) y…
Si un carro autónomo atropella a un peatón, ¿de quién es la responsabilidad? Exponé las opciones (propietario, fabricante, programador, responsabilidad compartida) y defendé una primera postura con un argumento.
El clásico dilema del tranvía, aplicado al carro autónomo: si el accidente es inevitable, ¿cómo decide el carro a quién pone en riesgo? Analizá quién debería tomar esa…
El clásico dilema del tranvía, aplicado al carro autónomo: si el accidente es inevitable, ¿cómo decide el carro a quién pone en riesgo? Analizá quién debería tomar esa decisión (el ingeniero, la ley, un comité ciudadano) y defendé una postura argumentada.
Caja negra y algoritmos de recomendación
Explicá qué datos usa el algoritmo de recomendación de una plataforma de videos para elegir el siguiente (lo que ves, cuánto rato, lo que saltás) y por qué tiende a…
Explicá qué datos usa el algoritmo de recomendación de una plataforma de videos para elegir el siguiente (lo que ves, cuánto rato, lo que saltás) y por qué tiende a llevarte a contenidos cada vez más intensos o extremos.
Explicá 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…
Explicá 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.
Una alcaldía propone instalar cámaras con reconocimiento facial «para dar seguridad». Construí un argumento equilibrado: dos beneficios posibles, dos riesgos para la…
Una alcaldía propone instalar cámaras con reconocimiento facial «para dar seguridad». Construí un argumento equilibrado: dos beneficios posibles, dos riesgos para la privacidad y una condición que consideres imprescindible antes de aprobar la medida.
Datos de entrenamiento, derechos de autor y trabajo oculto
Los sistemas de inteligencia artificial aprenden con «datos de entrenamiento». Explicá por qué importa cómo se consiguieron esos datos y valorá el caso de millones de…
Los sistemas de inteligencia artificial aprenden con «datos de entrenamiento». Explicá por qué importa cómo se consiguieron esos datos y valorá el caso de millones de fotos de personas usadas sin su permiso para entrenar un sistema de reconocimiento facial.
Los generadores de imágenes por inteligencia artificial aprenden de obras de artistas, muchas veces sin pagarles ni pedirles permiso. Analizá el conflicto entre…
Los generadores de imágenes por inteligencia artificial aprenden de obras de artistas, muchas veces sin pagarles ni pedirles permiso. Analizá el conflicto entre innovación y derechos de autor y evaluá las soluciones propuestas: licencias de entrenamiento, listas de exclusión y etiquetado de obras generadas.
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. Pensá 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, a veces en Latinoamérica. Una cadena justa exigiría salario digno, apoyo psicológico y transparencia sobre quién hace ese trabajo. Es un caso de lo que ya viste como colonialismo de datos: el beneficio se queda en unos lugares y el costo en otros.
Una inteligencia artificial compone una canción imitando el estilo de un artista. ¿De quién es la obra? Analizá 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? Analizá las posturas (del programador, del usuario, de nadie, del artista imitado), qué valor aporta lo humano al arte y defendé una solución razonable.
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.
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». Aunque la ley no siempre use la palabra deepfake, la imagen y el honor de una persona merecen respeto y no se deben usar sin su consentimiento.
Se fabrica un video falso de una compañera «cantando» algo ridículo y todo el insti se ríe. Analizá qué derechos vulnera (imagen, honor), qué responsabilidad tiene quien…
Se fabrica un video falso de una compañera «cantando» algo ridículo y todo el insti se ríe. Analizá 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.
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.
Costo energético de la IA
Uso responsable de la IA
Un criterio práctico: preguntate «¿después de usarla, entiendo más o solo entregué algo?». Si la IA piensa por vos, no aprendés lo que la tarea buscaba.
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.
Un colegio usa inteligencia artificial para corregir redacciones. Analizá sus ventajas (rapidez, criterio uniforme, no se cansa) y sus riesgos (no entiende la ironía,…
Un colegio usa inteligencia artificial para corregir redacciones. Analizá sus ventajas (rapidez, criterio uniforme, no se cansa) y sus riesgos (no entiende la ironía, penaliza estilos distintos, errores sin recurso), y definí qué supervisión humana exigirías antes de aceptar sus notas.
Los asistentes de inteligencia artificial redactan textos completos en segundos. Analizá qué usos son legítimos en tus estudios y cuáles vacían el aprendizaje, y proponé…
Los asistentes de inteligencia artificial redactan textos completos en segundos. Analizá qué usos son legítimos en tus estudios y cuáles vacían el aprendizaje, y proponé una norma de aula sobre el uso de la IA que considerés justa y aplicable.
Diseñá un «semáforo ético» para el uso de la inteligencia artificial por parte del estudiantado: qué usos estarían en verde (aprender, accesibilidad, practicar idiomas),…
Diseñá un «semáforo ético» para el uso de la inteligencia artificial por parte del estudiantado: qué usos estarían en verde (aprender, accesibilidad, practicar idiomas), en ámbar (traducir tareas enteras, generar imágenes de personas reales) y en rojo (suplantar, fabricar bulos, presentar como propio un texto generado). Justificá cada zona.
¿Tecnología neutra? ¿Pausar la IA?
Se dice que «la tecnología es neutra: todo depende del uso». Matizá: 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.
Volvé al principio: las decisiones de una IA, desde la que te sugiere un video hasta la que aprueba o niega un préstamo en una billetera electrónica del celular, no son mágicas ni neutras; salen de datos y diseños humanos, y por eso quienes las crean y usan responden por ellas.