Optimizar la logística, detectar fraudes, crear arte y música, realizar investigaciones, proporcionar traducciones automáticas: los sistemas de inteligencia artificial están transformando nuestras vidas para bien. A medida que estos sistemas cada vez son más capaces, nuestro mundo se vuelve más eficiente y, en consecuencia, mejor.
Los gigantes tecnológicos como Alphabet, Amazon, Facebook, IBM y Microsoft, así como personas como Bill Gates y Elon Musk, creen que ahora es el momento adecuado para hablar sobre el panorama casi ilimitado de la inteligencia artificial. Pero, además de abrir oportunidades infinitas para la tecnología, a la vez, se ha empezado un debate sobre la ética y la evaluación de riesgos.
En este post, veremos algunos de los límites éticos de la inteligencia artificial. Y si te interesa profundizar más sobre IA de cara a tener una carrera profesional en este sector, igual deberías pensar en estudiar un Máster en Inteligencia Artificial Online o un Máster en Inteligencia Artificial en Madrid y Valenciacon la Universidad Europea.
Cada vez que la IA avanza, en todos los sectores y áreas de nuestras vidas, encontramos nuevos problemas que necesitan una solución. A continuación, te explicamos algunos de los temas éticos relacionados con la IA.
Todos los algoritmos de IA pueden contener sesgos como en los humanos, dado que también son generados por humanos. Estos sesgos impiden que los sistemas de IA tomen decisiones justas. Los algoritmos de IA sesgados pueden causar la discriminación. Por ejemplo, Amazon dejó de utilizar la herramienta de reclutamiento de IA después de usarla durante un año. Los desarrolladores de Amazon afirman que estaba penalizando a las mujeres. Alrededor del 60% de los candidatos que eligió la herramienta de IA eran hombres, lo que se debió a los patrones en los datos de las contrataciones históricas de Amazon.
Los vehículos autónomos presentan varios riesgos para la ética de la IA. Por ejemplo, en 2018, un coche autónomo de Uber atropelló a un peatón que luego murió en el hospital. El accidente fue la primera muerte que involucra un coche autónomo. Tras una investigación, los fiscales decidieron que Uber no era responsable por la muerte del peatón. Esto se debe a que el conductor de seguridad estaba distraído con su móvil y los informes policiales calificaron el accidente como “completamente evitable”.
Este es actualmente el mayor temor contra la IA. Según las estimaciones de Mckinsey, los robots inteligentes podrían reemplazar hasta el 30% del trabajo humano antes del 2030. Dependiendo de los diversos escenarios de adopción, la automatización desplazará entre 400 y 800 millones de puestos de trabajo, impactando a 375 millones de personas con necesidad de relanzar su carrera profesional en otro sector
La razón por la que los humanos están en la cima de la cadena alimenticia no es porque somos la especie más fuerte. Se debe casi en su totalidad a nuestro ingenio e inteligencia. Podemos sacar lo mejor de animales más grandes, más rápidos y más fuertes porque podemos crear y usar herramientas para controlarlos: tanto herramientas físicas como jaulas y armas, como herramientas cognitivas como entrenamiento y acondicionamiento. Esto plantea una pregunta seria sobre la inteligencia artificial: ¿algún día tendrá la misma ventaja sobre nosotros?
Cuanto más poderosa se vuelve una tecnología, más se puede usar por razones nefastas además de buenas. Esto se aplica no solo a los robots producidos para reemplazar a los soldados humanos o las armas autónomas, sino también a los sistemas de inteligencia artificial que pueden causar daños si se usan de manera maliciosa. Debido a que estas peleas no se librarán solo en el campo de batalla, la seguridad cibernética se volverá aún más importante.
Como bien hemos dicho, la IA está siendo utilizada en todas las áreas de nuestras vidas. Hay una demanda - y va a seguir creciendo - para expertos en IA para liderar ese gran cambio en la sociedad en los próximos años. En la Universidad Europea, nuestro modelo académico está basado en el aprendizaje experiencial, con lo cual tendrás la oportunidad de trabajar en casos reales y usando las herramientas más innovadoras que se manejan en el sector.
Además, tendrás acceso a entornos, herramientas y librerías para poder poner en práctica todo el conocimiento adquirido, entre otras (Anaconda, Python, Keras, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, MapReduce, MySQL, MongoDB), siempre de la mano de profesionales de primer nivel.