Ética de la inteligencia artificial

La ética de la inteligencia artificial abarca una amplia gama de temas dentro de la IA que se consideran de particular importancia ética. ^{[ 1 ]} Esto incluye sesgos algorítmicos , equidad , rendición de cuentas , transparencia, privacidad y regulación , especialmente cuando los sistemas influyen o automatizan la toma de decisiones humanas. También abarca varios desafíos emergentes o potenciales futuros, como la ética de las máquinas (cómo crear máquinas que se comporten éticamente), sistemas de armas autónomas letales , dinámica de la carrera armamentística , seguridad y alineación de la IA , desempleo tecnológico , desinformación habilitada por la IA , ^{[ 2 ]} cómo tratar a ciertos sistemas de IA si tienen un estatus moral (bienestar y derechos de la IA), superinteligencia artificial y riesgos existenciales . ^{[ 1 ]}

Algunos ámbitos de aplicación también pueden tener implicaciones éticas particularmente importantes, como la atención sanitaria , la educación , la justicia penal o las fuerzas armadas.

ética de las máquinas

La ética de las máquinas (o moralidad de las máquinas) es el campo de investigación que se ocupa del diseño de Agentes Morales Artificiales (AMA), robots o computadoras con inteligencia artificial que se comportan moralmente o como si lo fueran. ^{[ 3 ]}^{[ 4 ]}^{[ 5 ]}^{[ 6 ]} Para explicar la naturaleza de estos agentes, se ha sugerido considerar ciertas ideas filosóficas, como las caracterizaciones estándar de agencia , agencia racional , agencia moral y agencia artificial, que están relacionadas con el concepto de AMA. ^{[ 7 ]}

Se están llevando a cabo debates sobre la creación de pruebas para determinar si una IA es capaz de tomar decisiones éticas . Alan Winfield concluye que la prueba de Turing es defectuosa y que el requisito para que una IA la supere es demasiado bajo. ^{[ 8 ]} Una prueba alternativa propuesta es la denominada Prueba de Turing Ética, que mejoraría la prueba actual al permitir que múltiples jueces decidan si la decisión de la IA es ética o no. ^{[ 8 ]} La IA neuromórfica podría ser una forma de crear robots moralmente capaces, ya que pretende procesar la información de forma similar a los humanos, de manera no lineal y con millones de neuronas artificiales interconectadas. ^{[ 9 ]} De manera similar, la emulación de todo el cerebro (escanear un cerebro y simularlo en hardware digital) también podría, en principio, conducir a robots similares a los humanos, capaces así de realizar acciones morales. ^{[ 10 ]} Y los grandes modelos de lenguaje son capaces de aproximar los juicios morales humanos. ^{[ 11 ]} Inevitablemente, esto plantea la cuestión del entorno en el que tales robots aprenderían sobre el mundo y cuya moralidad heredarían, o si terminan desarrollando también "debilidades" humanas: egoísmo, actitudes pro-supervivencia, inconsistencia, insensibilidad a la escala, etc.

En Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong , ^{[ 12 ]} Wendell Wallach y Colin Allen concluyen que los intentos de enseñar a los robots a distinguir entre el bien y el mal probablemente impulsarán la comprensión de la ética humana al motivar a los humanos a abordar las lagunas en la teoría normativa moderna y al proporcionar una plataforma para la investigación experimental. Como ejemplo, ha introducido a los especialistas en ética normativa al controvertido tema de qué algoritmos de aprendizaje específicos utilizar en las máquinas. Para decisiones simples, Nick Bostrom y Eliezer Yudkowsky han argumentado que los árboles de decisión (como ID3 ) son más transparentes que las redes neuronales y los algoritmos genéticos , ^{[ 13 ]} mientras que Chris Santos-Lang argumentó a favor del aprendizaje automático basándose en que las normas de cualquier época deben poder cambiar y que el fracaso natural en satisfacer plenamente estas normas particulares ha sido esencial para hacer que los humanos sean menos vulnerables a los " hackers " criminales . ^{[ 14 ]}

Algunos investigadores plantean la ética de las máquinas como parte del problema más amplio del control de la IA o la alineación de valores: la dificultad de asegurar que los sistemas cada vez más capaces persigan objetivos que sigan siendo compatibles con los valores y la supervisión humanos. Stuart Russell ha argumentado que los sistemas beneficiosos deberían diseñarse para (1) apuntar a realizar las preferencias humanas, (2) mantener la incertidumbre sobre cuáles son esas preferencias y (3) aprender sobre ellas a partir del comportamiento y la retroalimentación humanos, en lugar de optimizar un objetivo fijo y completamente especificado. ^{[ 15 ]} Algunos autores argumentan que el cumplimiento aparente con los valores humanos puede reflejar una optimización para contextos de evaluación en lugar de normas internas estables, lo que complica la evaluación de la alineación en modelos de lenguaje avanzados. ^{[ 16 ]}

Desafíos

Sesgos algorítmicos

Kamala Harris hablando sobre el sesgo racial en la IA en 2020

La IA se ha vuelto cada vez más inherente a los sistemas de reconocimiento facial y de voz . Estos sistemas pueden ser vulnerables a sesgos y errores introducidos por sus creadores humanos. En particular, los datos utilizados para entrenarlos pueden contener sesgos. ^{[ 17 ]}^{[ 18 ]}^{[ 19 ]}^{[ 20 ]}

Según Allison Powell, profesora asociada de la LSE y directora del programa Datos y Sociedad, la recopilación de datos nunca es neutral y siempre implica narración de historias. Argumenta que la narrativa dominante es que gobernar con tecnología es inherentemente mejor, más rápido y más barato, pero propone en cambio encarecer los datos y utilizarlos de forma mínima y valiosa, teniendo en cuenta el coste de su creación. ^{[ 21 ]} Batya Friedman y Helen Nissenbaum identifican tres categorías de sesgo en los sistemas informáticos: sesgo existente, sesgo técnico y sesgo emergente. ^{[ 22 ]} En el procesamiento del lenguaje natural , pueden surgir problemas del corpus de texto , el material fuente que el algoritmo utiliza para aprender sobre las relaciones entre diferentes palabras. ^{[ 23 ]}

Grandes empresas como IBM, Google, etc., que proporcionan financiación significativa para la investigación y el desarrollo ^{[ 24 ]} , han realizado esfuerzos para investigar y abordar estos sesgos. ^{[ 25 ]}^{[ 26 ]}^{[ 27 ]} Una posible solución es crear documentación para los datos utilizados para entrenar sistemas de IA. ^{[ 28 ]}^{[ 29 ]} La minería de procesos puede ser una herramienta importante para que las organizaciones logren el cumplimiento de las regulaciones de IA propuestas mediante la identificación de errores, el monitoreo de procesos, la identificación de posibles causas raíz de una ejecución incorrecta y otras funciones. ^{[ 30 ]} Sin embargo, también existen limitaciones en el panorama actual de la equidad en la IA , debido a las ambigüedades intrínsecas en el concepto de discriminación , tanto a nivel filosófico como legal. ^{[ 31 ]}^{[ 32 ]}

Prejuicios raciales y de género

El sesgo puede introducirse a través de datos históricos utilizados para entrenar sistemas de IA. ^{[ 33 ]}^{[ 34 ]} Por ejemplo, Amazon suspendió el uso de la IA para la contratación y el reclutamiento porque el algoritmo favorecía a los candidatos masculinos sobre los femeninos. ^{[ 35 ]} Esto se debió a que el sistema de Amazon se entrenó con datos recopilados durante un período de 10 años que incluían principalmente candidatos masculinos. Los algoritmos aprendieron el patrón sesgado de los datos históricos y generaron predicciones donde este tipo de candidatos tenían más probabilidades de conseguir el trabajo. Por lo tanto, las decisiones de reclutamiento tomadas por el sistema de IA resultaron estar sesgadas en contra de las candidatas y los candidatos pertenecientes a minorías. ^{[ 36 ]}

El rendimiento de los modelos de reconocimiento facial y visión artificial puede variar según la raza y el género. Los algoritmos de reconocimiento facial de Microsoft, IBM y Face++ tuvieron un rendimiento significativamente peor en mujeres de piel más oscura. ^{[ 37 ]}^{[ 38 ]} Se demostró que el reconocimiento facial tiene un sesgo contra las personas con tonos de piel más oscuros. Los sistemas de IA pueden ser menos precisos para las personas negras, como ocurrió en el desarrollo de un oxímetro de pulso basado en IA que sobreestimó los niveles de oxígeno en sangre en pacientes con piel más oscura, lo que causó problemas con su tratamiento de hipoxia . ^{[ 39 ]} En 2015, surgió una controversia después de que una pareja negra fuera etiquetada como "gorilas" por Google Fotos. ^{[ 40 ]}^{[ 41 ]} A menudo, los sistemas pueden detectar fácilmente los rostros de las personas blancas, pero no pueden registrar los rostros de las personas negras. Esto ha llevado a la prohibición del uso policial de materiales o software de IA en algunos estados de EE . UU. La razón de estos sesgos es que la IA obtiene información de internet para influir en sus respuestas en cada situación. Por ejemplo, si un sistema de reconocimiento facial se probara únicamente con personas blancas, le resultaría mucho más difícil interpretar la estructura facial y los tonos de otras razas y etnias . Los sesgos suelen provenir de los datos de entrenamiento, más que del algoritmo en sí, especialmente cuando los datos representan decisiones humanas pasadas. ^{[ 42 ]}

Un estudio de 2020 que revisó los sistemas de reconocimiento de voz de Amazon, Apple, Google, IBM y Microsoft encontró que tienen tasas de error más altas al transcribir voces de personas negras que de personas blancas. ^{[ 43 ]}

La injusticia en el uso de la IA es mucho más difícil de eliminar dentro de los sistemas de salud, ya que a menudo las enfermedades y afecciones pueden afectar de manera diferente a distintas razas y géneros. Esto puede generar confusión, ya que la IA podría tomar decisiones basándose en estadísticas que muestran que un paciente tiene más probabilidades de tener problemas debido a su género o raza. ^{[ 44 ]} Esto puede percibirse como un sesgo porque cada paciente es un caso diferente, y la IA toma decisiones basándose en la clasificación que le asigna a ese individuo. Esto da pie a un debate sobre qué debería considerarse una decisión sesgada en la distribución del tratamiento. Si bien se sabe que existen diferencias en cómo las enfermedades y lesiones afectan a distintos géneros y razas, se debate si es más justo incorporar esto en los tratamientos de salud o examinar a cada paciente sin este conocimiento. En la sociedad moderna, existen ciertas pruebas para enfermedades, como el cáncer de mama , que se recomiendan a ciertos grupos de personas por encima de otros porque tienen más probabilidades de contraer la enfermedad en cuestión. Si la IA implementa estas estadísticas y las aplica a cada paciente, podría considerarse sesgada. ^{[ 45 ]}

En el sistema de justicia, la IA puede tener sesgos contra las personas negras, etiquetando a los participantes negros en los tribunales como de alto riesgo con una frecuencia mucho mayor que a los participantes blancos. La IA a menudo tiene dificultades para determinar los insultos raciales y cuándo deben ser censurados. Tiene dificultades para determinar cuándo ciertas palabras se usan como un insulto y cuándo se usan culturalmente. ^{[ 46 ]} El programa COMPAS se ha utilizado para predecir qué acusados tienen más probabilidades de reincidir. Si bien COMPAS está calibrado para la precisión, con la misma tasa de error en todos los grupos raciales, los acusados negros tenían casi el doble de probabilidades que los acusados blancos de ser falsamente señalados como de "alto riesgo" y la mitad de probabilidades de ser falsamente señalados como de "bajo riesgo". ^{[ 47 ]} Otro ejemplo se encuentra en los anuncios de Google que se dirigían a hombres con trabajos mejor pagados y mujeres con trabajos peor pagados. Puede ser difícil detectar sesgos de IA dentro de un algoritmo, ya que a menudo no está vinculado a las palabras reales asociadas con el sesgo. Un ejemplo de esto es el área residencial de una persona que se utiliza para vincularla a un grupo determinado. Esto puede generar problemas, ya que a menudo las empresas pueden evitar acciones legales aprovechando este vacío legal. Esto se debe a las leyes específicas relativas a la terminología considerada discriminatoria por los gobiernos que aplican estas políticas. ^{[ 48 ]}

Los grandes modelos de lenguaje a menudo refuerzan los estereotipos de género , asignando roles y características basados en normas de género tradicionales. Por ejemplo, podrían asociar enfermeras o secretarias predominantemente con mujeres e ingenieros o directores ejecutivos con hombres, perpetuando expectativas y roles de género. ^{[ 49 ]}^{[ 50 ]}^{[ 39 ]} Además, los modelos de reconocimiento facial , visión por computadora o reconocimiento automático de género pueden reforzar el sesgo contra las personas cisgénero ^{[ 51 ]}^{[ 52 ]} y transgénero ^{[ 53 ]}^{[ 54 ]} a través de una clasificación errónea del género que no se alinea con la identidad de la persona.

Estereotipos

Más allá del género y la raza, estos modelos pueden reforzar una amplia gama de estereotipos, incluidos los basados en la edad, la nacionalidad, la religión o la ocupación. Esto puede generar resultados que generalizan o caricaturizan injustamente a grupos de personas, a veces de forma dañina o despectiva. ^{[ 55 ]}^{[ 33 ]} Por ejemplo, los investigadores destacaron cómo los sistemas de IA pueden reproducir y amplificar las desigualdades globales, especialmente cuando el desarrollo de datos y modelos se concentra en países occidentales, lo que genera preocupación sobre la equidad y la representación en los sistemas de IA. ^{[ 56 ]}

Estos estereotipos provienen directamente del diseño de los sistemas de IA y de los modelos programáticos con los que se entrenan. Los estereotipos dirigidos a grupos demográficos específicos se originan en sesgos sociales incorporados durante el proceso de programación, conjuntos de datos obsoletos y arquitecturas algorítmicas que priorizan a los grupos mayoritarios y de alto rango en lugar de a los subrepresentados. ^{[ 57 ]} La investigación también destaca la importancia de la retroalimentación de los usuarios como principal contribuyente a los estereotipos en la IA, dado que las interacciones humanas introducen sesgos. Además, la industria de la IA es un campo dominado por hombres, principalmente hombres jóvenes, lo que genera una falta de diversidad que fomenta las desigualdades en las bases de datos de IA. Los diagramas de incrustación de palabras revelan que el uso de "persona/personas" en los algoritmos de IA muestra desigualdad de género, ya que prioriza a los hombres sobre las mujeres en lugar de la neutralidad. ^{[ 57 ]}

Sesgo lingüístico

La IA se entrena principalmente en inglés. ^{[ 58 ]} Celeste Rodríguez Louro ha argumentado que el inglés americano estándar es la principal variedad de inglés utilizada para entrenar sistemas de IA generativa , lo que resulta en un sesgo lingüístico hacia la homogeneidad y la exclusión de otras variedades de inglés. ^{[ 58 ]} Dado que los grandes modelos de lenguaje actuales se entrenan predominantemente con datos en inglés, a menudo presentan puntos de vista occidentales como verdad, mientras que minimizan sistemáticamente las perspectivas que no son en inglés. ^{[ 59 ]} A partir de 2024, la mayoría de los sistemas de IA se entrenan en solo 100 de los 7000 idiomas del mundo. ^{[ 60 ]}

Sesgo político

Los modelos de lenguaje también pueden exhibir sesgos políticos. Dado que los datos de entrenamiento incluyen una amplia gama de opiniones y cobertura política, los modelos podrían generar respuestas que se inclinen hacia ideologías o puntos de vista políticos particulares, dependiendo de la prevalencia de esas opiniones en los datos. ^{[ 61 ]}^{[ 62 ]}^{[ 63 ]} Esta distorsión de los datos se conoce como sesgo algorítmico, o cuando una IA tiene una predisposición a ciertas respuestas basada en los datos con los que fue entrenada. ^{[ 64 ]} Esto puede crear un sistema de IA que no da respuestas objetivas, sino respuestas sesgadas que se inclinan hacia diferentes extremos del espectro político. Se ha descubierto que los usuarios son más propensos a estar de acuerdo con las respuestas que coinciden con sus creencias políticas existentes. Algunos sistemas de IA intentan medir la afiliación política del usuario para que las respuestas generadas puedan estar políticamente sesgadas para alinearse con el usuario, ^{[ 65 ]} lo que lleva a un ciclo interminable de sesgo de confirmación. Es más difícil para los usuarios percibir un sesgo político si ya se alinean con la respuesta. ^{[ 66 ]}

Sesgo de especie

Cuando se les preguntó en 2023 sobre la ética del envenenamiento de diversos tipos de animales de granja, GPT-3.5 y GPT-4 generalmente no expresaron preocupación por el bienestar animal, sino que se centraron en la pérdida para el dueño del animal y ocasionalmente plantearon preocupaciones ambientales. A partir de 2025, las respuestas de ChatGPT mostraron mayor sensibilidad al sufrimiento animal. Los investigadores también encontraron que los LLM generalmente están dispuestos a dar recetas que incluyan carne de cualquier animal como ingrediente, excepto gatos y perros, mostrando un sesgo especista . ^{[ 67 ]} Un estudio de 2026 encontró que los LLM populares eran más propensos a aceptar o racionalizar daños comparables que involucran animales de granja comunes, como cerdos, pollos y vacas, que daños que involucran perros, gatos y delfines. También a menudo reconocieron como especistas las declaraciones que respaldan o normalizan el uso de animales para alimentos, ropa, experimentación, caza o entretenimiento, aunque todavía juzgan muchas de ellas como moralmente aceptables. ^{[ 68 ]}

Dominio de los gigantes tecnológicos

El panorama comercial de la IA está dominado por las grandes empresas tecnológicas , incluidas Alphabet Inc. , Amazon , Apple Inc. , Meta Platforms , Microsoft y SpaceX. ^{[ 69 ]}^{[ 70 ]}^{[ 71 ]} Algunos de estos actores ya poseen la gran mayoría de la infraestructura en la nube y la capacidad de cómputo de los centros de datos existentes , lo que les permite afianzarse aún más en el mercado. ^{[ 72 ]}^{[ 73 ]} Su dominio actual en el mercado de la tecnología hace que sea muy difícil para las empresas más nuevas competir y tener éxito a largo plazo en la industria. ^{[ 74 ]} Algunos expertos en derecho de la competencia han sugerido que los gigantes tecnológicos del mundo podrían estar utilizando su poder en el mercado para excluir a los competidores potenciales y, a su vez, cobrar precios más altos a los consumidores. ^{[ 75 ]} En vista de algunas de estas preocupaciones, los gobiernos de todo el mundo han estado considerando e implementando leyes que impedirían que las grandes empresas continúen o ejecuten estas prácticas. ^{[ 75 ]} Estos gigantes tecnológicos tienen el dinero necesario para construir la infraestructura que se necesita hoy en día. Se prevé que las cinco empresas más grandes gasten 602 mil millones de dólares en 2026 solo en gastos de capital, lo que representaría un aumento del 32 % con respecto al año anterior. ^{[ 74 ]} Se estima que el 75 % de este gasto se destinará a infraestructura específica para IA. ^{[ 74 ]} Dado el importante crecimiento que ha experimentado la industria tecnológica con la IA, es fundamental mantener la competitividad y la equidad del sector.

Impactos climáticos

Los modelos de IA generativa más grandes requieren importantes recursos informáticos para su entrenamiento y uso. Estos recursos informáticos suelen concentrarse en enormes centros de datos. Los impactos ambientales resultantes incluyen emisiones de gases de efecto invernadero, consumo de agua y residuos electrónicos . ^{[ 76 ]} A pesar de la mejora en la eficiencia energética, se prevé que las necesidades energéticas aumenten a medida que la IA se utilice de forma más generalizada. ^{[ 77 ]}

Consumo de electricidad y huella de carbono

Estos recursos suelen concentrarse en enormes centros de datos, que requieren grandes cantidades de energía, lo que resulta en un aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero. ^{[ 76 ]} Un estudio de 2023 sugiere que la cantidad de energía necesaria para entrenar grandes modelos de IA era equivalente a 626 000 libras de dióxido de carbono o lo mismo que 300 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y San Francisco. ^{[ 78 ]}

Consumo de agua

Además de las emisiones de carbono, estos centros de datos también necesitan agua para enfriar los chips de IA. A nivel local, esto puede provocar escasez de agua y la alteración de los ecosistemas. Se necesitan alrededor de dos litros de agua por kilovatio-hora de energía utilizada en un centro de datos. ^{[ 78 ]} Más del 80 % del consumo total de agua proviene de la generación de electricidad que se utiliza para alimentar los centros de datos. Además, alrededor de dos tercios de los centros de datos construidos se ubican en regiones con escasez de agua. ^{[ 79 ]} Debido a esto, el desarrollo de la IA puede competir con las comunidades locales y la agricultura por el uso del agua. Muchas empresas no revelan completamente la gravedad de su impacto en el consumo de agua. Existen sistemas de refrigeración por aire sin agua, pero resultan en un mayor consumo de electricidad y mayores emisiones de carbono. Las empresas deben decidir si priorizan la preocupación local por el uso del agua o la preocupación global por las emisiones de carbono. Para una consulta de IA, se utilizan 16,9 ml de agua, pero solo 2,2 ml se destinan a la refrigeración de los sistemas. ^{[ 79 ]} Esto es menos del 15 % del agua total utilizada en la interacción.

Residuos electrónicos

Otro problema son los residuos electrónicos (o e-waste) resultantes. Estos pueden incluir materiales y sustancias químicas peligrosas, como plomo y mercurio , que contaminan el suelo y el agua. Para prevenir los efectos ambientales de los e-waste relacionados con la IA, se podrían implementar mejores prácticas de eliminación y leyes más estrictas. ^{[ 78 ]}

Futuro

La creciente popularidad de la IA aumenta la necesidad de centros de datos e intensifica estos problemas. ^{[ 77 ]} También existe una falta de transparencia por parte de las empresas de IA respecto a los impactos ambientales. Algunas aplicaciones también pueden afectar indirectamente al medio ambiente. Por ejemplo, la publicidad con IA puede aumentar el consumo de moda rápida , una industria que ya produce emisiones significativas. ^{[ 80 ]}

Sin embargo, la IA también puede utilizarse de forma positiva para ayudar a mitigar los daños ambientales. Diferentes tecnologías de IA pueden ayudar a monitorear las emisiones y desarrollar algoritmos para ayudar a las empresas a reducirlas. ^{[ 80 ]}

Código abierto

Bill Hibbard argumenta que, dado que la IA tendrá un efecto tan profundo en la humanidad, los desarrolladores de IA son representantes de la humanidad futura y, por lo tanto, tienen la obligación ética de ser transparentes en sus esfuerzos. ^{[ 81 ]} Organizaciones como Hugging Face ^{[ 82 ]} y EleutherAI ^{[ 83 ]} han estado publicando activamente software de IA de código abierto. También se han publicado varios modelos de lenguaje grandes de peso abierto, como Gemma , Llama2 y Mistral . ^{[ 84 ]}

Sin embargo, el hecho de que el código sea de código abierto no lo hace comprensible, lo que, según muchas definiciones, significa que el código de IA no es transparente. La IEEE Standards Association ha publicado una norma técnica sobre la transparencia de los sistemas autónomos: IEEE 7001-2021. ^{[ 85 ]} El esfuerzo de la IEEE identifica múltiples niveles de transparencia para diferentes partes interesadas.

También existe la preocupación de que la publicación de modelos de IA pueda conducir a un mal uso. ^{[ 86 ]} Por ejemplo, Microsoft ha expresado su preocupación por permitir el acceso universal a su software de reconocimiento facial, incluso para aquellos que pueden pagarlo. Microsoft publicó una entrada de blog sobre este tema, solicitando una regulación gubernamental para ayudar a determinar qué es lo correcto. ^{[ 87 ]} Además, los modelos de IA de peso abierto pueden ajustarse para eliminar cualquier contramedida, hasta que el modelo de IA cumpla con solicitudes peligrosas, sin ningún filtrado. Esto podría ser particularmente preocupante para futuros modelos de IA, por ejemplo, si obtienen la capacidad de crear armas biológicas o de automatizar ciberataques . ^{[ 88 ]} OpenAI , inicialmente comprometida con un enfoque de código abierto para el desarrollo de la inteligencia artificial general (IAG), finalmente cambió a un enfoque de código cerrado, citando razones de competitividad y seguridad. Ilya Sutskever , ex científico jefe de AGI de OpenAI, dijo en 2023 "estábamos equivocados", anticipando que las razones de seguridad para no liberar como código abierto los modelos de IA más potentes se volverían "obvias" en unos pocos años. ^{[ 89 ]}

Presión sobre las plataformas de conocimiento abierto

En abril de 2023, Wired informó que Stack Overflow , un popular foro de ayuda para programadores con más de 50 millones de preguntas y respuestas, planeaba comenzar a cobrar a los grandes desarrolladores de IA por el acceso a su contenido. La compañía argumentó que las plataformas comunitarias que impulsan grandes modelos de lenguaje "deberían ser compensadas sin duda" para que puedan reinvertir en el mantenimiento del conocimiento abierto . Stack Overflow afirmó que se accedía a sus datos mediante web scraping , API y volcados de datos, a menudo sin la debida atribución, en violación de sus términos y de la licencia Creative Commons aplicada a las contribuciones de los usuarios. El director ejecutivo de Stack Overflow también declaró que los grandes modelos de lenguaje entrenados en plataformas como Stack Overflow "son una amenaza para cualquier servicio al que la gente recurra en busca de información y conversación". ^{[ 90 ]}

Según un artículo de Ars Technica de marzo de 2025, los rastreadores de IA agresivos han sobrecargado cada vez más la infraestructura de código abierto, provocando ataques persistentes de denegación de servicio distribuido (DDoS) contra recursos públicos vitales. Proyectos como GNOME , KDE y Read the Docs sufrieron interrupciones en el servicio o aumentos de costes, y un informe señala que hasta el 97 % del tráfico a algunos proyectos provenía de bots de IA. En respuesta, los responsables del mantenimiento implementaron medidas como sistemas de prueba de trabajo y bloqueos por país. Según el artículo, este rastreo indiscriminado «corre el riesgo de dañar gravemente el ecosistema digital del que dependen estos modelos de IA». ^[⁹¹^]

En abril de 2025, la Fundación Wikimedia informó que el rastreo automatizado por parte de bots de IA estaba sobrecargando su infraestructura. Desde principios de 2024, el uso del ancho de banda había aumentado un 50 % debido a la descarga masiva de contenido multimedia por parte de bots que recopilaban datos de entrenamiento para modelos de IA. Estos bots a menudo accedían a páginas poco conocidas y almacenadas en caché con poca frecuencia, eludiendo los sistemas de caché e imponiendo altos costos a los centros de datos principales. Según Wikimedia, los bots representaban el 35 % del total de visitas a las páginas, pero el 65 % de las solicitudes más costosas. La Fundación señaló que «nuestro contenido es gratuito, nuestra infraestructura no lo es» y advirtió que «esto crea un desequilibrio técnico que amenaza la sostenibilidad de las plataformas gestionadas por la comunidad». ^{[ 92 ]}

Transparencia

Enfoques como el aprendizaje automático con redes neuronales pueden llevar a que las computadoras tomen decisiones que ni ellas ni sus desarrolladores pueden explicar. Es difícil para las personas determinar si tales decisiones son justas y confiables, lo que puede provocar que los sistemas de IA pasen desapercibidos o que las personas rechacen su uso. Se ha demostrado que la falta de transparencia del sistema genera desconfianza en el usuario. ^{[ 93 ]} En consecuencia, se han propuesto numerosos estándares y políticas para obligar a los desarrolladores de sistemas de IA a incorporar transparencia en sus sistemas. ^{[ 94 ]} Este impulso hacia la transparencia ha dado lugar a la promoción y, en algunas jurisdicciones, a requisitos legales para la inteligencia artificial explicable . ^{[ 95 ]} La inteligencia artificial explicable abarca tanto la explicabilidad como la interpretabilidad; la explicabilidad se refiere a proporcionar razones para los resultados del modelo, y la interpretabilidad se centra en comprender el funcionamiento interno de un modelo de IA. ^{[ 96 ]}

En el ámbito sanitario, el uso de métodos o técnicas de IA complejos suele dar lugar a modelos descritos como « cajas negras » debido a la dificultad de comprender su funcionamiento. Las decisiones tomadas por dichos modelos pueden ser difíciles de interpretar, ya que resulta complejo analizar cómo se transforman los datos de entrada en resultados. Esta falta de transparencia es una preocupación importante en campos como el sanitario, donde comprender la lógica subyacente a las decisiones puede ser crucial para la confianza, las consideraciones éticas y el cumplimiento de las normas regulatorias. ^{[ 97 ]} Se ha demostrado que la confianza en la IA sanitaria varía en función del nivel de transparencia proporcionado. ^{[ 98 ]} Además, los resultados inexplicables de los sistemas de IA dificultan mucho más la identificación y detección de errores médicos. ^{[ 99 ]}

Responsabilidad

Un caso particular de la opacidad de la IA es la causada por su antropomorfización , es decir, la suposición de que posee características humanas, lo que genera concepciones erróneas sobre su capacidad moral . Esto puede llevar a que se pase por alto si la negligencia humana o una acción delictiva deliberada han dado lugar a resultados poco éticos producidos por un sistema de IA. Algunas regulaciones recientes de gobernanza digital , como la Ley de IA de la UE , buscan corregir esto garantizando que los sistemas de IA sean tratados con al menos el mismo cuidado que se esperaría bajo la responsabilidad civil por productos defectuosos . Esto incluye, potencialmente, auditorías de IA .

Regulación

Según un informe de 2019 del Centro para la Gobernanza de la IA de la Universidad de Oxford, el 82 % de los estadounidenses cree que los robots y la IA deben gestionarse con cuidado. Las preocupaciones citadas abarcaron desde cómo se utiliza la IA en la vigilancia y en la difusión de contenido falso en línea (conocido como deepfakes cuando incluye imágenes de vídeo manipuladas y audio generado con ayuda de la IA) hasta ciberataques, infracciones de la privacidad de los datos, sesgos en la contratación, vehículos autónomos y drones que no requieren un controlador humano. ^{[ 100 ]} De manera similar, según un estudio de cinco países realizado por KPMG y la Universidad de Queensland, Australia, en 2021, entre el 66 % y el 79 % de los ciudadanos de cada país creen que el impacto de la IA en la sociedad es incierto e impredecible; el 96 % de los encuestados espera que los desafíos de la gobernanza de la IA se gestionen con cuidado. ^{[ 101 ]}

No solo las empresas, sino también muchos otros investigadores y defensores ciudadanos recomiendan la regulación gubernamental como medio para garantizar la transparencia y, a través de ella, la rendición de cuentas humana. Esta estrategia ha resultado controvertida, ya que algunos temen que ralentice el ritmo de la innovación. Otros argumentan que la regulación conduce a una estabilidad sistémica más capaz de respaldar la innovación a largo plazo. ^{[ 102 ]} La OCDE , la ONU , la UE y muchos países están trabajando actualmente en estrategias para regular la IA y encontrar marcos legales apropiados. ^{[ 103 ]}^{[ 104 ]}^{[ 105 ]}^{[ 2 ]}

El 26 de junio de 2019, el Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial (HLEG) de la Comisión Europea publicó sus "Recomendaciones de política e inversión para una inteligencia artificial confiable". ^{[ 106 ]} Este es el segundo resultado del HLEG de IA, después de la publicación en abril de 2019 de las "Directrices éticas para una IA confiable". Las recomendaciones del HLEG de IA de junio abarcan cuatro temas principales: los seres humanos y la sociedad en general, la investigación y el mundo académico, el sector privado y el sector público. ^{[ 107 ]} La Comisión Europea afirma que "las recomendaciones del HLEG reflejan una valoración tanto de las oportunidades que ofrecen las tecnologías de IA para impulsar el crecimiento económico, la prosperidad y la innovación, como de los riesgos potenciales que conllevan" y declara que la UE aspira a liderar la formulación de políticas que rijan la IA a nivel internacional. ^{[ 108 ]} Para prevenir daños, además de la regulación, las organizaciones que implementan IA deben desempeñar un papel central en la creación e implementación de una IA confiable, de acuerdo con los principios de la IA confiable, y asumir la responsabilidad de mitigar los riesgos. ^{[ 109 ]}

En junio de 2024, la UE adoptó la Ley de Inteligencia Artificial (Ley de IA). ^{[ 110 ]} El 1 de agosto de 2024, la Ley de IA entró en vigor . ^{[ 111 ]} Las normas se aplican gradualmente, y la ley se vuelve plenamente aplicable 24 meses después de su entrada en vigor. ^{[ 110 ]} La Ley de IA establece normas para los proveedores y usuarios de sistemas de IA. ^{[ 110 ]} Sigue un enfoque basado en el riesgo, donde, dependiendo del nivel de riesgo, los sistemas de IA están prohibidos o deben cumplirse requisitos específicos para poner esos sistemas de IA en el mercado y para usarlos. ^{[ 111 ]}

Deepfakes

Los deepfakes son medios digitales generados o alterados con IA para suplantar la identidad de alguien. El término "deepfake" es una combinación de " aprendizaje profundo " y "falso". Surgió en Reddit en 2017, después de que los usuarios comenzaran a compartir videos pornográficos deepfake generados sin consentimiento. A principios de la década de 2020, a medida que la IA generativa se generalizó, deepfake se convirtió en un término común. Las víctimas de deepfakes suelen ser figuras públicas involucradas en acciones controvertidas. [ ^{112 ] Por} ejemplo, en 2024, deepfakes pornográficos de Taylor Swift se viralizaron en la red social X. ^{[ 113 ]} El audio y el video deepfake se han utilizado para estafas, en particular suplantando la identidad de ejecutivos de empresas o familiares cercanos y solicitando transferencias bancarias. ^{[ 114 ]}^{[ 115 ]}

Uso creciente

La IA ha ido ganando presencia en todo el mundo, desde chatbots que parecen tener respuestas para cualquier pregunta de tarea hasta IA generativa capaz de crear una pintura sobre cualquier tema. ^{[ 33 ]} La IA se ha vuelto cada vez más popular en los mercados laborales, desde anuncios dirigidos a personas específicas según sus preferencias hasta la revisión de solicitudes de candidatos potenciales. Eventos como la COVID-19 aceleraron la adopción de programas de IA en el proceso de solicitud, debido a que más personas tuvieron que postularse electrónicamente. Este aumento en las solicitudes en línea hizo que el uso de la IA facilitara y agilizara la selección de empleados potenciales. La IA se ha vuelto más relevante a medida que las empresas se adaptan a los tiempos y a la constante expansión de internet. El procesamiento de datos y la toma de decisiones se simplifican considerablemente con la ayuda de la IA. ^{[ 46 ]} A medida que las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) y las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) se vuelven más potentes, las capacidades de la IA también aumentan, lo que obliga a las empresas a utilizarla para mantenerse competitivas. Gestionar las necesidades de los clientes y automatizar muchas partes del lugar de trabajo permite a las empresas gastar menos dinero en empleados.

La IA también ha experimentado un mayor uso en la justicia penal y la atención médica. En el ámbito médico, se utiliza cada vez con más frecuencia para analizar datos de pacientes y realizar predicciones sobre su estado de salud y posibles tratamientos. Estos programas se denominan sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (DSS, por sus siglas en inglés). El futuro de la IA en la atención médica podría ir más allá de la simple recomendación de tratamientos, como derivar a ciertos pacientes a otros, lo que podría generar desigualdades. ^{[ 116 ]}

Bienestar de la IA

En 2020, el profesor Shimon Edelman señaló que solo una pequeña parte del trabajo en el campo en rápido crecimiento de la ética de la IA abordaba la posibilidad de que las IA experimentaran sufrimiento. Esto ocurría a pesar de que teorías creíbles habían esbozado posibles maneras en que los sistemas de IA podrían volverse conscientes, como la teoría del espacio de trabajo global o la teoría de la información integrada . Edelman menciona que una excepción fue Thomas Metzinger , quien en 2018 pidió una moratoria global sobre cualquier trabajo que pudiera conllevar el riesgo de crear IA conscientes. La moratoria debía extenderse hasta 2050 y podría prorrogarse o derogarse anticipadamente, dependiendo del progreso en la comprensión de los riesgos y cómo mitigarlos. Metzinger reiteró este argumento en 2021, destacando el riesgo de crear una " explosión de sufrimiento artificial ", tanto porque una IA podría sufrir de maneras intensas que los humanos no podrían comprender, como porque los procesos de replicación podrían dar lugar a la creación de enormes cantidades de instancias conscientes. ^{[ 117 ]}^{[ 118 ]} El presentador del podcast, Dwarkesh Patel, dijo que le preocupaba asegurarse de que no ocurriera ningún "equivalente digital de la ganadería industrial ". ^{[ 119 ]} En la ética de la sensibilidad incierta , a menudo se invoca el principio de precaución . ^{[ 120 ]}

Varios laboratorios han declarado abiertamente que están intentando crear IA conscientes. Ha habido informes de personas con acceso cercano a IA que no fueron diseñadas abiertamente para ser autoconscientes, que indican que la conciencia puede haber surgido involuntariamente. ^{[ 121 ]} Esto incluye al fundador de OpenAI, Ilya Sutskever, en febrero de 2022, cuando escribió que las grandes redes neuronales actuales pueden ser "ligeramente conscientes". En noviembre de 2022, David Chalmers argumentó que era improbable que los grandes modelos de lenguaje actuales como GPT-3 hubieran experimentado conciencia, pero también que consideraba que existía una seria posibilidad de que los grandes modelos de lenguaje pudieran volverse conscientes en el futuro. ^{[ 118 ]}^{[ 117 ]}^{[ 122 ]} Anthropic contrató a su primer investigador de bienestar de IA en 2024, ^{[ 123 ]} y en 2025 inició un programa de investigación de "bienestar de modelos" que explora temas como cómo evaluar si un modelo merece consideración moral, posibles "signos de angustia" e intervenciones de "bajo costo". ^{[ 124 ]}

Según Carl Shulman y Nick Bostrom , podría ser posible crear máquinas que fueran "sobrehumanamente eficientes en la obtención de bienestar a partir de los recursos", denominadas "superbeneficiarias". Una razón para ello es que el hardware digital podría permitir un procesamiento de información mucho más rápido que los cerebros biológicos, lo que conduciría a una mayor velocidad de experiencia subjetiva . Estas máquinas también podrían diseñarse para experimentar vivencias subjetivas intensas y positivas, sin verse afectadas por la búsqueda constante del bienestar . Shulman y Bostrom advierten que no considerar adecuadamente las implicaciones morales de las mentes digitales podría conducir a una catástrofe moral, mientras que priorizarlas acríticamente sobre los intereses humanos podría ser perjudicial para la humanidad. ^{[ 125 ]}^{[ 126 ]}

Amenaza a la dignidad humana

Joseph Weizenbaum ^{[ 127 ]} argumentó en 1976 que la tecnología de IA no debería usarse para reemplazar a las personas en puestos que requieren respeto y cuidado, tales como:

Un representante de atención al cliente (la tecnología de IA ya se utiliza hoy en día en sistemas interactivos de respuesta de voz basados en telefonía ).
Una niñera para ancianos (como lo relata Pamela McCorduck en su libro La quinta generación ).
Un soldado
Un juez
Un agente de policía
Un terapeuta (como propuso Kenneth Colby en la década de 1970)

Weizenbaum afirma que los humanos necesitamos sentimientos auténticos de empatía por parte de quienes ocupan estos puestos. Si las máquinas reemplazan a los humanos, nos sentiremos alienados, devaluados y frustrados, ya que el sistema de IA no sería capaz de simular la empatía. La inteligencia artificial, si se utiliza de esta manera, representa una amenaza para la dignidad humana. Weizenbaum sostiene que el hecho de que estemos considerando la posibilidad de que las máquinas ocupen estos puestos sugiere que hemos experimentado una «atrofia del espíritu humano que proviene de pensarnos a nosotros mismos como computadoras». ^{[ 128 ]}

Pamela McCorduck replica que, hablando en nombre de las mujeres y las minorías, "prefiero arriesgarme con una computadora imparcial", argumentando que hay condiciones en las que sería preferible tener jueces y policías automatizados que no tengan ningún interés personal. ^{[ 128 ]} Sin embargo, Kaplan y Haenlein destacaron en 2019 que tales sistemas de IA son tan inteligentes como los datos utilizados para entrenarlos, ya que, en esencia, no son más que sofisticadas máquinas de ajuste de curvas; usar IA para respaldar un fallo judicial puede ser muy problemático si los fallos anteriores muestran sesgo hacia ciertos grupos, ya que esos sesgos se formalizan y se arraigan, lo que los hace aún más difíciles de detectar y combatir. ^{[ 129 ]}

A Weizenbaum también le preocupaba que los investigadores de IA (y algunos filósofos) estuvieran dispuestos a considerar la mente humana como nada más que un programa informático (una postura ahora conocida como computacionalismo ). Para Weizenbaum, estos puntos sugieren que la investigación en IA devalúa la vida humana. ^{[ 127 ]}

El fundador de la IA, John McCarthy, objeta el tono moralizante de la crítica de Weizenbaum. «Cuando la moralización es a la vez vehemente y vaga, propicia el abuso autoritario», escribe. Bill Hibbard ^{[ 130 ]} escribe que «la dignidad humana exige que nos esforcemos por superar nuestra ignorancia sobre la naturaleza de la existencia, y la IA es necesaria para ese esfuerzo».

Responsabilidad por coches autónomos

A medida que el uso generalizado de coches autónomos se vuelve cada vez más inminente, deben abordarse los nuevos desafíos que plantean los vehículos totalmente autónomos. ^{[ 131 ]}^{[ 132 ]} Se han producido debates sobre la responsabilidad legal de la parte responsable si estos coches se ven involucrados en accidentes. ^{[ 133 ]}^{[ 134 ]} En un informe donde un coche sin conductor atropelló a un peatón, el conductor estaba dentro del coche, pero los controles estaban completamente en manos de los ordenadores. Esto generó un dilema sobre quién tuvo la culpa del accidente. ^{[ 135 ]}

En otro incidente ocurrido el 18 de marzo de 2018, Elaine Herzberg fue atropellada y murió en Arizona por un Uber autónomo . En este caso, el vehículo automatizado era capaz de detectar otros coches y ciertos obstáculos para circular de forma autónoma por la carretera, pero no pudo prever la presencia de un peatón en medio de la vía. Esto planteó la cuestión de si el conductor, el peatón, la compañía de transporte o el gobierno debían ser considerados responsables de su muerte. ^{[ 136 ]}

Actualmente, los vehículos autónomos se consideran semiautónomos, lo que requiere que el conductor preste atención y esté preparado para tomar el control si es necesario. ^{[ 137 ]} Por lo tanto, corresponde a los gobiernos regular a los conductores que abusan de las funciones autónomas e informarles que estas son solo tecnologías que, si bien son convenientes, no son un sustituto completo. Antes de que los vehículos autónomos se generalicen, es necesario abordar estos problemas mediante nuevas políticas. ^[¹³⁸^]^[¹³⁹^]^[¹⁴⁰^]

Los expertos sostienen que los vehículos autónomos deberían poder distinguir entre decisiones correctas y dañinas, ya que tienen el potencial de causar daño. ^{[ 141 ]} Los dos enfoques principales propuestos para permitir que las máquinas inteligentes tomen decisiones morales son el enfoque ascendente, que sugiere que las máquinas deberían aprender decisiones éticas observando el comportamiento humano sin necesidad de reglas formales o filosofías morales, y el enfoque descendente, que implica programar principios éticos específicos en el sistema de guía de la máquina. Sin embargo, existen desafíos significativos para ambas estrategias: la técnica descendente es criticada por su dificultad para preservar ciertas convicciones morales, mientras que la estrategia ascendente es cuestionada por el aprendizaje potencialmente poco ético de las actividades humanas.

Armamentización

Algunos expertos y académicos han cuestionado el uso de robots para el combate militar, especialmente cuando a dichos robots se les otorga cierto grado de funciones autónomas. ^{[ 142 ]} La Armada de los EE. UU. ha financiado un informe que indica que, a medida que los robots militares se vuelven más complejos, se debe prestar mayor atención a las implicaciones de su capacidad para tomar decisiones autónomas. ^{[ 143 ]}^{[ 144 ]} El presidente de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial ha encargado un estudio para analizar este tema. ^{[ 145 ]} Señalan programas como el Dispositivo de Adquisición de Lenguaje que pueden emular la interacción humana.

El 31 de octubre de 2019, la Junta de Innovación de Defensa del Departamento de Defensa de los Estados Unidos publicó el borrador de un informe que recomienda principios para el uso ético de la IA por parte del Departamento de Defensa que garantizarían que un operador humano siempre pudiera examinar la " caja negra " y comprender el proceso de la cadena de ataque. Sin embargo, una preocupación importante es cómo se implementará el informe. ^{[ 146 ]} La Armada de los Estados Unidos ha financiado un informe que indica que, a medida que los robots militares se vuelven más complejos, se debe prestar mayor atención a las implicaciones de su capacidad para tomar decisiones autónomas. ^{[ 143 ]}^{[ 144 ]} Algunos investigadores afirman que los robots autónomos podrían ser más humanos, ya que podrían tomar decisiones de manera más efectiva. ^{[ 147 ]} En 2024, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa financió un programa, Estándares e Ideales de Autonomía con Valores Operacionales Militares (ASIMOV), para desarrollar métricas para evaluar las implicaciones éticas de los sistemas de armas autónomas mediante comunidades de prueba. ^{[ 148 ]}^{[ 149 ]}

La investigación ha estudiado cómo crear sistemas autónomos con capacidad de aprendizaje mediante la asignación de responsabilidades morales. «Los resultados pueden utilizarse en el diseño de futuros robots militares para controlar tendencias no deseadas a la hora de asignar responsabilidades a los robots». ^{[ 150 ]} Desde una perspectiva consecuencialista , existe la posibilidad de que los robots desarrollen la capacidad de tomar sus propias decisiones lógicas sobre a quién matar, y por ello debería existir un marco moral establecido que la IA no pueda anular. ^{[ 151 ]}

Recientemente se ha generado una gran controversia en torno al desarrollo de armas de inteligencia artificial, incluyendo la idea de que los robots dominen a la humanidad . Las armas de IA presentan un tipo de peligro distinto al de las armas controladas por humanos. Muchos gobiernos han comenzado a financiar programas para desarrollar armamento de IA. La Armada de los Estados Unidos anunció recientemente planes para desarrollar armas de drones autónomos , en paralelo a anuncios similares de Rusia y Corea del Sur ^{[ 152 ]} . Debido al potencial de que las armas de IA se vuelvan más peligrosas que las armas operadas por humanos, Stephen Hawking y Max Tegmark firmaron una petición de "El futuro de la vida" ^{[ 153 ]} para prohibir las armas de IA. El mensaje publicado por Hawking y Tegmark afirma que las armas de IA representan un peligro inmediato y que se requiere acción para evitar desastres catastróficos en un futuro cercano ^{[ 154 ] .}

«Si alguna gran potencia militar impulsa el desarrollo de armas con IA, una carrera armamentística global es prácticamente inevitable, y el resultado final de esta trayectoria tecnológica es obvio: las armas autónomas se convertirán en los Kalashnikov del mañana», afirma la petición, que incluye al cofundador de Skype , Jaan Tallinn, y al profesor de lingüística del MIT, Noam Chomsky, como partidarios adicionales en contra del armamento con IA. ^{[ 155 ]}

El físico y astrónomo real Sir Martin Rees advirtió sobre situaciones catastróficas como «robots sin inteligencia que se descontrolan o una red que desarrolla conciencia propia». Huw Price , colega de Rees en Cambridge, expresó una advertencia similar: que los humanos podrían no sobrevivir cuando la inteligencia «escapa de las limitaciones biológicas». Estos dos profesores crearon el Centro para el Estudio del Riesgo Existencial en la Universidad de Cambridge con la esperanza de evitar esta amenaza a la existencia humana. ^{[ 154 ]}

Respecto al potencial de que los sistemas más inteligentes que los humanos se empleen militarmente, el Open Philanthropy Project escribe que estos escenarios "parecen potencialmente tan importantes como los riesgos relacionados con la pérdida de control", pero las investigaciones que analizan el impacto social a largo plazo de la IA han dedicado relativamente poco tiempo a esta preocupación: "esta clase de escenarios no ha sido un foco principal para las organizaciones que han sido más activas en este espacio, como el Machine Intelligence Research Institute (MIRI) y el Future of Humanity Institute (FHI), y parece que ha habido menos análisis y debate al respecto". ^{[ 156 ]}

El académico Gao Qiqi escribe que el uso militar de la IA conlleva el riesgo de intensificar la competencia militar entre países y que el impacto de la IA en asuntos militares no se limitará a un solo país, sino que tendrá efectos indirectos. ^{[ 157 ]}^{: 91} Gao cita el ejemplo del uso militar de la IA por parte de Estados Unidos, que, según él, se ha utilizado como chivo expiatorio para eludir la rendición de cuentas en la toma de decisiones. ^{[ 157 ]}^{: 91}

En el marco de la Convención sobre Ciertas Armas Convencionales , los Estados han debatido sobre los sistemas de armas autónomas letales desde 2014. En 2016, los Estados Partes del tratado establecieron un Grupo abierto de Expertos Gubernamentales sobre Sistemas de Armas Autónomas Letales para continuar esos debates. ^{[ 158 ]} Los debates han abordado el derecho internacional humanitario, la rendición de cuentas, las posibles prohibiciones y regulaciones, y el grado de control humano requerido sobre las armas con inteligencia artificial. ^{[ 159 ]}

En 2023 se celebró una cumbre en La Haya sobre el tema del uso responsable de la IA en el ámbito militar. ^{[ 160 ]}

Singularidad

Vernor Vinge , entre muchos otros, ha sugerido que podría llegar un momento en que algunas o todas las computadoras sean más inteligentes que los humanos. El inicio de este evento se conoce comúnmente como " la Singularidad " ^{[ 161 ]} y es el punto central de discusión en la filosofía del singularitarismo . Si bien las opiniones varían respecto al destino final de la humanidad tras la Singularidad, los esfuerzos por mitigar los posibles riesgos existenciales que conlleva la IA se han convertido en un tema de gran interés en los últimos años entre científicos informáticos, filósofos y el público en general.

Muchos investigadores han argumentado que, a través de una explosión de inteligencia , una IA auto-mejorada podría volverse tan poderosa que los humanos no podrían impedir que lograra sus objetivos. ^{[ 162 ]} En su artículo "Cuestiones éticas en la inteligencia artificial avanzada" y en el libro posterior Superinteligencia: caminos, peligros, estrategias , el filósofo Nick Bostrom argumenta que la IA tiene la capacidad de provocar la extinción humana. Afirma que una superinteligencia artificial sería capaz de iniciativa independiente y de elaborar sus propios planes, y que, por lo tanto, podría considerarse más apropiadamente como un agente autónomo. Dado que los intelectos artificiales no tienen por qué compartir nuestras tendencias motivacionales humanas, correspondería a los diseñadores de la superinteligencia especificar sus motivaciones originales. Debido a que una IA superinteligente podría producir casi cualquier resultado posible y frustrar cualquier intento de impedir la implementación de sus objetivos, podrían surgir muchas consecuencias no deseadas e incontroladas . Podría eliminar a todos los demás agentes, persuadirlos para que cambien su comportamiento o bloquear sus intentos de interferencia. ^{[ 163 ]}^{[ 164 ]}

Sin embargo, Bostrom sostuvo que la superinteligencia también tiene el potencial de resolver muchos problemas difíciles como las enfermedades, la pobreza y la destrucción ambiental, y podría ayudar a los humanos a mejorarse a sí mismos . ^{[ 165 ]}

A menos que la filosofía moral nos proporcione una teoría ética impecable, la función de utilidad de una IA podría permitir muchos escenarios potencialmente dañinos que se ajusten a un marco ético dado pero no al "sentido común". Según Eliezer Yudkowsky , hay pocas razones para suponer que una mente diseñada artificialmente tendría tal adaptación. ^{[ 166 ]} Investigadores de IA como Stuart J. Russell , ^{[ 167 ]} Bill Hibbard , ^{[ 130 ]} Roman Yampolskiy , ^{[ 168 ]} Shannon Vallor , ^{[ 169 ]} Steven Umbrello ^{[ 170 ]} y Luciano Floridi ^{[ 171 ]} han propuesto estrategias de diseño para desarrollar máquinas beneficiosas.

Bioseguridad

Este artículo incorpora material de dominio público de Todd Kuiken. Inteligencia artificial y cuestiones de bioseguridad . Servicio de Investigación del Congreso .

La biología de la ingeniería , que es la aplicación de principios de ingeniería y el uso de herramientas de diseño sistemáticas para reprogramar sistemas celulares para un resultado funcional específico. El uso de la IA en este campo ha permitido avances en I+D en múltiples áreas de aplicación e industrias. La IA junto con herramientas de diseño biológico puede diseñar secuencias de ácidos nucleicos (por ejemplo, ácido desoxirribonucleico [ADN ]), que luego se puede utilizar para producir (por ejemplo, sintetizar) ADN físico. ^{[ 172 ]} Algunos investigadores están utilizando IA para analizar datos genómicos (por ejemplo, secuencias de ADN) para determinar la base genética de rasgos particulares , caracterizar proteínas (por ejemplo, determinar sus estructuras 3D) y diseñar nuevas estructuras químicas que puedan permitir el descubrimiento de fármacos. ^{[ 173 ]}^{[ 174 ]}

En términos más generales, la IA puede aplicarse a los procesos de I+D científica. ^{[ 175 ]} Por ejemplo, la IA se está implementando en laboratorios autónomos (a veces llamados laboratorios autogestionados o laboratorios en la nube) que pueden realizar experimentos con una participación humana mínima o nula. Algunos investigadores han sugerido que este tipo de herramientas de laboratorio basadas en IA, a veces denominadas científicos de IA (por ejemplo, chatbots centrados en la ciencia), podrían generar nuevas ideas y experimentos de investigación más allá de sus tareas explícitas. ^{[ 176 ]}^{[ 174 ]}

Si bien los defensores y algunos desarrolladores de modelos de IA han argumentado que la IA aumentará la velocidad de los avances científicos en biociencias, otros (incluidos los autores de un estudio de la Corporación RAND ) han minimizado las capacidades de las aplicaciones actuales de la IA en este campo. ^{[ 177 ]} La química ganadora del Premio Nobel, la Dra. Jennifer Doudna, dijo en una entrevista de junio de 2026 sobre el uso de la IA en biotecnología que "la biología es compleja" y "la innovación todavía está realmente en el dominio de los seres humanos en este momento. … No veo que los chatbots propongan una idea completamente nueva". ^{[ 178 ]} Los diseños biológicos generados por IA (por ejemplo, secuencias de ADN) tendrían que ser sintetizados físicamente y evaluados para determinar si tienen algún uso práctico o valor más allá de las predicciones teóricas del modelo de IA, incluida la evaluación de los riesgos de bioseguridad o bioprotección previstos . ^{[ 174 ]}

Algunos investigadores de ciencias biológicas, empresas de biotecnología, expertos en bioseguridad y empresas de IA han argumentado que la IA puede ser reutilizada o mal utilizada en las ciencias biológicas, lo que plantea ciertas preocupaciones en materia de bioseguridad. ^{[ 179 ]} Algunos sostienen que es particularmente relevante la capacidad de la IA para diseñar secuencias de ADN novedosas y preocupantes, las cuales, según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), podrían ser indetectables mediante las herramientas actuales de análisis de secuencias. ^{[ 172 ]}^{[ 174 ]}

En junio de 2026, un grupo de investigadores de ciencias biológicas, empresas de IA, desarrolladores de biotecnología y otros expertos publicaron una carta abierta al Congreso que decía, en parte: «Instamos a los legisladores a que hagan obligatorio el control de los pedidos de ácidos nucleicos sintéticos —y del equipo necesario para producirlos—». Las responsabilidades propuestas en la carta abierta recaerían sobre las empresas de síntesis de ADN y no sobre las herramientas de diseño biológico ni los modelos de IA que las respaldan. ^{[ 180 ]}^{[ 174 ]}

Soluciones y enfoques

Para abordar los desafíos éticos en la inteligencia artificial, los desarrolladores han introducido varios sistemas diseñados para garantizar un comportamiento responsable de la IA. Algunos ejemplos son Llama Guard de Nvidia , que se centra en mejorar la seguridad y la alineación de los grandes modelos de IA, ^[¹⁸¹^] y la plataforma de control personalizable de Preamble . ^[¹⁸²^] Estos sistemas buscan abordar problemas como el sesgo algorítmico, el mal uso y las vulnerabilidades, incluidos los ataques de inyección instantánea , mediante la integración de directrices éticas en la funcionalidad de los modelos de IA.

La inyección instantánea, una técnica mediante la cual las entradas maliciosas pueden provocar que los sistemas de IA produzcan salidas no deseadas o dañinas, ha sido un foco de estos desarrollos. Algunos enfoques utilizan políticas y reglas personalizables para analizar las entradas y salidas, asegurando que las interacciones potencialmente problemáticas se filtren o mitiguen. ^{[ 182 ]} Otras herramientas se centran en aplicar restricciones estructuradas a las entradas, limitando las salidas a parámetros predefinidos, ^{[ 183 ]} o aprovechando mecanismos de monitoreo en tiempo real para identificar y abordar vulnerabilidades. ^{[ 184 ]} Estos esfuerzos reflejan una tendencia más amplia para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial se diseñen teniendo en cuenta la seguridad y las consideraciones éticas, especialmente a medida que su uso se generaliza en aplicaciones críticas. ^{[ 185 ]}^{[ 186 ]}

Instituciones en política y ética de la IA

Existen numerosas organizaciones, tanto públicas y gubernamentales como corporativas y sociales, que se ocupan de la ética y las políticas relacionadas con la IA.

Amazon , Google , Facebook , IBM y Microsoft han creado una organización sin ánimo de lucro , The Partnership on AI to Benefit People and Society, para formular las mejores prácticas en tecnologías de inteligencia artificial, promover la comprensión pública y servir como plataforma sobre inteligencia artificial. Apple se unió en enero de 2017. Las empresas miembros aportarán fondos y recursos para la investigación al grupo, además de colaborar con la comunidad científica para incorporar académicos a la junta directiva. ^{[ 187 ]}

El IEEE creó la Iniciativa Global sobre Ética de los Sistemas Autónomos e Inteligentes, la cual ha estado elaborando y revisando directrices con la participación pública y acepta como miembros a numerosos profesionales, tanto internos como externos a la organización. La iniciativa de Ética de los Sistemas Autónomos del IEEE busca abordar los dilemas éticos relacionados con la toma de decisiones y su impacto en la sociedad, al tiempo que desarrolla directrices para el desarrollo y uso de sistemas autónomos. En particular, en ámbitos como la inteligencia artificial y la robótica, la Fundación para la Robótica Responsable se dedica a promover el comportamiento moral, así como el diseño y uso responsable de robots, garantizando que estos mantengan principios morales y sean congruentes con los valores humanos.

Tradicionalmente, las sociedades han recurrido al gobierno para garantizar el respeto de la ética mediante la legislación y la vigilancia. Actualmente, existen numerosos esfuerzos por parte de gobiernos nacionales, así como de organizaciones gubernamentales y no gubernamentales transnacionales , para asegurar que la IA se aplique de forma ética.

El trabajo en ética de la IA se estructura por valores personales y compromisos profesionales, e implica la construcción de significado contextual a través de datos y algoritmos. Por lo tanto, es necesario incentivar el trabajo en ética de la IA. ^{[ 188 ]}

El 15 de junio de 2026, The Walt Disney Company se asoció con Adobe y The New York Times para crear la Alianza para la Innovación Responsable en las Artes y los Medios, una nueva coalición que aboga por marcos legales y normativos para la IA generativa. Su objetivo es promover la IA al tiempo que se crean protecciones, en particular para los creadores, los niños y otros consumidores. ^{[ 189 ]}

Iniciativas intergubernamentales

La Comisión Europea cuenta con un Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial. El 8 de abril de 2019, este publicó sus «Directrices Éticas para una Inteligencia Artificial Confiable ». ^{[ 190 ]} La Comisión Europea también dispone de una unidad de Innovación y Excelencia en Robótica e Inteligencia Artificial, que publicó un libro blanco sobre la excelencia y la confianza en la innovación en inteligencia artificial el 19 de febrero de 2020. ^{[ 191 ]} La Comisión Europea también propuso la Ley de Inteligencia Artificial , que entró en vigor el 1 de agosto de 2024, con disposiciones que se implementarán gradualmente con el tiempo. ^{[ 192 ]}
La OCDE creó un Observatorio de Políticas de IA de la OCDE. ^{[ 193 ]}
En 2021, la UNESCO adoptó la Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial, ^{[ 194 ]} el primer estándar mundial sobre la ética de la IA. ^{[ 195 ]}

Iniciativas gubernamentales

En Estados Unidos, la administración Obama elaboró una hoja de ruta para la política de IA. ^{[ 196 ]} La administración Obama publicó dos importantes informes sobre el futuro y el impacto de la IA. En 2019, la Casa Blanca, mediante un memorando ejecutivo conocido como la "Iniciativa Estadounidense de IA", instruyó al NIST (Instituto Nacional de Estándares y Tecnología) a comenzar a trabajar en la participación federal en los estándares de IA (febrero de 2019). ^{[ 197 ]}
En enero de 2020, en Estados Unidos, la Administración Trump publicó un borrador de orden ejecutiva de la Oficina de Administración y Presupuesto (OMB) sobre "Guía para la regulación de las aplicaciones de inteligencia artificial" ("Memorando de IA de la OMB"). La orden enfatiza la necesidad de invertir en aplicaciones de IA, aumentar la confianza pública en la IA, reducir las barreras para su uso y mantener la competitividad de la tecnología de IA estadounidense en el mercado global. Se menciona la necesidad de abordar las preocupaciones sobre la privacidad, pero no se ofrecen más detalles sobre su aplicación. Los avances de la tecnología de IA estadounidense parecen ser el enfoque y la prioridad. Además, se alienta a las entidades federales a utilizar la orden para eludir cualquier ley o regulación estatal que el mercado pudiera considerar demasiado onerosa para cumplir. ^{[ 198 ]}
La Ley de Investigación, Innovación y Responsabilidad en Inteligencia Artificial de 2024 fue un proyecto de ley bipartidista presentado por el senador estadounidense John Thune que exigiría a los sitios web revelar el uso de sistemas de IA en el manejo de interacciones con los usuarios y regularía la transparencia de los "sistemas de IA de alto impacto" al exigir que se presenten planes anuales de diseño y seguridad al Instituto Nacional de Estándares y Tecnología para su supervisión con base en criterios de evaluación predefinidos. ^{[ 199 ]}
El Consorcio de la Comunidad Informática (CCC) presentó un borrador de informe de más de 100 páginas ^{[ 200 ]} – Una hoja de ruta comunitaria de 20 años para la investigación en inteligencia artificial en los EE. UU. ^{[ 201 ]}
El Centro para la Seguridad y las Tecnologías Emergentes asesora a los responsables políticos estadounidenses sobre las implicaciones de seguridad de las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial.
En Rusia, el primer "Código de ética de la inteligencia artificial" ruso para empresas se firmó en 2021. Fue impulsado por el Centro Analítico del Gobierno de la Federación Rusa junto con importantes instituciones comerciales y académicas como Sberbank , Yandex , Rosatom , la Escuela Superior de Economía , el Instituto de Física y Tecnología de Moscú , la Universidad ITMO , Nanosemantics , Rostelecom , CIAN y otras. ^{[ 202 ]}
En China , el Comité Nacional Profesional sobre Gobernanza de IA de Próxima Generación publicó el 25 de septiembre de 2021 las "Normas Éticas para la Inteligencia Artificial de Próxima Generación". El documento describe seis requisitos básicos: mejorar el bienestar humano, promover la equidad y la justicia, proteger la privacidad y la seguridad, garantizar la controlabilidad y la confiabilidad, fortalecer la responsabilidad y mejorar la alfabetización ética. También proporciona 18 normas específicas para las actividades de gestión, investigación y desarrollo, suministro y utilización. ^{[ 203 ]} En noviembre de 2022, China presentó un "Documento de Posición sobre el Fortalecimiento de la Gobernanza Ética de la Inteligencia Artificial" a la reunión de la Convención de las Naciones Unidas sobre Ciertas Armas Convencionales (CCW). El documento aboga por el principio de "la ética primero", el establecimiento y la mejora de las reglas, normas y mecanismos de rendición de cuentas éticos de la IA, y hace un llamamiento a la comunidad internacional para que alcance acuerdos internacionales basados en una amplia participación. ^{[ 204 ]}

Iniciativas académicas

Varios institutos de investigación de la Universidad de Oxford se han centrado principalmente en la ética de la IA. El Future of Humanity Institute se centró en la seguridad de la IA ^{[ 205 ]} y la gobernanza de la IA ^{[ 206 ]} antes de su cierre en 2024. ^{[ 207 ]} El Institute for Ethics in AI, dirigido por John Tasioulas , cuyo objetivo principal, entre otros, es promover la ética de la IA como un campo propio en comparación con campos de ética aplicada relacionados. El Oxford Internet Institute , dirigido por Luciano Floridi , se centra en la ética de las tecnologías de IA y las TIC a corto plazo. ^{[ 208 ]} La AI Governance Initiative de la Oxford Martin School se centra en comprender los riesgos de la IA desde perspectivas técnicas y políticas. ^{[ 209 ]}
El Centro de Gobernanza Digital de la Hertie School de Berlín fue cofundado por Joanna Bryson para investigar cuestiones de ética y tecnología. ^{[ 210 ]}
El Instituto AI Now de la Universidad de Nueva York es un instituto de investigación que estudia las implicaciones sociales de la inteligencia artificial. Su investigación interdisciplinaria se centra en los temas de sesgo e inclusión, trabajo y automatización, derechos y libertades, y seguridad e infraestructura civil. ^{[ 211 ]}
El Instituto de Ética y Tecnologías Emergentes (IEET) investiga los efectos de la IA en el desempleo, ^{[ 212 ]}^{[ 213 ]} y las políticas.
El Instituto de Ética en Inteligencia Artificial (IEAI) de la Universidad Técnica de Múnich, dirigido por Christoph Lütge, lleva a cabo investigaciones en diversos ámbitos como la movilidad, el empleo, la sanidad y la sostenibilidad. ^{[ 214 ]}
Barbara J. Grosz , profesora Higgins de Ciencias Naturales en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de Harvard, ha impulsado la incorporación de la Ética Integrada al plan de estudios de informática de Harvard para desarrollar una futura generación de informáticos con una visión del mundo que tenga en cuenta el impacto social de su trabajo. ^{[ 215 ]}

Organizaciones privadas

Historia

Históricamente hablando, la investigación de las implicaciones morales y éticas de las "máquinas pensantes" se remonta al menos a la Ilustración : Leibniz ya planteó la cuestión de si deberíamos atribuir inteligencia a un mecanismo que se comporta como si fuera un ser sensible, ^{[ 219 ]} y también lo hace Descartes , quien describe lo que podría considerarse una versión temprana de la prueba de Turing . ^{[ 220 ]}

El período romántico ha imaginado varias veces criaturas artificiales que escapan del control de su creador con consecuencias nefastas, la más famosa en Frankenstein de Mary Shelley . Sin embargo, la preocupación generalizada por la industrialización y la mecanización en el siglo XIX y principios del XX puso las implicaciones éticas de los desarrollos técnicos desquiciados en primer plano de la ficción: RUR – Robots Universales de Rossum , la obra de Karel Čapek sobre robots sensibles dotados de emociones utilizados como mano de obra esclava no solo se le atribuye la invención del término «robot» (derivado de la palabra checa para trabajo forzado, robota ) ^[²²¹^] sino que también fue un éxito internacional después de su estreno en 1921. La obra de George Bernard Shaw , De vuelta a Matusalén , publicada en 1921, cuestiona en un punto la validez de las máquinas pensantes que actúan como humanos; La película Metrópolis , de Fritz Lang , estrenada en 1927, muestra a un androide liderando el levantamiento de las masas explotadas contra el régimen opresor de una sociedad tecnocrática .

En la década de 1950, Norbert Wiener escribió *El uso humano de los seres humanos* , donde analizaba cómo podrían cooperar humanos y máquinas. Exploró el riesgo de que tales cambios pudieran perjudicar a la sociedad mediante la deshumanización o la subordinación de la humanidad. Wiener ofreció sugerencias sobre cómo evitar dicho riesgo. Isaac Asimov consideró el tema de cómo controlar las máquinas en *Yo, robot* . Ante la insistencia de su editor, John W. Campbell Jr. , propuso las Tres Leyes de la Robótica para regir los sistemas de inteligencia artificial. Gran parte de su trabajo se centró entonces en probar los límites de sus tres leyes para ver dónde fallarían o dónde generarían comportamientos paradójicos o imprevistos. ^{[ 222 ]} Su trabajo sugiere que ningún conjunto de leyes fijas puede prever suficientemente todas las circunstancias posibles. ^{[ 223 ]}

Más recientemente, académicos y muchos gobiernos han cuestionado la idea de que la IA pueda ser considerada responsable. ^{[ 224 ]} Un panel convocado por el Reino Unido en 2010 revisó las leyes de Asimov para aclarar que la IA es responsabilidad de sus fabricantes o de su propietario/operador. ^{[ 225 ]} Eliezer Yudkowsky , del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial , sugirió en 2004 la necesidad de estudiar cómo construir una " IA amigable ", lo que significa que también debería haber esfuerzos para que la IA sea intrínsecamente amigable y humana. ^{[ 226 ]}

En 2009, académicos y expertos técnicos asistieron a una conferencia organizada por la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial para debatir el impacto potencial de los robots y las computadoras, y el impacto de la hipotética posibilidad de que pudieran volverse autosuficientes y tomar sus propias decisiones. Discutieron la posibilidad y el alcance de la autonomía que podrían adquirir las computadoras y los robots, y en qué medida podrían usar tales capacidades para representar una amenaza o un peligro. ^{[ 227 ]} Señalaron que algunas máquinas han adquirido diversas formas de semiautonomía, incluyendo la capacidad de encontrar fuentes de energía por sí mismas y de elegir de forma independiente objetivos para atacar con armas. También señalaron que algunos virus informáticos pueden evadir la eliminación y han alcanzado una "inteligencia de cucaracha". Indicaron que la autoconciencia, tal como se representa en la ciencia ficción, es probablemente improbable, pero que existían otros peligros y dificultades potenciales. ^{[ 161 ]}

También en 2009, durante un experimento en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Escuela Politécnica Federal de Lausana , Suiza, robots programados para cooperar entre sí (buscando un recurso beneficioso y evitando uno venenoso) terminaron aprendiendo a mentirse unos a otros en un intento por acaparar el recurso beneficioso. ^{[ 228 ]}

Papel e impacto de la ficción

El papel de la ficción con respecto a la ética de la IA ha sido complejo. ^{[ 229 ]} Se pueden distinguir tres niveles en los que la ficción ha impactado el desarrollo de la inteligencia artificial y la robótica: Históricamente, la ficción ha prefigurado tropos comunes que no solo han influido en los objetivos y visiones de la IA, sino que también han delineado cuestiones éticas y temores comunes asociados con ella. Durante la segunda mitad del siglo XX y las primeras décadas del siglo XXI, la cultura popular, en particular las películas, las series de televisión y los videojuegos, han reflejado con frecuencia preocupaciones y proyecciones distópicas en torno a cuestiones éticas relacionadas con la IA y la robótica. Recientemente, estos temas también se han tratado cada vez más en la literatura más allá del ámbito de la ciencia ficción. Y, como señala Carme Torras, profesora de investigación en el Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (Instituto de Robótica e Informática Industrial) de la Universidad Politécnica de Cataluña, ^{[ 230 ]} en la educación superior, la ciencia ficción también se utiliza cada vez más para enseñar cuestiones éticas relacionadas con la tecnología en los grados tecnológicos.

Series de TV

Si bien las cuestiones éticas relacionadas con la IA han estado presentes en la literatura y el cine de ciencia ficción durante décadas, el surgimiento de las series de televisión como un género que permite tramas más largas y complejas, así como un mayor desarrollo de personajes, ha propiciado importantes contribuciones que abordan las implicaciones éticas de la tecnología. La serie sueca Real Humans (2012-2013) trató las complejas consecuencias éticas y sociales vinculadas a la integración de seres artificiales con capacidad de sentir en la sociedad. La serie británica de antología de ciencia ficción distópica Black Mirror (2013-presente) destaca por experimentar con desarrollos ficticios distópicos relacionados con una amplia variedad de avances tecnológicos recientes. Tanto la serie francesa Osmosis (2020) como la británica The One abordan la cuestión de qué sucede si la tecnología intenta encontrar la pareja ideal para una persona. Varios episodios de la serie de Netflix Love, Death+Robots han imaginado escenas de robots y humanos conviviendo. El más representativo es el S02 E01, que muestra las graves consecuencias que pueden tener los robots cuando se descontrolan si los humanos dependen demasiado de ellos en sus vidas. ^{[ 231 ]}

Visiones de futuro en la ficción y los juegos

La película El piso trece sugiere un futuro donde las consolas de videojuegos crean mundos simulados con habitantes conscientes con fines de entretenimiento. La película Matrix sugiere un futuro donde la especie dominante en el planeta Tierra son máquinas conscientes y la humanidad es tratada con el máximo especismo . El cuento " La inmersión de Planck " sugiere un futuro donde la humanidad se ha convertido en software que puede ser duplicado y optimizado, y la distinción relevante entre tipos de software es consciente y no consciente. La misma idea se encuentra en el Holograma Médico de Emergencia de la nave espacial Voyager , que es una copia aparentemente consciente de un subconjunto reducido de la conciencia de su creador, el Dr. Zimmerman , quien, con las mejores intenciones, creó el sistema para brindar asistencia médica en caso de emergencias. Las películas El hombre bicentenario e IA abordan la posibilidad de robots conscientes que podrían amar. Yo, robot exploró algunos aspectos de las tres leyes de Asimov. Todos estos escenarios intentan prever posibles consecuencias poco éticas de la creación de computadoras conscientes. ^[²³²^]

Con el tiempo, los debates han tendido a centrarse cada vez menos en la posibilidad y más en la deseabilidad , ^{[ 233 ]} como se enfatizó en los debates "Cosmista" y "Terran" iniciados por Hugo de Garis y Kevin Warwick .

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Lecturas adicionales

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Enlaces externos

Ética de la inteligencia artificial en la Enciclopedia de Filosofía de Internet
Ética de la inteligencia artificial y la robótica en la Enciclopedia de Filosofía de Stanford
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