La Inteligencia Artificial. Conceptos y dilemas.

Sara Molina, CEO de Nize Partners y una de las ponentes de las Jornadas “IA & Law. Between disruption and regulation”, afirmaba que quizá a los abogados sienten cierto temor a hablar de tecnología por desconocimiento. Las jornadas han servido para analizar muchos conceptos clave relacionados con Inteligencia Artificial y Derecho. A continuación, hacemos un repaso por alguno de ellos.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es un término que se aplica a los sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente. Estos sistemas son capaces de analizar su entorno y pasar a la acción -con cierto grado de autonomía-, para alcanzar un fin.

 

Trabajar desde el punto de vista ético con algoritmos e Inteligencia Artificial implica una reflexión sobre cómo los humanos podemos construir esta tecnología para que tenga un impacto positivo. La Inteligencia Artificial no es buena ni mala en sí misma. Lo que hagamos con ella será lo que sea bueno o malo. Por tanto, tenemos un importante grado de responsabilidad en ese sentido.

Europa está intentando generar un ecosistema de excelencia y de confianza en torno a la regulación de las nuevas tecnologías. Y en ese punto, la protección de la privacidad de los datos es clave.

¿Crees que la Inteligencia Artificial podrá sustituir el trabajo de un abogado?

Caja Negra

La inteligencia artificial trabaja con cantidades ingentes de datos. De hecho, los humanos no tenemos capacidad intelectual para procesar tal cantidad de información. La IA cruza todos esos datos y llega a determinadas conclusiones. Lo que ocurre es que, a veces, no somos capaces de trazar el camino que la IA ha seguido para llegar a estas conclusiones. A esto es a lo que se le llama la “caja negra” de la inteligencia artificial.

El dilema que puede surgir de la caja negra es: ¿podremos confiar al 100% en las decisiones que tome la Inteligencia Artificial, aunque no seamos capaces de comprender cómo ha llegado a esas decisiones?

 

Deep Learning

Una de las claves de la Inteligencia Artificial es el aprendizaje. Los algoritmos de la inteligencia artificial ya son capaces de aprender por sí solos, sin intervención humana. Esto es lo que se conoce como Machine Learning; los algoritmos extraen toda la información de los datos y obtienen de ellos patrones de comportamiento que pueden proyectar en algunas decisiones.

El Deep Learning, o Aprendizaje Profundo, es el siguiente paso. En esta fase de la IA, los algoritmos aprenden con estructuras similares a las del cerebro humano. El Deep Learning permite analizar cantidades masivas de datos, clasificarlos en grupos y establecer relaciones entre ellos.

Algunos dilemas sobre la Inteligencia Artificial

En este afán de que la Inteligencia Artificial simule las capacidades racionales humanas, surgen algunos dilemas interesantes. Por ejemplo: la consciencia es inherente al ser humano y tiene un peso importante en la forma en la que tomamos nuestras decisiones.

¿Tienen consciencia las máquinas, por mucho que imiten el funcionamiento del cerebro humano?

Para responder a esta pregunta, Sara Molina propone que pongamos el foco en la propia definición de la consciencia, que según la RAE es:

1. Capacidad del ser humano de reconocer la realidad circundante y de relacionarse con ella.
2. Conocimiento inmediato o espontáneo que el sujeto tiene de sí mismo,
de sus actos y reflexiones.
3. Conocimiento reflexivo de las cosas.
4. Acto psíquico por el que un sujeto se percibe a sí mismo en el mundo

 

Una máquina puede reconocer la realidad, pero, en función de lo que entendamos por “relación” será o no capaz de relacionarse con ella. De la misma forma, cuesta imaginar que las máquinas puedan reflexionar, igual que tampoco es fácil entender cómo una máquina puede verse a sí misma en el mundo.

¿Puede entonces la IA tomar decisiones tal y como lo haría una persona?

Si la consciencia plantea algunas cuestiones, el subconsciente también lo hace. No conocemos al 100% nuestro cerebro. Hasta que la neurociencia no avance más, no seremos capaces de entender si nuestras decisiones corresponden a la realidad o hasta qué punto influye en ellas nuestro subconsciente.

¿Podrían llegar las máquinas a tener subconsciente igual que nosotros, los humanos?

Computación afectiva

La computación afectiva permite desarrollar sistemas capaces de identificar y procesar las emociones humanas. De esta forma, las máquinas podrán saber cómo nos sentimos frente a un producto o un servicio sin necesidad de preguntarnos. Obteniendo datos a partir del reconocimiento facial, de voz, la temperatura corporal, etc. un coche inteligente podría saber si el conductor está enfadado, un ordenador conocería si te está gustando el anuncio que estás visualizando o si estás estresado, por ejemplo.

Esta tecnología permitirá mejorar la interacción entre las personas y las máquinas. Así que es posible que cada vez haya más gente que establezca un vínculo emocional con ellas.

De momento, las máquinas responden a patrones y se les entrena para emular emociones, pero ¿serán capaces las máquinas de aprender y de simular emociones?


Sobre la Inteligencia Artificial y los dilemas y retos que supone para el sector jurídico se hablará en Legal Tech Lab, un nuevo espacio de aprendizaje avanzado de nuestra Universidad.

Legal Tech Lab es un punto de encuentro entre los juristas de hoy y los del mañana. Un espacio para analizar el futuro del Derecho en clave tecnológica.

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