La Ética y la IA

En estos tiempos que se habla sobre la Inteligencia Artificial (IA) me surge la curiosidad sobre la ética de publicar un artículo por cualquier medio digital y atribuirse la autoría.

Pues como estamos en la ola de la IA quise preguntarle a la misma IA sobre el tema, utilizando especificamente ChatGPT en esta curiosidad.

Prompt: ¿Que tan ético es que una persona firme un artículo generado por inteligencia artificial?

Firmar un artículo generado por inteligencia artificial (IA) plantea varias consideraciones éticas. Aquí algunos puntos clave:

Transparencia: Es importante ser transparente sobre el uso de IA en la generación de contenido. Los lectores tienen derecho a saber si un artículo ha sido producido, en parte o en su totalidad, por una máquina.

Propiedad intelectual: La autoría de un artículo generado por IA es compleja. Mientras que la IA genera el contenido, los algoritmos y modelos subyacentes han sido creados y entrenados por personas. Esto plantea preguntas sobre quién realmente posee los derechos de autor.

Responsabilidad: Si el artículo contiene errores, información falsa o sesgada, ¿quién es responsable? La persona que firma el artículo debe asumir la responsabilidad de la precisión y veracidad del contenido.

Valor del trabajo humano: Firmar un artículo generado por IA sin reconocimiento puede devaluar el esfuerzo humano y la creatividad. Esto podría impactar negativamente en la percepción del trabajo de los escritores y periodistas.

Consentimiento informado: Si un artículo generado por IA se presenta como trabajo original de una persona sin mencionar el uso de IA, esto podría considerarse engañoso y afectar la confianza de los lectores.

Para abordar estos desafíos éticos, una posible solución es co-firmar el artículo, mencionando claramente la colaboración con IA, o incluir una declaración sobre el uso de herramientas de IA en la generación del contenido.

Prompt: Es cierto, pero antes de la inteligencia artificial los autores de un escrito consultaban otras fuentes bibliográficas 

ChatGPT

Tienes razón. Antes de la llegada de la inteligencia artificial, los autores siempre han dependido de diversas fuentes bibliográficas y recursos externos para complementar su trabajo. Sin embargo, hay diferencias clave entre usar fuentes bibliográficas y utilizar IA para generar contenido:

Nivel de contribución: Consultar fuentes bibliográficas implica que el autor está recopilando, interpretando y sintetizando información para crear un trabajo original. En contraste, cuando se utiliza IA, la herramienta puede generar contenido de manera más autónoma, lo que reduce la intervención directa del autor.

Reconocimiento de fuentes: Al usar fuentes bibliográficas, los autores están obligados a citar y dar crédito a las ideas y datos obtenidos. Esto no siempre es tan claro cuando se utiliza IA, ya que la IA puede generar texto sin que esté claro de dónde proviene exactamente la información.

Rol del autor: En el uso de fuentes bibliográficas, el autor desempeña un papel activo en la creación del contenido, mientras que con la IA, el autor puede tomar un rol más pasivo, supervisando y editando el contenido generado por la máquina.

Originalidad y creatividad: Usar fuentes bibliográficas requiere un esfuerzo creativo e interpretativo significativo por parte del autor para integrar diversas perspectivas y construir un argumento coherente. La IA puede generar contenido rápidamente, pero la originalidad y la profundidad del análisis pueden ser menores.

Aunque el uso de IA y la consulta de fuentes bibliográficas son métodos válidos para la creación de contenido, es crucial mantener la ética y la transparencia. Siempre se debe reconocer adecuadamente el uso de herramientas y recursos, ya sean fuentes bibliográficas tradicionales o tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial.

Convertir datos recopilados de libros tradicionales y de inteligencia artificial (IA) en conocimiento implica un proceso de interpretación, síntesis y contextualización. Aquí te detallo cómo puede hacerse en ambos casos:

Prompt: Entonces, ¿Cómo se puede convertir en conocimiento los datos recopilados de libros tradicionales y datos recopilados en IA?

ChatGPT

Datos Recopilados de Libros Tradicionales

Lectura Crítica: Leer activamente, cuestionando y evaluando la información presentada.

Resúmenes y Notas: Tomar notas detalladas, resumiendo las ideas principales y los argumentos de los textos.

Citas y Referencias: Anotar las citas textuales y las referencias bibliográficas para poder consultarlas y verificarlas más adelante.

Síntesis: Combinar información de diferentes fuentes para obtener una visión más completa y profunda del tema.

Análisis Crítico: Evaluar la validez, relevancia y credibilidad de las fuentes y la información.

Aplicación y Reflexión: Aplicar la información en contextos prácticos y reflexionar sobre su significado y utilidad en situaciones específicas.

Datos Recopilados de IA

Revisión y Validación: Verificar la exactitud y la relevancia de la información generada por la IA. Esto puede incluir la comparación con fuentes confiables.

Curación del Contenido: Seleccionar y extraer las partes más útiles y relevantes de la información generada por la IA.

Contextualización: Situar la información generada por la IA en un contexto más amplio, relacionándola con conocimientos previos y con información adicional de otras fuentes.

Interpretación: Analizar y dar sentido a la información generada por la IA, identificando patrones, tendencias y relaciones significativas.

Integración: Combinar la información generada por la IA con datos de otras fuentes (incluyendo libros tradicionales) para formar una base de conocimiento más robusta y completa.

Reflexión Crítica: Evaluar las implicaciones y limitaciones de la información generada por la IA y su aplicación en diferentes contextos.

Proceso Combinado

Comparación y Contraste: Comparar la información obtenida de libros tradicionales con la generada por IA para identificar coincidencias y discrepancias.

Ampliación del Conocimiento: Utilizar la información de una fuente para ampliar y profundizar el conocimiento obtenido de la otra. Por ejemplo, los libros pueden proporcionar contexto histórico y teórico, mientras que la IA puede ofrecer análisis de datos recientes y tendencias actuales.

Validación Cruzada: Utilizar la información de una fuente para validar y corroborar los datos de la otra. Esto ayuda a garantizar la precisión y la fiabilidad del conocimiento adquirido.

Interdisciplinariedad: Integrar perspectivas y metodologías de diferentes disciplinas (por ejemplo, literatura y tecnología) para abordar problemas complejos de manera más holística.

Reflexión y Ajuste: Reflexionar continuamente sobre el proceso de integración y ajustar las estrategias según sea necesario para mejorar la comprensión y la aplicación del conocimiento.

Este enfoque combinado permite aprovechar las fortalezas de ambos métodos de recopilación de información y transformar los datos en un conocimiento más completo y útil.

MI opinión:

Por último, más allá de la Ética, el pasado 13 de marzo de 2024, el Parlamento Europeo aprobó la Resolución legislativa sobre la propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Ley de Inteligencia Artificial) y se modifican determinados actos legislativos de la Unión (COM(2021)0206 – C9-0146/2021 – 2021/0106(COD)).

Dicho Reglamento de Inteligencia Artificial (P9_TA(2024)0138) aborda el tema de la transparencia como derecho fundamental con respecto a la ética y el derecho de autor

Como se abordó en párrafos anteriors, «los algoritmos y modelos subyacentes han sido creados y entrenados por personas», el artículo 38 del Reglamento establece:

«La magnitud de las consecuencias adversas de un sistema de IA para los derechos fundamentales protegidos por la Carta es especialmente importante a la hora de clasificar un sistema de IA como de alto riesgo. Entre dichos derechos se incluyen el derecho a la dignidad humana, el respeto de la vida privada y familiar, la protección de datos de carácter personal, la libertad de expresión y de información, la libertad de reunión y de asociación, la no discriminación, el derecho a la educación, la protección de los consumidores, los derechos de los trabajadores, los derechos de las personas discapacitadas, la igualdad entre hombres y mujeres, los derechos de propiedad intelectual, el derecho a la tutela judicial efectiva y a un juez imparcial, los derechos de la defensa y la presunción de inocencia, y el derecho a una buena administración. Además de esos derechos, conviene poner de relieve el hecho de que los menores poseen unos derechos específicos consagrados en el artículo 24 de la Carta y en la Convención sobre los Derechos del Niño de las Naciones Unidas, que se desarrollan con más detalle en la observación general n.º 25 del Comité de los Derechos del Niño relativa a los derechos de los niños en relación con el entorno digital. Ambos instrumentos exigen que se tengan en consideración las vulnerabilidades de los menores y que se les brinde la protección y la asistencia necesarias para su bienestar. Cuando se evalúe la gravedad del perjuicio que puede ocasionar un sistema de IA, en particular en lo que respecta a la salud y la seguridad de las personas, también se debe tener en cuenta el derecho fundamental a un nivel elevado de protección del medio ambiente consagrado en la Carta y aplicado en las políticas de la Unión.»

El artículo 138 del Reglamento establece: «La IA es una familia de tecnologías de rápida evolución que requiere vigilancia regulatoria y un espacio seguro y controlado para la experimentación, así como que se garantice la innovación responsable y la integración de salvaguardias éticas y medidas de reducción de riesgos adecuadas…» ( https://www.europarl.europa.eu/plenary/es/texts-adopted.html )

Es función de los órganos legislativos de cada país apegarse a la ética para brindar iniciativas legislativas que garanticen los derechos fundamentales de los ciudadanos acorde con factores morales que guían la conducta humana.