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Matriz de Saberes Previos: Dilemas Éticos de la Inteligencia Artificial en la Ag
Una matriz suele tener filas y columnas, hice una pero el foro no permite pegarla, así que:
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Dilema Ético Asociado a la IA
1. Sesgos: ¿Cómo los datos históricos y los modelos de IA pueden reflejar y perpetuar sesgos existentes relacionados con el tipo de agricultura, el tamaño de las explotaciones, el acceso a recursos o el conocimiento tradicional, favoreciendo enfoques industrializados o marginando prácticas agroecológicas específicas?
1.1. Ejemplos:
– Un sistema de IA para la predicción de plagas entrenado principalmente con datos de monocultivos a gran escala podría ofrecer soluciones ineficaces o incluso perjudiciales para sistemas diversificados agroecológicos.
– Algoritmos de recomendación de cultivos basados en datos de mercados convencionales podrían no considerar la importancia de la biodiversidad funcional o los mercados locales y circuitos cortos, pilares de la agroecología.
– Plataformas de financiamiento agrícola basadas en IA podrían favorecer explotaciones con historiales crediticios ligados a modelos convencionales, dificultando el acceso a financiamiento para iniciativas agroecológicas innovadoras.
1.2. Impacto en la teoría:
– Desafía la teoría de la “neutralidad tecnológica”, mostrando cómo la IA puede inherentemente favorecer ciertos modelos agrícolas.
– Obliga a repensar la validez y aplicabilidad universal de modelos predictivos y de optimización que no consideran la complejidad y la diversidad de los sistemas agroecológicos.
– Cuestiona la forma en que se recopilan y analizan los datos en la investigación agroecológica, resaltando la necesidad de incluir variables cualitativas y conocimientos locales.
1.3. Impacto en la práctica:
– Puede llevar a la adopción de tecnologías de IA que no son adecuadas o incluso perjudiciales para los sistemas agroecológicos, afectando su sostenibilidad y resiliencia.
– Podría generar recomendaciones que socaven la agrobiodiversidad y la adaptación local de los sistemas productivos.
– Dificulta la toma de decisiones informada por parte de agricultores y técnicos agroecológicos al confiar en sistemas que no reflejan la realidad de sus contextos.
Dilema Ético Asociado a la IA
2. Falta de transparencia: ¿Cómo la falta de transparencia en los algoritmos de IA dificulta la comprensión de las recomendaciones y decisiones generadas, impidiendo la validación por parte de los agroecólogos y agricultores, y erosionando la confianza en la tecnología?
2.1. Ejemplos:
– Un sistema de IA que recomienda una determinada práctica de manejo de suelo sin explicar el razonamiento detrás de la sugerencia dificulta la evaluación de su pertinencia en un contexto agroecológico específico.
– Plataformas de monitoreo de cultivos basadas en IA que detectan estrés en las plantas sin detallar los indicadores utilizados impiden que los agricultores comprendan las causas subyacentes y apliquen soluciones basadas en principios agroecológicos.
2.2. Impacto en la teoría:
– Contradice el principio agroecológico de la comprensión profunda de los agroecosistemas y la toma de decisiones basada en el conocimiento ecológico.
– Limita la capacidad de los investigadores para comprender los mecanismos subyacentes a los resultados de la IA y para refinar los modelos teóricos agroecológicos.
2.3. Impacto en la práctica:
– Genera desconfianza entre los profesionales y los agricultores, quienes pueden resistirse a adoptar tecnologías que no comprenden completamente.
– Dificulta la adaptación de las recomendaciones de la IA a las condiciones locales y a los conocimientos tradicionales.
– Impide la identificación y corrección de posibles errores o sesgos en los algoritmos.
Dilema Ético Asociado a la IA
3. Privacidad y gobernanza: ¿Cómo la recopilación masiva de datos agrícolas por sistemas de IA (a través de sensores, drones, etc.) plantea preocupaciones sobre la privacidad de los agricultores, el control sobre su información y el potencial uso indebido por parte de grandes empresas o plataformas tecnológicas?
3.1. Ejemplos:
– Plataformas de agricultura digital que recopilan datos detallados sobre las prácticas agrícolas, rendimientos y condiciones ambientales podrían ser utilizados para la extracción de valor sin el consentimiento o beneficio justo para los agricultores.
– El uso de sistemas de IA para la vigilancia de plagas y enfermedades podría generar información sensible que, en manos equivocadas, podría afectar la competitividad de los agricultores.
3.2. Impacto en la teoría:
– Desafía los principios de autonomía y soberanía alimentaria al transferir el control de la información clave a entidades externas.
– Requiere una reflexión teórica sobre la propiedad de los datos agrícolas y los derechos de los agricultores en la era digital.
3.3. Impacto en la práctica:
– Puede generar dependencia de plataformas tecnológicas y la pérdida de control sobre la información vital para la gestión de las explotaciones agroecológicas.
– Aumenta el riesgo de vigilancia y control injustificado de las prácticas agrícolas.
– Podría exacerbar las desigualdades entre agricultores con diferente acceso a la tecnología y al conocimiento digital.
Dilema Ético Asociado a la IA
4. Responsabilidad: ¿Quién es responsable de las consecuencias negativas (económicas, sociales, ambientales) derivadas de las decisiones o recomendaciones generadas por sistemas de IA en la agroecología? ¿Cómo se establece la rendición de cuentas en caso de fallos o daños?
4.1. Ejemplos:
– Si un sistema de IA recomienda una práctica de manejo que resulta en la pérdida de biodiversidad o la contaminación del suelo, ¿quién asume la responsabilidad? ¿El desarrollador del algoritmo, el proveedor de la plataforma o el agricultor que siguió la recomendación?
– En caso de fallos en sistemas de riego automatizados controlados por IA que causen pérdidas de cosechas, ¿cómo se determina la responsabilidad y se ofrece una compensación justa?
4.2. Impacto en la teoría:
– Obliga a repensar los marcos legales y éticos tradicionales de responsabilidad en el contexto de sistemas autónomos y complejos.
– Exige el desarrollo de teorías sobre la agencia y la responsabilidad en la interacción entre humanos y sistemas de IA en la agricultura.
4.3. Impacto en la práctica:
– Dificulta la obtención de compensación por daños causados por fallos de la IA.
– Genera incertidumbre sobre quién debe asumir los costos de los errores o las consecuencias no deseadas de la aplicación de la IA.
– Puede erosionar la confianza en la tecnología si no existen mecanismos claros de rendición de cuentas.
Dilema Ético Asociado a la IA
5. Impacto socioeconómico: ¿Cómo la adopción de la IA en la agroecología puede afectar el empleo agrícola, las estructuras sociales rurales y la transmisión de conocimientos tradicionales y locales? ¿Existe el riesgo de una “descalificación” de los saberes campesinos frente a las recomendaciones algorítmicas?
5.1. Ejemplos:
– El costo de la tecnología de IA (sensores, software, conectividad) es prohibitivo para los pequeños agricultores, ampliando la brecha entre la agricultura a gran escala y la familiar.
– La falta de infraestructura tecnológica y de capacitación en zonas rurales podría impedir que muchos agricultores se beneficien de las herramientas de IA.
– Las soluciones de IA desarrolladas principalmente para contextos de agricultura industrializada podrían no ser relevantes o adaptables a las necesidades y realidades de la agroecología a pequeña escala.
5.2. Impacto en la teoría:
– Desafía las teorías sobre el desarrollo rural y la importancia del conocimiento local y la participación comunitaria en la agricultura sostenible.
– Requiere una reflexión teórica sobre el papel de la tecnología en la transformación de las sociedades agrarias y la necesidad de un enfoque que valore tanto el conocimiento científico como el tradicional.
5.3. Impacto en la práctica
– Puede generar desempleo y la pérdida de medios de vida en las comunidades rurales.
– Podría llevar a la homogeneización de las prácticas agrícolas y la erosión de la agrobiodiversidad cultural.
– Dificulta la transmisión intergeneracional de conocimientos agrícolas valiosos y adaptados a las condiciones locales.
Dilema Ético Asociado a la IA
6. Impacto ambiental: ¿Cómo el desarrollo, la implementación y el uso de la IA en la agroecología afectan el medio ambiente? ¿Existen riesgos de un aumento en el consumo de energía, la generación de residuos electrónicos o la promoción de prácticas que, aunque eficientes a corto plazo, sean perjudiciales a largo plazo?
6.1. Ejemplos:
– La fabricación y el funcionamiento de sensores, drones y otros dispositivos de IA requieren energía y generan residuos electrónicos.
– La promoción de la agricultura de precisión basada en IA podría llevar a un aumento en el uso de insumos (aunque de manera más localizada) si no se integra con principios agroecológicos de reducción y eficiencia.
– La dependencia excesiva de la tecnología podría desplazar prácticas tradicionales de manejo ecológico que contribuyen a la salud del suelo y la biodiversidad.
6.2. Impacto en la teoría:
– Requiere una evaluación teórica del ciclo de vida completo de las tecnologías de IA aplicadas a la agroecología y su impacto en los ecosistemas. – Obliga a integrar consideraciones ambientales en el diseño y la implementación de sistemas de IA para la agricultura.
6.3. Impacto en la práctica:
– Podría generar impactos ambientales negativos no intencionados si no se adopta un enfoque holístico y se consideran los principios de la agroecología.
– Aumenta la necesidad de una gestión responsable de los residuos electrónicos y del consumo de energía asociados a la tecnología.
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1 Reply
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Profesora Adriana cordial saludo, me uno a lo expuesto al punto 4, que tipo y quien asume una responsabilidad en lo que se pueda establecer con el apoyo de IA. Porque un algoritmo está diseñado para dar respuestas a un número determinado de variables. Pero en temas que son de trabajo de campo o de observación real hasta qué punto quien diseña el algoritmo conoce o ha estado en contacto con esa realidad.
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