La inteligencia artificial plantea retos éticos complejos que van más allá de la privacidad y la protección de datos. Entre los desafíos más relevantes destacan:
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Responsabilidad y rendición de cuentas: Es fundamental definir quién responde ante errores o daños causados por sistemas de IA, especialmente en casos donde la toma de decisiones es autónoma, como en vehículos sin conductor. La falta de mecanismos claros puede dificultar la asignación de responsabilidades legales y éticas1.
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Sesgos y equidad: Los algoritmos pueden reproducir o amplificar sesgos existentes en los datos, afectando la equidad y la justicia en ámbitos como la selección de personal, concesión de créditos o decisiones judiciales12.
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Privacidad y protección de datos: La Unión Europea ha implementado regulaciones como el RGPD y la nueva Ley de IA, que exigen la integración de la privacidad desde el diseño y sancionan duramente el uso indebido de datos personales. La anonimización de datos es obligatoria, pero solo es válida si el riesgo de reidentificación es insignificante3.
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Transparencia algorítmica: La opacidad de los algoritmos dificulta entender cómo se toman decisiones, lo que puede afectar la confianza y la capacidad de detectar errores o discriminaciones. La transparencia permite a usuarios y reguladores auditar y mejorar los sistemas, promoviendo la innovación y la justicia2.
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