A medida que avanza la tecnología, también los retos del machine learning, ciertamente nos ha facilitado la vida. Sin embargo, la implementación del machine learning en las empresas también ha planteado una serie de preocupaciones éticas en torno a las tecnologías de IA. Algunos de estos incluyen:
Singularidad tecnológica.
Si bien este tema atrae mucha atención pública, a muchos investigadores no les preocupa la idea de que la IA supere a la inteligencia humana en el futuro cercano o inmediato. Esto también se conoce como superinteligencia, A pesar de que la IA fuerte y la superinteligencia no son inminentes en la sociedad, la idea plantea algunas preguntas interesantes si consideramos el uso de sistemas autónomos, como los automóviles autónomos. No es realista pensar que un automóvil sin conductor nunca sufriría un accidente automovilístico, pero ¿quién es responsable y responsable en esas circunstancias? ¿Deberíamos seguir buscando vehículos autónomos o limitamos la integración de esta tecnología para crear solo vehículos semiautónomos que promuevan la seguridad entre los conductores? El jurado aún está deliberando sobre esto, pero estos son los tipos de debates éticos que se están produciendo a medida que se desarrolla una nueva e innovadora tecnología de inteligencia artificial.
Privacidad.
La privacidad es uno de los retos del machine learning más importantes ya que tiende a ser discutida en el contexto de la privacidad de los datos, la protección de los datos y la seguridad de los datos, y estas preocupaciones han permitido a los legisladores hacer más avances en los últimos años. Por ejemplo, en 2016, se creó la legislación GDPR para proteger los datos personales de las personas en la Unión Europea y el Espacio Económico Europeo, dando a las personas un mayor control de sus datos. En los Estados Unidos, los estados individuales están desarrollando políticas, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), que requiere que las empresas informen a los consumidores sobre la recopilación de sus datos. Esta reciente legislación ha obligado a las empresas a reconsiderar cómo almacenan y utilizan los datos de identificación personal (PII). Como resultado, las inversiones en seguridad se han convertido en una prioridad cada vez mayor para las empresas, ya que buscan eliminar cualquier vulnerabilidad y oportunidad de vigilancia, piratería y ciberataques.
Impacto de la IA en el empleo.
Si bien gran parte de la percepción pública en torno a la inteligencia artificial se centra en la pérdida del empleo, esta preocupación probablemente debería reformularse. Con cada nueva tecnología disruptiva, vemos que la demanda del mercado de puestos de trabajo específicos cambia. Por ejemplo, cuando miramos la industria automotriz, muchos fabricantes, como GM, están cambiando para enfocarse en la producción de vehículos eléctricos para alinearse con iniciativas ecológicas. La industria de la energía no va a desaparecer, pero la fuente de energía está cambiando de una economía de combustible a una eléctrica. La inteligencia artificial debe verse de manera similar, donde la inteligencia artificial trasladará la demanda de puestos de trabajo a otras áreas. Será necesario que haya personas que ayuden a administrar estos sistemas a medida que los datos crecen y cambian todos los días. Aún se necesitarán recursos para abordar problemas más complejos dentro de las industrias que tienen más probabilidades de verse afectadas por cambios en la demanda laboral, como el servicio al cliente. El aspecto importante de la inteligencia artificial y su efecto en el mercado laboral ayudará a las personas a realizar la transición a estas nuevas áreas de demanda del mercado.
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