Por Teófilo Benítez Granados, Rector del Centro de estudios Superiores en Ciencias Jurídicas y Criminológicas (CESCIJUC)
Hoy, cuando los investigadores de inteligencia artificial emplean algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a tareas tan diversas como conducir automóviles, diagnosticar afecciones médicas y seleccionar candidatos a puestos de trabajo, se plantean una serie de nuevas y complejas cuestiones sociales y éticas.
¿Cómo pensar de manera diferente sobre las personas, la economía y la sociedad, cómo manejar los dilemas sociales y éticos que plantean las creaciones de algoritsmos? Se trata de temas interdisciplinarios, no se reducen a soluciones técnicas.
Incluso los economistas que buscan predecir cómo la automatización afectará al mercado laboral deben comprender qué habilidades son las mejores para funcionar con las máquinas. Al mismo tiempo, los ingenieros que escriben software para diagnosticar tumores pueden querer saber lo que los filósofos tienen que decir sobre los enigmas morales que plantea su tecnología. Y los programadores y psicólogos tendrán que trabajar juntos para garantizar que los algoritmos en el software de reclutamiento no amplifiquen los sesgos humanos.
Algunos investigadores logran cruzar las barreras departamentales Un ejemplo de esto son los automóviles autónomos y la posible solución a infinitas decisiones que deberán asumirse. Los investigadores pretenden utilizar este trabajo para garantizar que las nuevas tecnologías reflejen los valores universales.
Sin embargo, la Inteligencia Artificial y otros campos de conocimiento se debilita al paso del tiempo. No existe la holística para operar.
Así, cada vez más, los científicos informáticos se enfrentan a las preguntas sociales por su cuenta, sin depender profundamente de las ideas de los académicos que las estudian. Al mismo tiempo, los estudiosos de las ciencias sociales, las ciencias físicas y las humanidades también parecen perder contacto con los rápidos avances en Inteligencia Artificial.
Hoy más que nunca, cuando las Tecnologías de la Información y la digitalización tienen un desarrollo sin precedentes en todas las áreas del conocimiento, se requiere que los investigadores colaboren en todas las disciplinas.
Entonces resulta paradójico que justo cuando la Inteligencia Artificial se vuelve cada vez más relevante para cualquier rincón de la sociedad, se aísla cada vez más. Debe romperse esa brecha justo ahora, cuando se enfrentan dilemas de la vida real que introduce la tecnología.
Por ejemplo, la eficacia predictiva del aprendizaje automático depende en gran medida de datos históricos, lo que significa que si existía un sesgo a priori la Inteligencia Artificial lo va a incrementar.
Ante esto vale indagar ¿Con qué frecuencia los investigadores de IA se involucraban con disciplinas como psicología, filosofía, economía y ciencia política, por ejemplos? Esto podría ayudarnos a abordar problemas éticos y sociales.
Actualmente, los investigadores en sociología, filosofía, ciencias políticas, negocios y economía tienen menos probabilidades de citar publicaciones producidas por empresas respecto a las que se realizan en la academia. La concentración de la investigación en Inteligencia Artificial en la industria privada contribuye al debilitamiento de la relación con las ciencias sociales.
Para cerrar esta brecha, las universidades deben fomentar más colaboraciones entre la Inteligencia Artificial y otros departamentos, además de generar alianzas estratégicas con la Iniciativa Privada para romper los silos entre la Inteligencia Artificial y otras disciplinas.