- María del Pilar Gómez Gil, investigadora del INAOE, se refirió a la percepción de estudiosos de las ciencias sociales
- Dictó ponencia en el marco del Congreso Internacional Mexicano de Ciencias de la Computación 2022
Claudia Peralta Vázquez
Fotos: Omar Portilla Palacios
25/08/2022, Xalapa, Ver.- María del Pilar Gómez Gil, investigadora del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), expuso que para los estudiosos de las Ciencias Sociales la inteligencia artificial (IA), lejos de facilitar la vida de la humanidad con el uso de máquinas inteligentes, versátiles y amigables, ha generado complicaciones como: pérdida de empleos, desigualdades y el tratamiento casi humano que se les da a ciertas entidades virtuales.
La especialista en ciencias de la computación abordó esta temática durante la ponencia dictada en el marco del Congreso Internacional Mexicano de Ciencias de la Computación 2022, del cual la Universidad Veracruzana (UV), a través del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA), es sede virtual.
Al inicio de la actividad, Efrén Mezura Montes, investigador del IIIA, dio la bienvenida a los asistentes y agradeció la decisión de la Sociedad Mexicana de Ciencia de Computación, A.C. (SMCC), de considerar a esta casa de estudios como punto de encuentro de la comunidad científica de esta área de conocimiento a nivel nacional.
De igual manera, destacó el apoyo del Cuerpo Académico (CA) Investigación y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial, así como de estudiantes de este instituto, en la transmisión por Facebook y YouTube.
En su ponencia titulada “La ética en IA y el diseño de sistemas inteligentes con enfoque humano: algunas reflexiones”, María del Pilar Gómez describió algunos aspectos sobre ética computacional, IA, diseño de software y concepto de bienestar.
La científica con 30 años de experiencia en investigación y desarrollo en redes neuronales artificiales y otros modelos de inteligencia computacional, manifestó que, si bien hay actividades en las que los humanos se desempeñan mejor que las máquinas, en muchas otras sucede todo lo contrario.
Es por esta razón que, expertos del campo de las ciencias sociales han señalado determinados problemas éticos generados por la IA. El desempleo es uno de ellos, pues no permite a las personas desarrollar mucho su creatividad, por lo que tendrán que entrenarse en el desarrollo de otra actividad.
“Técnicamente nos debe permitir una mejor eficiencia y bienestar, pero no va a suceder si no se educa a las personas para el desarrollo de otras actividades.”
Otro conflicto es la desigualdad que enfrentan personas con pocos ingresos económicos y bajo nivel educativo al no tener acceso al uso y conocimiento de la tecnología.
Las afectaciones hacia el comportamiento, la interacción, mantenimiento de la seguridad de los datos y del control de los sistemas inteligentes complejos, así como la protección de decisiones mal intencionadas, también son problemas y consecuencias de la IA.
Gómez Gil indicó que entre más automatizado sea el proceso y la falta de conocimiento de lo que hay detrás de las máquinas, las personas brindarán un tratamiento casi humano a eventos de IA, como el uso de robots en lugar de mascotas.
Es aquí donde también entra el concepto de bienestar, considerado como la máxima virtud de una sociedad, o el punto de equilibrio entre los recursos de una persona y los retos que enfrenta.
De acuerdo con el código de ética de la Asociación para Maquinaria de Computación, los profesionales de la tecnología en informática deben contribuir al bienestar humano de la sociedad y reconocer que todas las personas son partes interesadas en esta área.
El código establece evitar el daño, ser honestos, confiables, justos y tomar medidas para no discriminar, respetar el trabajo de otros para producir nuevas ideas, inventos, trabajos creativos, artefactos informáticos, y respetar la privacidad.
La actual Secretaria de la Academia Mexicana de Computación expuso además algunos retos que enfrentan actualmente los diseñadores de software, entre ellos: gran cantidad de datos, no estructurados y confusos; para algunas aplicaciones menor disponibilidad de la requerida para un diseño robusto; modelos complejos que requieren gran cantidad de procesamiento; algoritmos que dificultan la explicabilidad para los usuarios y la implementación para los diseñadores.
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