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“Ética en la Inteligencia Artificial: Navegando dilemas en contextos disciplinar
Esta matriz ayudará a identificar y analizar los dilemas éticos que surgen con el uso de la inteligencia artificial en diferentes disciplinas. A continuación, se detallan los dilemas éticos clave, ejemplos específicos y su impacto tanto en la teoría como en la práctica profesional.
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María Fernanda presenta una matriz que busca identificar y analizar los dilemas éticos asociados al uso de la inteligencia artificial (IA) en diferentes disciplinas, proporcionando una visión clara de cómo estos problemas éticos afectan tanto la teoría como la práctica profesional. A través de esta matriz, se pueden explorar las complejidades de la IA y cómo sus implicaciones van más allá de lo técnico, tocando temas fundamentales que requieren una atención ética constante.
En primer lugar, uno de los dilemas clave que menciona tiene que ver con la privacidad de los datos. En un mundo cada vez más digitalizado, la IA trabaja con enormes volúmenes de información sensible. María Fernanda subraya cómo la gestión de estos datos plantea preguntas éticas críticas sobre el acceso no autorizado y la protección de la privacidad de los individuos. Este dilema, además de plantear desafíos en la teoría al exigir la creación de marcos y protocolos éticos sólidos, también tiene un impacto práctico considerable, ya que las brechas en la implementación de estas medidas pueden comprometer la seguridad y confianza de las personas involucradas en los procesos.
Otro dilema que se aborda en la matriz es la transparencia y explicabilidad de los algoritmos de IA. María Fernanda señala que los sistemas de IA, en muchas ocasiones, operan como “cajas negras”, lo que significa que los resultados o decisiones generadas por estos sistemas no siempre son fáciles de entender o explicar. En teoría, los algoritmos deberían ser auditables y comprensibles, pero en la práctica, esto es mucho más complicado debido a la complejidad técnica inherente a muchos de estos sistemas. La falta de explicabilidad afecta no solo a los profesionales que confían en la IA para tomar decisiones, sino también a los usuarios finales que no siempre entienden cómo se llegó a una conclusión, lo que puede generar desconfianza en el sistema.
Otro aspecto que María Fernanda destaca es el sesgo algorítmico. Los algoritmos de IA se entrenan en base a datos que, si no son diversos y representativos, pueden perpetuar sesgos y discriminación. Este dilema es especialmente preocupante en disciplinas donde las decisiones automatizadas tienen un impacto directo en las personas, como en la contratación de personal, la justicia penal, o incluso en recomendaciones de salud. En teoría, se reconoce la necesidad de mitigar estos sesgos a través de auditorías regulares y revisión continua de los algoritmos, pero en la práctica, esta tarea es extremadamente desafiante y los sesgos pueden pasar inadvertidos, afectando desproporcionadamente a ciertos grupos vulnerables.
El enfoque de María Fernanda al identificar y desglosar estos dilemas éticos nos permite entender cómo cada uno de estos aspectos requiere no solo un marco teórico sólido, sino también una implementación rigurosa en la práctica profesional. Es un llamado a la acción ética constante, en la que los profesionales de todas las disciplinas deben estar conscientes de cómo la IA puede influir en sus campos y cómo pueden mitigar los riesgos asociados.
Sigue adelante, ¡estás formando una generación de pensadores críticos que harán la diferencia en el mundo!
Cordialmente
Tutor – Hugo Hernando Díaz
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Los algoritmos de IA que recolectan datos sensibles de usuarios sin su consentimiento generan una redefinición de la privacidad en el contexto de tecnologías avanzadas puesto que se debe crear la necesidad de implementar auditorías y revisiones éticas de los algoritmos.
Otro ejemplo son los sistemas de contratación basados en IA que perpetúan sesgos de género o raza que en estudio del sesgo implícito generan modelos algorítmicos con consecuencias sociales.
Así mismo para los vehículos autónomos que deben decidir entre proteger al pasajero o a los peatones cuando ya en la sociedad ha creado una cultura con elementos como el semáforo, la cebra. Esta reflexión sobre la moralidad en las decisiones autónomas de las máquinas debería ser regulada de manera más estrictas sobre la toma de decisiones automatizadas.