La inteligencia artificial plantea riesgos sociales y ambientales, pero no es viable boicotearla completamente. Basándonos en las pautas que ha elaborado Wholegrain para el uso responsable de la IA, centradas en 7 principios simples, en Blogpocket nos comprometemos a cumplir con dichos principios. Necesitamos encontrar una manera de aprovechar los beneficios y minimizar los riesgos de la IA, una tecnología a la que no es realista darle la espalda.
7 principios para el uso responsable de la IA
Pautas para minimizar los impactos negativos sociales y ambientales al utilizar herramientas de IA y para ayudar a nuestros seguidores en su propio uso de la IA, resaltando consideraciones importantes. Nos comprometemos a aplicar estas pautas al utilizar herramientas de IA directamente o integradas en otra herramienta.
Principio 1: Atención plena
A pesar de los riesgos sociales y ambientales que conllevan las herramientas de IA, se pueden utilizar con atención y considerar si su uso previsto es necesario y si los beneficios superan los riesgos. Antes de aplicar la tecnología de IA a una situación particular, es importante pensar en las consecuencias no deseadas y las opciones alternativas.
Principio 2: Supervisión humana
El Principio 2 destaca la importancia de la supervisión humana en el uso de herramientas de inteligencia artificial para evitar la propagación de información falsa. Toda información generada por herramientas de IA debe ser verificada por un experto en la materia antes de ser utilizada públicamente. Esto plantea un desafío para las herramientas de búsqueda y chatbots, que deben ser considerados con cuidado ya que no están supervisados automáticamente.
Principio 3: Detección de sesgos
Debido a la forma en que se entrenan, los modelos de IA pueden tener prejuicios que es importante minimizar. Se pueden ejecutar pruebas para detectar signos de sesgo antes de utilizar cualquier herramienta de IA. Es recomendable trabajar con una amplia gama de mentes para identificar sesgos desde diferentes perspectivas. Los esfuerzos para minimizar el sesgo serán imperfectos pero ayudarán a disminuir cualquier impacto negativo.
Principio 4: Privacidad
No se deben ingresar datos personales en herramientas de IA sin evidencia documentada de que cumple con el RGPD y utiliza los datos de manera responsable, excepto cuando los datos son de dominio público, como referencias a figuras públicas o acontecimientos históricos.
Principio 5: Transparencia de autoría
En un mundo donde es difícil distinguir si el contenido es generado por humanos o no, se debe asegurar que todo el contenido entregado sea escrito principalmente por un humano y siempre haya alguien que asuma la responsabilidad. Si se publica contenido generado por IA, debe destacarse claramente para lograr transparencia.
Principio 6: Propiedad Intelectual
La IA puede copiar trabajos y crear derivados, lo que preocupa a muchas personas. Para minimizar el riesgo, es importante no utilizar el trabajo de personas vivas sin su permiso y proporcionar nuestra propia dirección creativa para dar forma al resultado.
Principio 7: Evitar medios falsos
Se debe evitar la creación de medios falsos que puedan generar información errónea al utilizar la imagen de una persona para crear imágenes artificiales como fotografías, audio o video. Aunque se tenga un uso legítimo para generar este contenido, existe el riesgo de que se difunda de forma engañosa. Para minimizar estos riesgos, es importante evitar generar medios realistas basados en la imagen de personas reales, presentes o históricas.
Declaración conjunta sobre la limitación del impacto medioambiental de la IA
El 5 de febrero de 2025, más de 130 organizaciones de la sociedad civil emitieron una declaración conjunta instando a los responsables políticos y líderes de la industria a reconocer y abordar los costos ambientales de la inteligencia artificial (IA). La declaración destaca la necesidad de alinear los sistemas de IA con los límites planetarios para evitar una mayor degradación ambiental y promover una transición sostenible y equitativa.
Puntos Clave:
- Eliminación de Combustibles Fósiles: Los centros de datos que impulsan la IA demandan tanta energía que estamos luchando para satisfacer esas demandas sin ralentizar el progreso climático. El consumo global de electricidad de los centros de datos podría duplicarse a más de 1,000 TWh para 2026, equivalente al uso anual de electricidad de Japón. En partes del mundo, esta creciente demanda está llevando la infraestructura energética al límite, prolongando e intensificando nuestra dependencia de los combustibles fósiles, cuya contaminación está vinculada a problemas de salud pública, incluyendo enfermedades pulmonares y muertes prematuras.
- Computación Dentro de los Límites: La promesa de un “crecimiento verde de la IA” y la “IA para el medio ambiente” a menudo se utiliza para justificar la expansión de la infraestructura computacional de la IA y continuar el uso de combustibles fósiles, mientras se obstaculizan los objetivos de descarbonización y sostenibilidad. Sin abordar las crecientes demandas de energía de la IA y su contribución a la crisis climática, la promesa de la IA como una “solución climática” es pura ficción.
- Cadenas de Suministro Responsables: La industria de la IA abarca plataformas de computación en la nube, centros de datos, fabricación de semiconductores, servicios especializados como desarrollo de aplicaciones de IA, laboratorios de investigación y el continuo ensayo y desarrollo de nuevos modelos. Preocupa que se preste menos atención regulatoria a la cadena de suministro global implicada en la IA, desde la minería de materias primas necesarias para el hardware que aloja y ejecuta aplicaciones de IA hasta los daños ambientales y de salud derivados de los laboratorios de fabricación de chips o el exorbitante uso de agua en el proceso de fabricación.
- Participación Equitativa: Es crucial tener representación de interés público en las decisiones sobre para qué se utiliza la computación y bajo qué condiciones. El mercado de la IA está dominado por un conjunto de modelos de lenguaje grande privatizados y comerciales desarrollados por las empresas tecnológicas más poderosas del mundo sin mecanismos de rendición de cuentas poderosos. Los centros de datos, cables submarinos y sitios de fabricación se están expandiendo en todo el mundo sin consulta comunitaria y con divulgaciones insuficientes por parte de la industria sobre sus impactos en el medio ambiente, la salud y los derechos humanos.
- Transparencia: La transparencia empodera al público, a los responsables de la toma de decisiones, a la sociedad civil y a las comunidades afectadas para rastrear el progreso, tomar decisiones informadas y responsabilizar a las partes interesadas. La transparencia debe ser significativa, y la información públicamente accesible sobre las implicaciones sociales y ambientales de la infraestructura de IA propuesta debe proporcionarse al público antes de que se construya o amplíe.
Acciones Sugeridas:
- Responsables Políticos y Líderes de la Industria: Reconocer y abordar los costos ambientales de la IA, eliminando los combustibles fósiles en toda la cadena de suministro tecnológica y rechazando soluciones falsas.
- Empresas Tecnológicas: Invertir en energía renovable nueva y adicional para alimentar nuevos centros de datos y comprometerse a operar centros de datos con energía 100% renovable que sea producida localmente.
- Comunidades y Sociedad Civil: Participar en la toma de decisiones relacionadas con la infraestructura de IA y exigir divulgaciones completas sobre los impactos ambientales y sociales antes de la construcción o expansión de dicha infraestructura.
Implicaciones: Implementar estas demandas es un paso esencial para garantizar que la IA no impulse una mayor degradación planetaria y, en su lugar, podría apoyar una transición sostenible y equitativa. Sin abordar las crecientes demandas de energía de la IA y su contribución a la crisis climática, la promesa de la IA como una “solución climática” es pura ficción.
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