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Gobernar con la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial interviene en las decisiones que tomamos a diario y su responsabilidad sobre nuestros actos, tales como conducir o las consecuencias que tiene eso para la comunidad, no paran de aumentar. Esta dejación de funciones que estamos empezando a asumir como natural en pequeñas decisiones, podría llegar a la gobernanza. Algunos, al menos, así lo están considerando.

Decisiones judiciales tomadas por AI

En Cleveland y un creciente número de otras cortes locales y estatales, los jueces ahora se guían por algoritmos informáticos antes de decidir si los acusados pueden regresar a la vida cotidiana o permanecer encerrados esperando su juicio.

Los expertos dicen que el uso de estas evaluaciones de riesgo puede ser el cambio más grande en la toma de decisiones en los tribunales, ya que los jueces estadounidenses comenzaron a aceptar las ciencias sociales y otras pruebas de expertos hace más de un siglo. Christopher Griffin, director de investigación del Laboratorio de Acceso a la Justicia de Harvard Law School, llama a las nuevas herramientas digitales “el siguiente paso en esa revolución”.

Los críticos, sin embargo, se preocupan de que dichos algoritmos terminen por suplantar el propio juicio de los jueces y, posiblemente, incluso perpetúen sesgos en una forma ostensiblemente neutral.

Lo cierto, opinan los defensores de este sistema, es que algoritmos de inteligencia artificial pueden examinar grandes conjuntos de datos judiciales para buscar asociaciones y predecir cómo se comportarían los acusados.

Entre otras cosas, el algoritmo tiene como objetivo reducir las decisiones sesgadas que podrían estar influenciadas por la raza, el género o la vestimenta del acusado, o quizás cuán malhumorado se sienta un juez ese día. Los nueve factores de riesgo utilizados para evaluar a un acusado incluyen la edad y las condenas penales anteriores, pero excluyen la raza, el género, el historial laboral y el lugar donde vive una persona. También excluyen su historial de arrestos, que pueden acumularse en contra de las personas que tienen más probabilidades de encontrarse con la policía, incluso si no se descubre que han hecho algo malo.

Factores de riesgo utilizados por el algoritmo judicial:

  1. Edad en la causa actual
  2. Delito violento actual
  3. Cargo pendiente en el momento de la causa
  4. Condena previa de delito menor
  5. Convicto por delito grave anterior
  6. Causa violenta previa
  7. Falta previa de comparecencia a una audiencia judicial en los últimos dos años
  8. Falla previa de aparecer anterior a dos años
  9. Sentencia previa a encarcelamiento

Legislar y gobernar desde la Inteligencia Artificial

Para la Dr. Joanna Bryson, de la Universidad de Bath, la inteligencia artificial plantea una serie de desafíos a los responsables políticos, ya que está impactando en la democracia, la seguridad y la economía global de maneras que aún no son bien conocidas por los públicos de todo el mundo. Al ser encubiertas, opina, estos impactos generalmente no se equilibran con la fuerte voluntad política de darles forma. Igualmente, es un campo de tecnología acosado por sentimientos alarmistas que tienen poco que ver con los riesgos reales que presenta, o puede presentar aún.

En una entrevista publicada por la Universidad de Bath, en la que investiga, trató de tranquilizar y poner en contexto real el impacto de la Inteligencia Artificial en los gobiernos.

Según ella, si bien el aprendizaje automático ha producido avances que nos aturden a todos con su capacidad de capturar la inteligencia humana, es importante darse cuenta de que hay un gran precedente de lo que sucede cada vez que la tecnología avanza en nuestra capacidad de cálculo, y ese cálculo es un proceso físico.

Esto último es importante porque excluye una clase de preocupaciones alarmistas sobre AI: el miedo a que esa nación, compañía, o incluso la máquina creará de repente la omnisciencia perfecta y así dominará el mundo.

De hecho, las leyes de computación son leyes de la naturaleza, y es comprobable que no se puede saber o prever todo. La computación no es una abstracción como las matemáticas; el cálculo requiere tiempo, energía y espacio para el almacenamiento de resultados intermedios.

Fuente: University of Bath