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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