A medida que se avanza en la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en diversos ámbitos, surge una temática tremendamente relevante: la utilización de los datos para el entrenamiento de modelos de IA.
Ya se han presenciado casos como el de la demanda que interpusieron The New York Times y Daily News contra OpenAI, alegando el uso de contenido protegido por derechos de autor para entrenar a ChatGPT.
Ante sucesos como este, cabe preguntarse hasta dónde es posible proteger los datos, qué tipo de información está siendo usada para las aplicaciones de IA y de qué fuentes proviene, entre muchas otras interrogantes fundamentales.
Para lograr una incorporación y masificación responsable de la IA será indispensable contar con una regulación efectiva referente a la utilización de datos, especialmente considerando su alta complejidad y la diversidad de ecosistemas donde opera.
Asimismo, la implementación de soluciones basadas en IA exige principios éticos sólidos, con el fin de garantizar un uso responsable y conforme a la normativa vigente.
Una manipulación desacertada de los algoritmos que alimentan aplicaciones de IA podría perpetuar sesgos de género, edad, discapacidad, nacionalidad, religión, orientación sexual u otros aspectos sensibles.
Otro aspecto clave es la necesidad de que los usuarios sean informados de manera clara y transparente cuando interactúan con contenido, dispositivos o aplicaciones generadas por IA.
La creciente dificultad para distinguir entre creaciones humanas y generadas por algoritmos es un desafío en constante aumento.
Lo cierto es que las preocupaciones éticas y legales en torno a la IA no dejan de crecer.
Si bien la normativa europea y algunos proyectos locales de regulación representan avances relevantes, aún falta mayor concientización y una discusión profunda sobre esta problemática.
Queda mucho por aprender y mejorar en esta revolución que la IA ha iniciado.
Con todo, existe consenso en que, al momento de tomar decisiones éticas sobre IA, las compañías deben fomentar la colaboración multidisciplinaria, promover la capacitación continua, establecer mecanismos de supervisión efectivos, proteger la privacidad del usuario y de los datos sensibles.
Sin embargo, probablemente lo más relevante sea fomentar la transparencia en los procesos de IA para permitir y facilitar su control, manteniendo la confianza de quien la utiliza.
