Los algoritmos se sientan en el div¨¢n de la ¨¦tica

La d¨¦cada reci¨¦n estrenada ser¨¢ la de la inteligencia artificial, al menos as¨ª lo plasman diferentes estudios y an¨¢lisis. Pese a que la crisis del coronavirus ha modificado la hoja de ruta prevista, los algoritmos y los datos, aliados necesarios de esta tecnolog¨ªa, han salido a¨²n m¨¢s reforzados. El siguiente paso va m¨¢s all¨¢ de las posibilidades t¨¦cnicas. Toca sentar en el div¨¢n tanto al aprendizaje autom¨¢tico como al profundo, conocidos como machine y deep learning. Desarrollarlos con responsabilidad, sin sesgos, cajas negras o cualquier otro elemento que ponga en tela de juicio los beneficios que aportan.

En un desayuno organizado por EL PA?S Retina y Accenture, Miguel Luengo-Oroz, Chief Data Scientist de UN Global Pulse en la Oficina Ejecutiva del Secretario General de la ONU, ha explicado que existen tres l¨ªneas rojas infranqueables: el respeto por los derechos humanos, la creaci¨®n de deep fakes ¡ªla superposici¨®n de un rostro por otro para falsificar sus gestos y su discurso¡ª y la elaboraci¨®n de armas aut¨®nomas. ¡°Deber¨ªa existir un consenso internacional que evite que cualquiera traspase estas barreras. Podemos decidir hacia d¨®nde usar esta tecnolog¨ªa de manera responsable, que todos nos beneficiemos¡±.

La Uni¨®n Europea, en un intento de modernizar la legislaci¨®n en cuanto a privacidad y algoritmos, aprob¨® el a?o pasado una Directiva de protecci¨®n de datos. Sin embargo, su aplicaci¨®n se ha encontrado con ciertas trabas. Marta Balb¨¢s,?Responsible AI Lead en Accenture lo ha expuesto como un escenario en el que las ¨²ltimas consecuencias de la normativa siguen en el aire. No ha cuestionado que haya beneficiado a los ciudadanos, sino que existe cierto vac¨ªo, como sucede con la portabilidad entre empresas de la informaci¨®n personal. ¡°La sociedad sigue sin saber para qu¨¦ emplean sus datos. Algunas cosas se cumplen a rajatabla y otras no, ya sea por falta de medios o porque existe una intencionalidad¡±.

En esta apelaci¨®n directa a las pol¨ªticas comunitarias, Juergen Foecking, subdirector de la oficina del Parlamento Europeo en Espa?a, ha aclarado que en el Viejo Continente la privacidad es incuestionable. Seg¨²n sus palabras, la actitud ¨¦tica de China y Estados Unidos, las dos potencias con respecto a esta tecnolog¨ªa, es bastante diferente. El ejemplo m¨¢s claro ha emergido durante la pandemia con las aplicaciones de rastreo de contagios, que Europa parece incapaz de ponerse de acuerdo en c¨®mo usarlas. ¡°Seguimos con mercados de datos nacionales. El mundo digital europeo mantiene esta actitud. Hay que crear un espacio armonizado que facilite el intercambio de informaci¨®n y su interoperabilidad¡±.

• ?Impulso educativo

Construir m¨¢quinas ¨¦ticas no surge de la noche a la ma?ana. Requiere de un recorrido que, a juicio de Javier Ortega, vicerrector de innovaci¨®n, transferencia y tecnolog¨ªa de la Universidad Aut¨®noma de Madrid y catedr¨¢tico de teor¨ªa de la se?al y comunicaciones., debe comenzar por las propias aulas. La educaci¨®n servir¨ªa como motor de un machine learning alejado de una programaci¨®n sesgada. De una recolecci¨®n masiva de datos que evitara que los algoritmos queden en una caja negra carente de trazabilidad. ¡°La ¨¦tica y la solidaridad se implementan desde la educaci¨®n. Si la poblaci¨®n asume culturalmente estos principios, porque no se nace con ellos, ser¨¢ esencial lo que ense?emos. Una sociedad analfabeta es una sociedad manipulable. La responsabilidad se educa¡±.

Ninguno de los intervinientes ha planteado dar marcha atr¨¢s al progreso que ha aportado. M¨¢s bien al contrario. El debate planteado es fruto de la velocidad que ha adquirido. ?lvaro Mart¨ªn, global head of data strategy del BBVA, ha asegurado que la soluci¨®n vendr¨¢ de la uni¨®n entre el sector p¨²blico y privado. Es decir, regular en funci¨®n de la madurez que tiene cada sector en relaci¨®n con esta tecnolog¨ªa. ¡°Los legisladores deber¨ªan ver cu¨¢les son los usos m¨¢s delicados y evitar las generalizaciones. Estamos ante un momento crucial. Un momento de despliegue t¨¦cnico confiable y centrado en el ser humano que tenemos que aprovechar¡±.

Con la idea de prevenir posibles asimetr¨ªas, toca democratizar la inteligencia artificial y todo lo que lleva aparejada. En palabras de Sara Degli, investigadora Juan de la Cierva en el Instituto de Pol¨ªticas y Bienes P¨²blicos del CSIC, sin una buena gobernanza de los datos ser¨¢ casi imposible repartir mejor los beneficios y retos. Es el momento de poner encima de la mesa el contexto. Los algoritmos no trabajan en la nada. No se trata de adoptar una herramienta simplemente porque contemos con las capacidades. ¡°La tecnolog¨ªa no se ejecuta en el vac¨ªo, sino en sistemas sociot¨¦cnicos. La inteligencia artificial la crean personas y afecta a las personas¡±.