Discriminación de minorías.

Si se alimenta a la IA con datos sesgados, producirá resultados sesgados, lo que puede llevar a discriminación contra minorías u otros grupos. Entre los ejemplos de discriminació y sesgo que ya se han producido, podemos destacar los siguientes:

– Herramienta IA de contratación que discrimina a las mujeres.

– Herramienta IA de reconocimiento facial que funciona mejor para personas de piel clara que para personas de piel oscura.

– Aprobaciones de préstamos bancarios vía IA: intereses crediticios más altos propuestos para algunas minorías.

– Respuestas IA con estereotipos profesionales sesgados para hombres y mujeres.

Entre las medidas que pueden utilizarse para combatir el sesgo cabe señalar:

– Soluciones técnicas: “anular” el sesgo en las palabras o usar datos menos sesgados y más inclusivos.

– Proceso de transparencia y/o auditoría: Para asegurarse de que los modelos están funcionando de manera justa y no discriminan.

– Tener una fuerza laboral diversa: Diversidad en los equipos de desarrollo para ofrecer diferentes perspectivas y reducir sesgos.

Deep Fakes.

Con la IA es posible crear videos o audios falsos que parecen reales, lo que puede ser utilizado para difamación o desinformación.

Vigilancia opresiva. 

Los gobiernos y organizaciones pueden usar la IA para vigilar y controlar a las personas. Por ejemplo, instalando cámaras de reconocimiento facial en espacios públicos.

Manipulación de la opinión pública.

La IA puede ser utilizada para generar comentarios o contenidos falsos en redes sociales a gran escala con grave riesgo de influir en opiniones y narrativas.

Spam y fraude.

La IA puede ser utilizada para llevar a cabo ataques de spam o fraudes masivos.

Las limitaciones y desafíos expuestos subrayan la importancia de una adopción ética, convenientemente regulada y responsable de la IA. Es esencial abordar estos problemas a medida que la tecnología avanza para garantizar que se utilice de una manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y no cause daño.