Bien Social

Muy pocos trabajos ofrecen una definición concisa del término, y nuestro análisis de la literatura revela que las definiciones de IA para el bien social tienen tres características principales.

En primer lugar, suelen ser amplias, con aspiraciones y vacías. Por ejemplo, Garlington, Colins y Bossaller (2019) entienden el bien social como el logro del «bienestar humano a gran escala.» Véase también la definición proporcionada por Floridi et al., (2018), en el centro de un proyecto de IA para el bien social está la promoción de los principios de la dignidad humana y el florecimiento. En un intento de desentrañar la definición, los autores esbozan cuatro tipos de beneficios que ofrecen las tecnologías de IA y los correspondientes riesgos que deben tenerse en cuenta: (1) permitir la autorrealización humana sin devaluar las capacidades humanas; (2) mejorar la agencia humana, sin eliminar la responsabilidad humana; (3) aumentar las capacidades de la sociedad sin reducir el control humano; y (4) cultivar la cohesión social sin erosionar la autodeterminación humana (Floridi et al., 2018).

En segundo lugar, tienden a centrarse en las necesidades sociales desatendidas. Por ejemplo, el informe de 2016 de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, «Preparación para el futuro de la inteligencia artificial», hace hincapié en el potencial «para mejorar la vida de las personas ayudando a resolver algunos de los mayores desafíos e ineficiencias del mundo» (p. 13). Además, el simposio de 2017 de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial sobre la IA para el Bien Social se centró en «abordar los retos sociales que aún no han recibido una atención significativa por parte de la comunidad de la IA o de la constelación de subcomunidades de la IA» (AAAI, 2017). Por último, también según Berendt, (2019), la IA para el Bien Social puede enmarcarse como iniciativas que evitan «actividades […] que hacen daño a las personas o al medio ambiente» (Berendt, p. 44).

En tercer lugar, las definiciones suelen diferenciar entre el impacto económico y el impacto y las ventajas sociales. Véase, por ejemplo, la definición ofrecida por el Consorcio de la Comunidad de Computación en su taller «Inteligencia Artificial para el Bien Social» de 2017 «[el bien social] pretende centrar la investigación de la IA en áreas de esfuerzo que van a beneficiar a una amplia población de una manera que puede no tener un impacto o retorno económico directo, pero que mejorará la calidad de vida de una población de individuos a través de la educación, la seguridad, la salud, el entorno de vida, etc.» (Hager, et al., 2017). Además, según Berendt (2019), los beneficiarios previstos de la IA para el Bien, para el Bien Social, etc. no serán, por lo general, los que paguen directamente por el desarrollo o el uso de esta IA. Por ello, los riesgos de que no se atiendan las necesidades de los grupos desfavorecidos y de los marginados son elevados. Sostenemos que los proyectos de IA para el bien social no deben considerarse únicamente de orientación social, sino impulsados por fuerzas económicas o políticas más amplias.

Atender las necesidades de los grupos desfavorecidos en los proyectos de IA para el bien social

A pesar de la variedad de definiciones de la IA para el bien social, en general, estas definiciones tienden a ignorar la cuestión de cómo las iniciativas de IA para el bien social afectan a los grupos desfavorecidos (Floridi et al. 2020). La mayoría de las iniciativas carecen de especificaciones de diseño concretas que puedan abordar las necesidades y características de las minorías y las poblaciones marginadas. De hecho, Wamba et al. (2021) descubrieron que la igualdad y la inclusión que implican la reducción de los prejuicios basados en el género o la raza es una de las áreas menos investigadas dentro del tema de la IA y el impacto del bien social. Además, los investigadores no encontraron trabajos dentro de este tema sobre la IA y las comunidades marginadas (Wamba et al., p. 18). Del mismo modo, las organizaciones que publican principios de IA «para declarar que se preocupan por evitar consecuencias negativas no deseadas» son cada vez más populares, pero es difícil garantizar que estas organizaciones apliquen realmente estos principios en la práctica (Arrieta, 2020, p. 107).

Ejemplo: El aspecto del bien social de la automatización de los servicios sociales

Un componente central del universo de la IA para el Bien Social es el aumento de las sociedades digitales del bienestar», un término acuñado por Philip Alston, el Relator Especial de la ONU sobre la Extrema Pobreza y los Derechos Humanos en un informe de 2019 con el mismo título. En la sociedad digital del bienestar, países de todo el mundo están implementando sistemas algorítmicos que prometen empoderar a los ciudadanos, transformar la forma en que interactúan con el gobierno y mejorar los servicios gubernamentales. La tecnología se presenta siempre, tanto a los responsables políticos como a los ciudadanos, como ineludible, noble, innovadora y beneficiosa para todos, por lo que ciertamente puede entrar en la categoría de proyecto de bien social. Se asume entonces un entendimiento común primero sobre la definición de la noción de «bien social» y luego sobre su impacto, retratado como progresivo, uniforme e indiferenciado en contextos sociales y poblaciones.

El informe de Alston rastreó la expansión de los proyectos de bienestar digital en países de renta alta, media y baja, e identificó seis objetivos para los que se utiliza la tecnología en el estado del bienestar: (1) verificación de la identidad; (2

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Renata Avila: Reclamar los superpoderes de la IA para el bien colectivo

https://hai.stanford.edu/news/renata-avila-reclaiming-ais-superpowers-collective-good

Como becaria no residente de HAI asociada al Laboratorio de la Sociedad Civil Digital de Stanford, en colaboración con el Centro de Estudios Comparativos sobre Raza y Etnicidad, Ávila ha accedido a Silicon Valley y a las élites políticas que espera ayuden a acelerar los cambios que la sociedad necesita. Su punto de partida: crear prototipos de sistemas de inteligencia artificial que sean inclusivos por diseño y feministas por defecto. 

Ha dedicado el último año a sentar las bases de esos algoritmos, y describe su trabajo en esta entrevista.

¿Cómo pueden aprovecharse la tecnología y la IA para resolver los problemas de la sociedad?

Se habla mucho de los riesgos de la tecnología y la IA, pero muy poca gente habla de utilizarlas para corregir masivamente los problemas de la sociedad. 

Tenemos que financiar a las instituciones que abrirán una nueva era de tecnologías de interés público y de impacto social a gran escala. 

En el ámbito social, tenemos que producir la investigación que conduzca a prototipos viables que lleven después a proyectos piloto viables, que lleven al final a productos escalables viables diseñados para reducir las desigualdades de género a nivel local y/o global, y que puedan implementar la inclusión. El objetivo es mejorar masiva y rápidamente la eficacia de las instituciones para los ciudadanos y reducir masivamente la desigualdad sistémica.

¿Qué trabajo han realizado para sentar las bases del desarrollo de algoritmos inclusivos?

Durante el año 2020, después de que la pandemia frenara muchos de mis planes, colaboré con la organización Women at the Table para reclutar y cultivar un grupo de investigadores -en su mayoría del sur global, y en su mayoría mujeres- para formar la Red de Investigación de IA Feminista (f<A+i>r Network) como brazo de investigación de la Alianza A+. El grupo incluye a economistas, científicos sociales, expertos en datos, abogados, diseñadores, organizadores comunitarios y técnicos. Celebramos debates virtuales multidisciplinares semanales en torno a una lista de preguntas de investigación interesantes sobre la IA y los algoritmos inclusivos.

Estrategia europea sobre inteligencia artificial: ¿estamos realmente fomentando el bien social?

La inteligencia artificial (IA) ya forma parte de nuestra vida diaria y está desempeñando un papel clave en la definición de la forma económica y social del futuro. En 2018, la Comisión Europea presentó su estrategia de IA capaz de competir en los próximos años con potencias mundiales como China y EE. UU., Pero confiando en el respeto de los valores y derechos fundamentales europeos. Como resultado, la mayoría de los Estados miembros han publicado su propia estrategia nacional con el objetivo de trabajar en un plan coordinado para Europa. En este artículo, presentamos un estudio en curso sobre cómo los países europeos se acercan al campo de la Inteligencia Artificial, con sus promesas y riesgos, a través de la lente de sus estrategias nacionales de IA. En particular, nuestro objetivo es investigar cómo los países europeos están invirtiendo en IA y en qué medida los planes establecidos pueden contribuir al beneficio de toda la sociedad. Este documento presenta los principales resultados de un análisis cualitativo de los planes de inversión informados en 15 estrategias nacionales europeas.

Nuestros hallazgos muestran que las Estrategias Nacionales están alineadas con los pilares de la visión estratégica europea de la IA. Sin embargo, estas aún carecen de acciones concretas que definan el camino de un enfoque centrado en el ser humano y IA confiable. Es necesario un mayor compromiso impulsar la colaboración entre el sector público y privado para alcanzar una red de excelencia en Europa, capaz de atraer talento y generar innovación, sin dejar una ética y marco legal capaz de proteger y priorizar derechos e intereses de los ciudadanos.

https://crcs.seas.harvard.edu/publications/european-strategy-ai-are-we-truly-fostering-social-good

Cómo asegurarse de que su proyecto de "IA para el bien" realmente funcione bien

 La inteligencia artificial ha estado al frente y al centro en los últimos meses. La pandemia global ha empujado a gobiernos y empresas privadas de todo el mundo a proponer soluciones de inteligencia artificial para todo, desde analizar los sonidos de la tos hasta desplegar robots desinfectantes en hospitales. Estos esfuerzos forman parte de una tendencia más amplia que ha ido cobrando impulso: el despliegue de proyectos por parte de empresas, gobiernos, universidades e institutos de investigación con el objetivo de utilizar la IA para el bien social. El objetivo de la mayoría de estos programas es implementar tecnologías de IA de vanguardia para resolver problemas críticos como la pobreza, el hambre, la delincuencia y el cambio climático, bajo el paraguas de “IA para el bien”.

Pero, ¿qué hace que un proyecto de IA sea bueno? ¿Es la “bondad” del dominio de aplicación, ya sea salud, educación o medio ambiente? ¿Es el problema que se está resolviendo (por ejemplo, predecir desastres naturales o detectar el cáncer antes)? ¿Es el posible impacto positivo en la sociedad y, de ser así, cómo se cuantifica? ¿O son simplemente las buenas intenciones de la persona detrás del proyecto? La falta de una definición clara de IA para siempre abre la puerta a malentendidos y malas interpretaciones, junto con un gran caos.

https://venturebeat.com/2020/10/31/how-to-make-sure-your-ai-for-good-project-actually-does-good/

Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).

Los artículos publicados son incluidos por su estimada relevancia y no expresan necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.


2019-09 Andrew Ng at Amazon re:MARS 2019

In eras of technological disruption, leadership matters.

 Andrew Ng speaks about the progress of AI, how to accelerate AI adoption, and what’s around the corner for AI at Amazon re:MARS 2019 in Las Vegas, California.

https://www.deeplearning.ai/blog/andrew-ng-at-amazon-remars-2019/?utm_campaign=BlogAndrewReMarsSeptember12019&utm_content=100648184&utm_medium=social&utm_source=linkedin&hss_channel=lcp-18246783

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