Inteligencia Artificial y protección social
El impacto de la inteligencia artificial en la sociedad continúa generando debates y preocupaciones, especialmente en relación con su influencia en los sectores más desfavorecidos. La reflexión sobre Inteligencia Artificial y protección social y como puede afectar a comunidades vulnerables no debe quedar arrinconada en un cajón.
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Inteligencia Artificial y protección social: desafiando los prejuicios
La capacidad de los sistemas de IA para replicar prejuicios y sesgos presentes en nuestra sociedad plantea una preocupación fundamental. A pesar de su rapidez en la toma de decisiones, la equidad no está garantizada. Marga León, en un artículo para El País, explora cómo la IA puede ser utilizada para espiar a personas en situación de pobreza, exacerbando su vulnerabilidad. Este aspecto resalta la importancia de abordar los prejuicios en los algoritmos y sistemas de IA para garantizar un tratamiento justo y equitativo para todos.
La incorporación de datos históricos y sociales en los algoritmos puede conducir a la replicación de sesgos existentes en la sociedad. Por ejemplo, si los datos utilizados para entrenar un sistema de IA reflejan desigualdades raciales o de género, es probable que el sistema reproduzca y amplifique esas disparidades en sus decisiones. Esto puede resultar en discriminación sistémica contra grupos minoritarios o marginados.
Además, los algoritmos de IA pueden generar resultados sesgados debido a la falta de diversidad en los equipos de desarrollo. Si los diseñadores de algoritmos no representan adecuadamente a la sociedad en su conjunto, es probable que pasen por alto ciertos prejuicios o sesgos en el proceso de diseño y entrenamiento.
Para abordar estos desafíos, es crucial implementar prácticas de diseño ético en el desarrollo de sistemas de IA. Esto implica la recopilación y selección cuidadosa de datos, así como la incorporación de mecanismos de control y supervisión para detectar y corregir posibles sesgos. Además, se deben promover iniciativas que fomenten la diversidad y la inclusión en la industria de la tecnología, para garantizar que los equipos de desarrollo reflejen la variedad de perspectivas y experiencias de la sociedad en su conjunto.
En resumen, abordar los prejuicios en la IA es un paso significativo para garantizar que esta tecnología se utilice de manera justa y equitativa en beneficio de todos los miembros de la sociedad. Esto requiere un enfoque proactivo y colaborativo que involucre a múltiples partes interesadas, desde desarrolladores y reguladores hasta comunidades afectadas, en la creación de sistemas de IA éticos y responsables.
Automatización del estado de bienestar: ¿protección o persecución?
La automatización en los sistemas de protección social presenta desafíos relevantes que van más allá de simplemente mejorar la eficiencia administrativa. Si bien la automatización puede ofrecer ventajas en términos de rapidez y consistencia en la entrega de servicios, también plantea preocupaciones importantes sobre su impacto en la equidad y la dignidad de las personas que dependen de estos servicios.
En primer lugar, la falta de transparencia en el funcionamiento de los sistemas automatizados de bienestar social puede generar desconfianza entre los ciudadanos. Cuando las personas no entienden cómo se toman las decisiones que afectan sus vidas, es natural que surjan dudas sobre la imparcialidad y la justicia del sistema. Esta falta de transparencia también puede dificultar la rendición de cuentas y la corrección de posibles errores o sesgos en los algoritmos utilizados.
Además, al eliminar el factor humano en la prestación de servicios sociales, se corre el riesgo de perder la sensibilidad y empatía necesarias para abordar las complejas necesidades de las personas que reciben ayuda. La automatización tiende a estandarizar los procesos y reducir las interacciones personalizadas, lo que puede dejar a algunas personas sin el apoyo y la orientación necesarios para acceder a los recursos adecuados. Esto es especialmente preocupante en el caso de individuos y familias en situaciones de extrema vulnerabilidad, que pueden necesitar atención especializada y flexible para salir adelante.
Otro aspecto importante a considerar es cómo la automatización puede afectar la capacidad de las personas para participar activamente en la toma de decisiones sobre sus propias vidas. Cuando los sistemas automatizados imponen reglas rígidas y decisiones predefinidas, se corre el riesgo de socavar la autonomía y la agencia de las personas, tratándolas como meros destinatarios pasivos de la asistencia social en lugar de sujetos activos que merecen respeto y dignidad.
Para abordar estos desafíos, es crucial adoptar un enfoque holístico y centrado en las personas en el diseño e implementación de sistemas automatizados de bienestar social. Esto implica no solo garantizar la transparencia y la responsabilidad en el funcionamiento de estos sistemas, sino también mantener un enfoque flexible y sensible a las necesidades individuales de cada persona. Además, se deben establecer mecanismos efectivos de supervisión y retroalimentación para detectar y corregir posibles problemas o injusticias en el funcionamiento de los sistemas automatizados.
En resumen, si bien la automatización puede ofrecer beneficios en términos de eficiencia y consistencia en la prestación de servicios sociales, también plantea importantes desafíos éticos y sociales que deben ser abordados con urgencia. Es fundamental garantizar que los sistemas automatizados de bienestar social sean justos, equitativos y respetuosos de la dignidad y los derechos de todas las personas. Esto requiere un compromiso firme con los principios de transparencia, participación y responsabilidad en el diseño y la implementación de políticas y programas de bienestar social automatizados.
Impulsando el compromiso social
Es esencial cuestionar el enfoque actual de los estados de bienestar contemporáneos, que parecen más interesados en criminalizar la pobreza que en abordar las desigualdades sistémicas. En lugar de centrarse en castigar a quienes más necesitan ayuda, es crucial buscar formas de involucrar a los más privilegiados en la contribución a la protección social. Se debe fomentar una mayor conciencia y responsabilidad colectiva en la creación de políticas que promuevan la igualdad y la justicia social.
Recomendaciones para la reflexión sobre Inteligencia Artificial y protección social
Para profundizar en este tema, se recomienda la lectura del libro “Automating Inequality” de Virginia Eubanks. En esta obra, se denuncia la creación de sistemas de control social invasivos y opacos dirigidos exclusivamente a personas en situación de vulnerabilidad extrema, lo que plantea importantes interrogantes sobre el uso ético de la IA en la protección de los derechos humanos. La reflexión crítica sobre estas cuestiones es fundamental para garantizar que la implementación de la IA en los sistemas de protección social se realice de manera ética y equitativa.
En conclusión, la implementación de la IA en los sistemas de protección social presenta desafíos significativos que deben abordarse con urgencia para garantizar que la tecnología sirva para proteger y empoderar a los más desfavorecidos, en lugar de aumentar su vulnerabilidad. Esto requiere un enfoque holístico y colaborativo que tenga en cuenta las necesidades y preocupaciones de todos los grupos de la sociedad.
Recursos sobre el tema
- «AI for Social Protection: Mind the People». Brookings. https://www.brookings.edu/articles/ai-for-social-protection-mind-the-people/ (8 de marzo de 2024).
- «Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Pol…». https://www.goodreads.com/book/show/34964830-automating-inequality (8 de marzo de 2024).
- Bank, Asian Development. 2020. «AI in Social Protection – Exploring Opportunities and Mitigating Risks». https://www.adb.org/publications/ai-social-protection-exploring-opportunities-mitigating-risks (8 de marzo de 2024).
- «Ética artificial: El reflejo de una sociedad ¿sesgada? – tecnopolítica – Nadia Rodríguez». 2018. tecnopolítica. https://www.tecnopolitica.org/etica-artificial-el-reflejo-de-una-sociedad-sesgada/ (8 de marzo de 2024).
- «Global: Governments’ Adoption of Unchecked Technologies in Social Protection Systems Undermines Rights». 2024. Amnesty International. https://www.amnesty.org/en/latest/news/2024/03/global-governments-adoption-of-unchecked-technologies-in-social-protection-systems-undermines-rights/ (8 de marzo de 2024).
- Heilweil, Rebecca. 2020. «Why Algorithms Can Be Racist and Sexist». Vox. https://www.vox.com/recode/2020/2/18/21121286/algorithms-bias-discrimination-facial-recognition-transparency (8 de marzo de 2024).
- «(II) Cara y cruz de la Inteligencia Artificial – tecnopolítica – Jaume Ríos». 2018. tecnopolítica. https://www.tecnopolitica.org/ii-cara-y-cruz-de-la-inteligencia-artificial/ (8 de marzo de 2024).
- Konukpay, Cenk. 2024. «The Impact of Artificial Intelligence on Social Rights». En Algorithmic Discrimination and Ethical Perspective of Artificial Intelligence, Accounting, Finance, Sustainability, Governance & Fraud: Theory and Application, eds. Muharrem Kılıç y Sezer Bozkuş Kahyaoğlu. Singapore: Springer Nature, 161-70. doi:10.1007/978-981-99-6327-0_11.
- León, Margarita. 2020. «Espiar al pobre: el Estado de bienestar digital». El País. https://elpais.com/elpais/2020/02/17/opinion/1581952873_653633.html (8 de marzo de 2024).