Problemas éticos en torno a la descarga de decisiones en máquinas con algoritmos de inteligencia artificial

Abstract

La Era Digital ha supuesto el auge y la proliferación de los algoritmos de Inteligencia Artificial, permitiendo el desarrollo de máquinas y sistemas inteligentes capaces de optimizar la respuesta ante problemas concretos de la sociedad. No obstante, el uso generalizado de esta tecnología plantea problemas de imparcialidad, privacidad, explicabilidad y rendición de cuentas, lo que pone de manifiesto la necesidad de determinar el componente ético exigido en la toma de decisiones por las máquinas que emplean algoritmos de IA. El presente trabajo de investigación ha demostrado que la forma más eficaz de garantizar la seguridad de los sistemas inteligentes es incorporar la tolerancia, la supervisión humana, la responsabilidad y el respeto por el bienestar de la humanidad en su programación y configuración. La importancia de este análisis puede apreciarse en los esfuerzos de múltiples organismos internacionales y gigantes tecnológicos por desarrollar una ética algorítmica capaz de gobernar la IA, el Big Data y el uso de máquinas automatizadas. Como contribución a este necesario debate, se ofrece un análisis regresivo de bases de datos centrado en el caso particular de los vehículos autónomos. Este estudio ha demostrado que la determinación del componente ético exigido en la toma de decisiones por estos vehículos es extremadamente compleja, ya que implica buscar un equilibrio entre intereses que a primera vista pueden resultar conflictivos, como la seguridad del ser humano y la moralidad del algoritmo.

The Digital Era has led to the rise and proliferation of Artificial Intelligence algorithms, enabling the development of intelligent systems capable of optimizing the response to specific human problems. Nonetheless, the widespread use of this technology raises issues of fairness, privacy, explainability and accountability, highlighting the need to determine the ethical component required in decision making by machines using AI algorithms. This thesis has demonstrated that the most effective way to ensure the safety of intelligent systems is to incorporate tolerance, human oversight, accountability and respect for the welfare of humanity in their programming and configuration. The importance of this analysis can be seen in the efforts of international institutions and technological organisations to develop algorithmic ethics capable of governing AI, Big Data and the use of automated machines. As a contribution to this necessary debate, a regression analysis of databases focusing on the particular case of autonomous vehicles is offered. This study has shown that the determination of the ethical component required in decision making by these vehicles is extremely complex, due to the fact that it involves seeking a balance between interests that at first sight may be conflicting, such as the safety of the human being and the morality of the algorithm.