Universidad Fidélitas
San Pedro, Costa Rica
Computación y Sociedad
“Regulación y políticas públicas para la IA: Desafíos y propuestas”
Integrantes:
Axel Quirós Cordero
Milagro Monge Ramírez
Johel Fabricio Mena Brizuela
Anthony Font Soto
2024
Abstract:
Actualmente, la inteligencia artificial (IA) se encuentra en cada rincón. Desde asistirnos en la
predicción de enfermedades hasta la automatización de procesos empresariales, esta
tecnología se ha convertido en esencial en numerosos aspectos de nuestra existencia. No
obstante, a medida que progresamos, surgen también desafíos que no podemos pasar por
alto. Por ejemplo, los sistemas de inteligencia artificial pueden incurrir en fallos que
discriminan a determinados individuos o recolectar datos privados sin que nos percatemos.
El problema radica en que, a pesar de que reconocemos que estas situaciones están
sucediendo, en numerosos países no existen normas claras para gestionarlas. Esto genera
un hueco en el que los derechos de las personas pueden ser perjudicados y las compañías
no siempre poseen restricciones definidas sobre sus acciones. A la vez, si restringimos
excesivamente la IA, podemos obstaculizar el progreso.
Este proyecto busca encontrar un equilibrio. Analizamos los problemas que trae la IA y
proponemos soluciones para que se use de manera ética y responsable. La idea es
asegurarnos de que todos podamos beneficiarnos de esta tecnología sin que se pierdan
valores fundamentales como la justicia, la igualdad y el respeto por la privacidad.
CAPITULO I. INTRODUCCION
La inteligencia artificial se ha definido como una de las tecnologías más disruptivas de la
sociedad, transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y redefiniendo las
dinámicas sociales, económicas y políticas a nivel global. Desde la década de 1950, cuando
se comprendía como una disciplina limitada a la simulación de procesos de pensamiento
humanizado, la IA ha logrado evolucionar hasta poder convertirse en una herramienta
esencial en áreas como la salud, transporte, educación y seguridad.
Actualmente, la IA impulsa grandes innovaciones en diferentes sectores críticos para poder
procesar grandes cantidades de datos, aprendiendo de manera autónoma y tomando
decisiones complejas en tiempo real. Sin embargo, este avance acelerado también llegó a
tener sus repercusiones de desafíos éticos y sociales que requieren atención. Entre estos
pueden destacar los riesgos asociados con el sesgo algorítmico, discriminación en sistemas
automatizaos y vulneración de la privacidad.
A pesar de los esfuerzos internacionales para poder regular la IA, existe un vacío normativo
en la mayoría de las jurisdicciones. La falta de políticas coherentes que aborden las
implicaciones éticas, sociales y económicas de dicha tecnología plantea riesgos que no solo
afectan los derechos fundamentales, sino también la estabilidad democrática y desarrollo
inclusivo.
La importancia de dicha investigación radica principalmente en poder analizar los desafíos
asociados con la regulación de la IA y proponer soluciones que puedan llegar a equilibrar la
innovación tecnológica con la protección de los derechos humanos y sus valores
democráticos. Dicho enfoque no solo busca mitigar los riesgos de la IA, sino también
maximizar sus beneficios, donde se podrá contar con lineamientos para el desarrollo y la
implementación de la IA de manera ética y sostenible.
1.1.
ANTECEDENTES DEL PROBLEMA DE INVESTIGACION.
La inteligencia artificial ha sido una de las tecnologías más innovadoras del siglo XXI,
impactando de forma significativa los distintos sectores como la salud, la educación, la
seguridad y el comercio. Desde la década de 1950, la IA ha evolucionado de manera
significativa pasando de ser una disciplina “teórica” a un componente esencial en el sistema
de toma de decisiones.
En los años 70 y 80, el enfoque principal estaba en los sistemas expertos, que llegaban a
imitar el razonamiento humano basado en reglas. Sin embargo, el simple hecho de la falta de
datos y la limitación de capacidad computacional restringen su alcance. En el año 2010,
cuando la IA llegó a experimentar un renacimiento gracias al acceso masivo a grandes
cantidades de datos, lo que hoy se conoce como big data, el desarrollo de algoritmos mucho
más sofisticados como el aprendizaje profundo y el aumento considerable de la capacidad de
procesamiento computacional.
Actualmente, la IA es utilizada para distintas tareas según su nivel de priorización, como la
predicción de enfermedades, automatización de diferentes procesos industriales y sociales.
Con el pasar de los años se fueron realizando distintas investigaciones donde estas relevan
casos de sesgos algorítmicos, discriminación en sistemas de contratación automatizada y
vulneraciones a la privacidad a través de sistemas de vigilancia.
[1] Investigaciones previas, como el informe de “The Ethics of IA” de la UNESCO 2021, han
identificado la necesidad de establecer regulaciones que mitiguen estos riesgos. Sin
embargo, persiste un problema normativo de los países a la discusión, proponiendo un marco
regulatorio adaptado a los desafíos actuales.
JUSTIFICACION DEL PROBLEMA DE INVESTIGACION.
La regulación de la inteligencia artificial es un tema importante en el mundo, debido al gran
impacto masivo de dicha tecnología. La falta de políticas públicas adecuadas no solo pone
en riesgo los derechos de las personas, sino que también puede limitar la innovación y la
competitividad de las economías emergentes.
[2] Según los datos de Statista (2023), el mercado global de IA alcanzará los 1,5 billones de
dólares para el 2030. Este crecimiento exponencial destaca la alta necesidad de establecer
normativas claras que aseguren un desarrollo ético. Además, el Instituto de Estándares y
Tecnología (NIST) ha señalado que el 85% de las diferentes organizaciones que utilizan IA
no comprenden en su totalidad los riesgos asociados a este y su implementación.
Los beneficiarios directos son:
1. Gobiernos: Estas organizaciones podrán diseñar políticas efectivas para superar el
uso de la IA.
2. Empresas tecnológicas: Encontrarán en dichas regulaciones la guía necesaria para
poder garantizar que sus desarrollos sean éticos y seguros.
3. Sociedad general: El objetivo de este es confiar en sistemas que sean transparentes
y responsables.
El impacto de dicho estudio radica principalmente en poder fomentar un equilibrio entre la
innovación y protección de la tecnología anteponiendo los derechos fundamentales, sentando
bases para un desarrollo inclusivo y sostenible de la inteligencia artificial.
FORMULACION DEL PROBLEMA DE INVESTIGACION.
¿Qué estrategias regulatorias y políticas públicas pueden ser implementadas para poder
abordar de manera general los desafíos éticos, sociales y económicos de la inteligencia
artificial, garantizando así un uso más responsable y equitativo de esta tecnología en la
sociedad?
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Analizar los desafíos asociados con la regulación de la inteligencia artificial y proponer
políticas públicas que promuevan su uso ético y responsable, garantizando beneficios
equitativos para todos los sectores de la sociedad.
OBJETIVOS ESPECIFICOS
1. Identificar los principales desafíos éticos y sociales derivados del uso de la inteligencia
artificial.
2. Evaluar las políticas públicas y regulaciones actuales relacionadas con la IA en
diferentes contextos internacionales.
3. Establecer estrategias que promuevan una mayor conciencia sobre los riesgos y
beneficios de la IA.
CAPITULO II. MARCO TEORICO O CONCEPTUAL.
¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial, o IA, es tecnología capaz de permitir que las máquinas emulen la
inteligencia y las habilidades humanas de resolución de problemas. La IA puede llevar a cabo
por sí sola o en combinación con otras tecnologías, como sensores, geolocalización o
robótica, una tarea que normalmente requeriría inteligencia o intervención humana. La IA se
presenta de múltiples maneras en nuestras vidas y en los medios de comunicación, tales
como asistentes digitales, guía por GPS, vehículos autónomos y herramientas de IA
generativa.
La inteligencia artificial, como disciplina de la informática abarca el desarrollo de algoritmos
de IA, diseñados a partir de los procesos de toma de decisiones del cerebro humano, que
pueden aprender en función de los datos disponibles, produciendo clasificaciones o
predicciones en situaciones cada vez más precisas.
Machine Learning supervisado
El aprendizaje supervisado, también llamado machine learning supervisado, se define por su
uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos desde los cuáles se pueden
clasificar datos o predecir resultados de estas. A medida que se introducen datos de entrada
en el modelo, este va ajustando sus pesos hasta que se ha ajustado «de» manera adecuada,
como parte del proceso de validación cruzada para asegurarse que el modelo evite sobre
ajustarse o infra ajustarse . El machine learning supervisado ayuda a las organizaciones a
resolver varios problemas de forma masiva en el mundo real como el ejemplo de clasificar el
spam en una carpeta separada de su bandeja de entrada.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado, un tipo de machine learning no supervisado, consiste en la
aplicación de un conjunto de algoritmos de machine learning a un conjunto de datos no
etiquetado. Estos algoritmos buscan patrones ocultos o agrupaciones que aparecen en los
datos sin intervención humana. La fuerza del aprendizaje no supervisado para revelar
aspectos y diferencias presentes en la información que se analiza lo hacen apropiado para el
análisis exploratorio de los datos, para estrategias de ventas cruzadas, para la segmentación
de los clientes o la búsqueda de imágenes y patrones.
Aprendizaje semisupervisado
El aprendizaje semisupervisado es el término intermedio entre el aprendizaje supervisado y
el aprendizaje no supervisado; utiliza un conjunto de datos etiquetados pequeño a lo largo del
periodo de entrenamiento para algorítmicamente guiar la clasificación y la extracción de
características de un conjunto de datos más grande no etiquetado. El aprendizaje
semisupervisado puede ser beneficioso ante el problema de no contar con datos suficientes
para una clase que requiera algoritmos de aprendizaje supervisado. También es útil si la
etiquetación de los datos suficientes supone un coste elevado.
El sesgo algorítmico se da cuando los modelos de IA, basados en unos datos de
entrenamiento que resulten limitados o sesgados, presentan resultados discriminatorios o
equivocados lo cual puede dar lugar a desigualdades sociales y económicas.
La gobernanza de la IA consiste en diseñar e implementar normas, principios y mecanismos
de control que aseguren que la misma cumpla con unos parámetros éticos de funcionamiento
y responsables.
El principio de transparencia señala que los sistemas de IA sean explicativos en el sentido de
que se pueda explicar cómo y por qué se han llegado a unas decisiones. Este principio resulta
fundamental para garantizar la confianza en las nuevas tecnologías.
Bases conceptuales para la regulación de la IA
Floridi sostiene que las tecnologías emergentes, como la IA, deben ser diseñadas de acuerdo
con unos principios éticos que promuevan el bienestar social y la sostenibilidad y la justicia.
Responsabilidad y evaluación de cuentas
Las organizaciones que crean o ponen en funcionamiento IA han de ser responsables de las
consecuencias de sus tecnologías.
Gobernanza evolutiva
Las políticas públicas para las tecnologías disruptivas deben ser flexibles, es decir, deben
permitirlos cambios a medida que evolucionen las potencialidades tecnológicas este enfoque
sostenía la responsabilidad de los gobiernos, empresas y la sociedad civil de alcanzarla.
El enfoque de derechos humanos
Las regulaciones han de centrarse en la defensa de derechos fundamentales, para asegurar
que la IA se ase la utilidad de toda la sociedad.
Estudios existentes sobre la regulación de la IA
Vacíos legislativos: Cath advierte que, a nivel mundial, la regulación de la IA es inconsistente
y fragmentada. En la gran mayoría de países no existen normativas concretas para hacer
frente a los riesgos éticos y sociales implicados por la IA. Ello ha permitido la utilización de
datos como un mecanismo para la explotación personal sin la autorización correspondiente.
Propuestas internacionales: o Unión Europea: En 2021 la comunidad europea hizo pública la
Propuesta de Reglamento de la IA, disponiendo que su objetivo era establecer un marco
normativo que regulase el uso conforme la categorización de sus riesgos.
o OCDE: Los Principios de AI adoptados en 2019 preconizan una IA inclusiva, centrada en la
persona humana y alineada con los valores de la democracia.
o UNESCO: En 2021 tenía lugar la publicación de un marco ético internacional de la IA,
destacando la necesidad de inclusión, sostenibilidad y derechos humanos.
La regulación de la IA se enfrenta a varios problemas éticos y sociales que requieren atención
inmediata
La IA depende de grandes volúmenes de datos, lo que supone un importante riesgo para la
privacidad de las personas.
Muchos sistemas de IA funcionan como cajas negras donde los procesos de decisión son
oscuros. Esto hace que se vuelva altamente complicado identificar errores o sesgos en los
resultados y, así, establecer pautas para la rendición de cuentas.
La aplicación de la IA puede acentuar desigualdades entre países y grupos sociales, en
particular los países en desarrollo, que encuentran obstáculos para acceder a tecnologías
avanzadas hay una delgada línea entre la promoción de la innovación tecnológica y la
regulación para establecer límites.
Propuestas de políticas públicas sobre IA
Es necesario que se elaboren estándares internacionales que tracen el desarrollo y el uso de
la IA.
La creación de organismos reguladores sobre la IA puede poner en marcha mecanismos que
garanticen de forma constante la evaluación de los sistemas implementados, especialmente
en sectores críticos como la salud, la justicia y la seguridad.
Fomento de la innovación responsable
Los gobiernos deben ofrecer incentivos para que las empresas desarrollen IA ética y
transparente, promoviendo la investigación en sistemas explicables, libres de sesgos.
Educación y concienciación
Se deben promover los programas educativos que sensibilicen a los desarrolladores, a los
legisladores y a la ciudadanía sobre los riesgos y beneficios de la IA.
Participación inclusiva
La regulación de la IA debe ser un proceso de participación que incluya las voces de los
grupos tradicionalmente marginados, para garantizar que haya soluciones que sean
inclusivas y no discriminatorias.
CAPITULO III. MARCO METODOLOGICO
1.1.
TIPO DE INVESTIGACIÓN
Dicho estudio es de tipo descriptivo y exploratorio, ya que busca analizar los desafíos
relacionados con la regulación de la inteligencia artificial y proponer políticas públicas que
promuevan su uso ético y responsable. La investigación se centra en explorar y describir las
percepciones de diferentes grupos sociales sobre la temática.
1.2.
POBLACION O MUESTRA.
La población objetivo se limitará a personas en general y estudiantes, quienes podrán ofrecer
perspectivas variadas sobre el impacto social y ético de la inteligencia artificial. La muestra
estará compuesta por participantes seleccionados de forma no probabilística, basándose en
su disponibilidad y disposición para responder la encuesta.
1.3.
DESCRIPCION DEL O DE LOS INTRUMENTOS
Se utilizarán encuestas estructuradas creadas en Google Forms como instrumento principal
para la recolección de datos. Estas encuestas contienen preguntas cerradas y escalas de
opinión para recopilar información cuantitativa sobre el conocimiento, las percepciones y las
opiniones relacionadas con la regulación de la inteligencia artificial.
3.6. TRATAMIENTO DE LA INFORMACION.
Los datos recopilados serán analizados mediante las herramientas estadísticas integradas en
Google Forms. Los gráficos y resúmenes automáticos generados por la plataforma permitirán
identificar tendencias, patrones y conclusiones clave, que se utilizarán para fundamentar las
propuestas del estudio.
CAPITULO IV. INTERPRETACION Y ANALISIS DE RESULTADOS.
4.1. RESULTADOS GENERALES DE LAS ENCUESTAS
1. Nivel de conocimiento sobre la inteligencia artificial:
a) Un 66.7% de los encuestados indicó tener un nivel de conocimiento "regular"
sobre la inteligencia artificial.
b) Un 8.3% afirmó tener un conocimiento avanzado, mientras que un 25% indicó
tener poco conocimiento.
Interpretación: A pesar del creciente impacto de la IA en la vida cotidiana, existe una parte
de la población en el conocimiento especializado o especifico, lo que evidencia la necesidad
de fortalecer la educación sobre dicho tema.
2. Uso de aplicaciones basadas en IA:
a) El 91.7% de las personas que llenaron el formulario afirmaron haber
interactuado con aplicaciones basadas en IA, como asistentes virtuales, un
ejemplo de estas podría ser ChatGPT o Compilot.
Interpretación: El alto uso de las herramientas de IA resalta su integración en la vida diaria,
lo que refuerza la importancia de su regulación.
3. Importancia de la IA en la vida cotidiana:
a) Un 50% considera que la IA es moderadamente importante, mientras que un
33.3% la califica como muy importante.
Interpretación: Las personas que participaron reconocen lo rápido que avanza la IA, lo que
sugiere una percepción positiva de su impacto en la sociedad.
4. Preocupaciones sobre la privacidad:
a) El 50% considera que el impacto de la IA en la privacidad es poco preocupante,
mientras que un 33.3% lo considera moderadamente preocupante.
Interpretación: Aunque existe preocupación sobre la privacidad, no es categorizada como
un problema crítico por la mayoría de los encuestados, lo que podría deberse a la falta de
conciencia sobre los riesgos de dicho tema.
5. Beneficios de la IA en sectores clave:
a) El 75% cree que la IA es moderadamente beneficiosa para sectores como la
salud, la educación, la seguridad y el transporte.
b) Un 25% la considera indispensable en estos sectores.
Interpretación: La mayoría de las personas reconocen los beneficios potenciales de la IA, lo
que refuerza la necesidad de fomentar su desarrollo en sectores importantes.
6. Regulación de la IA:
a) Un 83.3% está de acuerdo en que la IA debe estar regulada por políticas
públicas claras.
Interpretación: Existe un debate sobre la importancia de establecer regularidades para
garantizar un uso ético y responsable de la IA.
7. Actores clave en la regulación:
a) El 83.3% considera que las empresas tecnológicas deben participar en la
regulación.
b) El 58.3% cree que las organizaciones internacionales también deberían
involucrarse.
c) Solo un 41.7% señaló a los gobiernos como actores principales.
Interpretación: Los participantes valoran el rol de las distintas empresas tecnológicas y las
organizaciones internacionales en la regulación, reflejando una posible desconfianza hacia la
capacidad de los gobiernos para liderar estos distintos procesos.
8. Impacto de la IA en la calidad de vida:
El 83.3% de los encuestados cree que la IA puede mejorar la calidad de vida.
Interpretación: Existe una percepción positiva sobre el potencial de la IA para generar un
impacto positivo en la sociedad.
4.2. ANÁLISIS DE RESULTADOS
Los resultados de las encuestas evidencian una percepción positiva sobre el impacto de la
inteligencia artificial en la vida cotidiana y los sectores clave. Sin embargo, también se
destacan preocupaciones éticas y sociales. La mayoría de las personas que participaron de
esta encuesta, coinciden en la necesidad de regulación, especialmente por parte de actores
tecnológicos e internacionales.
Toda esta información fue analizada detalladamente de los cuadros y gráficos estadísticos
que se encuentran en el apartado de “Anexos”.
CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.
5.1. CONCLUSIONES
Regular la inteligencia artificial (IA) es una tarea urgente, pero también una gran oportunidad
para garantizar que esta tecnología beneficie a todos de forma justa y responsable. Durante
este análisis quedó claro que, aunque la IA nos aporta enormes avances en áreas como la
salud, la educación y la economía, también puede generar riesgos graves si no se regula
adecuadamente. Como conclusiones clave tenemos:
1. Necesidad de reglas claras y globales
Muchas de las normas coherentes a nivel mundial deja a las personas expuestas a
problemas como la invasión de su privacidad, decisiones injustas por parte de
algoritmos y el uso indebido de sus datos. Hace falta un marco global que proteja los
derechos fundamentales y asegure que la IA sea usada de forma ética.
2. Transparencia y responsabilidad
Muchos sistemas de IA funcionan como “cajas negras”, donde no queda claro cómo
se toman las decisiones. Esto puede ser peligroso porque no permite identificar
errores. Las políticas deben garantizar que estos sistemas sean comprensibles y
responsables.
3. Impulso a la innovación ética
La regulación no debe frenar el desarrollo tecnológico, sino mejor asegurarse de que
las empresas creen soluciones éticas y libres de sesgos. Incentivar la innovación
responsable ayudará a que la IA sea de mejor beneficio para las personas.
5.2. RECOMENDACIONES
1. Regulación para la IA
Autoridades, entidades globales y especialistas en tecnología deberían colaborar para
instaurar directrices explícitas, a nivel mundial, que protejan la privacidad, opten por la
equidad y supervisen la utilización de datos. "Este plan necesita ser flexible y capaz de
afrontar nuevos desafíos morales y legales con la IA."
2. Exigir transparencia y responsabilidad en los sistemas de IA
Las empresas y los desarrolladores tienen que seguir normas que hagan que sus sistemas
inteligentes sean fáciles de entender, verificar y de los que se pueda ser responsable. Esto
implica registrar las decisiones tomadas, detectar posibles prejuicios y establecer sistemas
de supervisión para garantizar el cumplimiento de estas normas.
3. Promover la innovación responsable con incentivos
Los gobiernos y agencias deberían animar a empresas y creadores que desarrollen
tecnologías imparciales, inclusivas y éticas. Esto podría significar obtener devoluciones de
impuestos, ayuda para financiar buenas investigaciones y premios para proyectos que
beneficien a la comunidad.
CAPITULO VI. BIBLIOGRAFIA Y ANEXOS.
6.1. BIBLIOGRAFIA
1. Ibm. (2024, junio 14). ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
https://www.ibm.com/mx-es/topics/artificial-intelligence
2. Ibm. (2024, noviembre 8). Machine Learning. ¿Qué es el machine learning
(ML)? https://www.ibm.com/es-es/topics/machine-learning
3. Ibm. (2024, octubre 22). Procesamiento del lenguaje natural. ¿Qué es el PLN
(procesamiento
del
lenguaje
natural)?
https://www.ibm.com/eses/topics/natural-language-processing Statista - El portal de estadísticas.
(s/f). Statista. Recuperado el 1 de diciembre de 2024, de
https://es.statista.com
4. Unesco.org. (s/f). Recuperado el 25 de noviembre de 2024, de
https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendationethics#:~:text=The%20use%20of%20AI%20systems,may%20result%20from
%20such%20uses.&text=Unwanted%20harms%20(safety%20risks)%20as,a
nd%20addressed%20by%20AI%20actors
6.2. ANEXOS
Basado en la pregunta anterior justifique su respuesta.
●
Porque mejora la rapidez de procesos
●
Puede ser útil para complementar procesos creativos, obtener consejos, guías e
información de diferentes ambitos que se involucran en las actividades de los deres
humanos
●
Uso la IA para muchas cosas, el tiempo que ahorro es bastante y aprendo mucho
●
Si se puede considerar porque ayuda en tareas básicas o tareas
●
Ayuda a irnos desarrollando poco a poco
●
Si, por qué desde que lleno nos a ayudado bastante en la vida cotidiana como también en
el trabajo y en las materias académicas, siendo como un apoyo a las personas que les
cuesta más entender la materia o simplemente es una ayuda para tareas o proyectos
●
En muchas áreas de empresas puede facilitar algunos trabajos automatizándolos y
haciéndolos más eficientes
●
La IA es una herramienta muy buena para la vida cotidiana si se usa adecuadamente,
puede ser de ayuda para preguntas o para trabajos que uno no puede llegar a entender
●
Si por los avances tecnologicos. Necesitamos mas para poder curar enfermedades y
asistir a los doctores
●
La verdad no estoy segura
●
Puede ayudar a tareas diarias o información
●
Se deberia analizar el impacto que tenga en la vida cotidiana para ver si puede haber un
mejoramiento en la vida diaria