Principales riesgos de la Inteligencia Artificial

Lo que va de este 2023 se ha visto marcado por la aparición de distintas inteligencias artificiales (IA), con ChatGPT a la cabeza en cuanto popularidad. Día tras días van apareciendo nuevas versiones, nuevas IA y su uso se está volviendo cada vez más masivo.

Con la expansión de esta nueva (y potente) tecnología, se han despertado viejos temores y pesimismos, y ha resurgido el movimiento de neoluditas (personas que se oponen al desarrollo tecnológico) pidiendo la prohibición.

Pero como toda nueva tecnología, su desarrollo no puede prohibirse, y tampoco debería. Por otro lado, si es necesario conocer los riesgos que trae aparejada y abordar su regulación de manera consciente y enfocada a los potenciales riesgos analizados.

Sin pretender realizar un análisis en profundidad, creo que los principales focos de riesgos que deberían tenerse en cuenta son los siguientes:

Riesgos de privacidad: el “combustible” esencial para las IA son los datos que se utilizan para entrenarlas y generar inputs, que en muchos casos incluyen datos personales. Existe el riesgo de que estos datos se utilicen de manera inapropiada, se produzcan filtraciones de información sensible o se comprometa la integridad de los mismos. Por lo tanto, es fundamental implementar medidas de privacidad sólidas, adecuar el desarrollo de las IA a las normativas de protección de datos personales existentes y actualizar estas en caso de ser necesario, para abordar esta nueva tecnología.

Sesgo y discriminación: uno de los grandes riesgos que se ha puesto de manifiesto en esta era de datos, es la ética de los algoritmos. Esta cuestión da un paso más, en cuanto a dificultad, al hablar de los algoritmos que gobiernan la IA. El riesgo reside principalmente en que los algoritmos pueden estar sujetos a sesgos inherentes a los datos con los que se entrenan, lo que puede resultar en decisiones discriminatorias o sesgadas en áreas sensibles, como por ejemplo la evaluación crediticia o la toma de decisiones legales.

Se deberán implementar técnicas de mitigación, como la revisión y el monitoreo de los algoritmos para identificar y corregir posibles sesgos, así como el desarrollo ético de los mismos.

Riesgos éticos: uno de los temas más controvertidos al hablar de IA, es la cuestión ética. La IA plantea importantes problemáticas éticas, como la responsabilidad y la transparencia de las decisiones automatizadas a través de los algoritmos. Es necesario establecer principios éticos sólidos y garantizar la rendición de cuentas y las auditorías en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA para evitar consecuencias no deseadas o dañinas.

Riesgos de seguridad: al igual que cualquier otro sistema informático, los sistemas de IA pueden ser vulnerables a ciberataques, incluidos ataques que realicen sabotaje, manipulación de los algoritmos o secuestro de datos sensibles. Además, si los algoritmos, no están debidamente protegidos, podrían ser objeto de ingeniería inversa o explotados para obtener acceso no autorizado a los sistemas. Es fundamental implementar medidas de seguridad sólidas, como la autenticación, el cifrado y las pruebas de seguridad regulares.

Riesgos de dependencia y fiabilidad: la dependencia excesiva de la IA, sobre todo aplicada como herramienta en entornos empresariales, puede generar riesgos operativos y corporativos. Si los sistemas de IA fallan o producen resultados inexactos, pueden tener un impacto significativo en las operaciones comerciales y en la toma de decisiones estratégicas. Es importante contar con planes de contingencia en caso de fallas y mecanismos de supervisión y verificación para garantizar la confiabilidad de los sistemas de IA.

Aquí vemos solo algunos de los muchos riesgos relacionados con la IA. Como toda nueva tecnología, el ritmo de desarrollo y evolución es voraz, por lo que los riesgos asociados siguen la misma velocidad. La investigación y el desarrollo de medidas de mitigación adecuadas deben ser continuos y es fundamental mantenerse actualizado con las últimas investigaciones y prácticas recomendadas para abordar estos desafíos.