La Inteligencia Artificial no es inteligente. Solo es artificial, ya que consiste en entregar capacidades a una m\u00e1quina para imitar la inteligencia humana. La m\u00e1quina \u201cparece\u201d inteligente, pero no lo es (a\u00fan). Eso, s\u00ed, ser\u00e1 mejor a medida que disponga de mejores herramientas para ejecutar la imitaci\u00f3n para la cual fue programada.<\/p>\n
En esta etapa, podemos decir que se trata de un avance positivo, ya que permite aplicar la potencia de c\u00f3mputo a tareas t\u00edpicamente humanas vinculadas con el manejo de informaci\u00f3n, procesando en tiempos cortos cantidades de datos que est\u00e1n m\u00e1s all\u00e1 de las capacidades de una persona, a partir de los cuales genera buenas s\u00edntesis.<\/p>\n
Pero ya adelantamos su punto d\u00e9bil: la m\u00e1quina sigue dependiendo de las herramientas que se le entregan.<\/p>\n
Si la Inteligencia Artificial est\u00e1 teniendo impacto en el momento actual se debe a que accede a bases de datos gigantescas, con una enorme cantidad de datos, que por lo tanto permiten refinar los resultados. Mientras m\u00e1s datos, m\u00e1s inteligente parece la m\u00e1quina.<\/p>\n
En el mundo acad\u00e9mico trabajamos con bases de datos muy especiales: las que recogen miles y miles de publicaciones cient\u00edficas en todo el mundo, en todas las disciplinas del conocimiento posibles. Una investigaci\u00f3n que pretende generar nuevo conocimiento se tiene que apoyar en lo que ya existe para constituir un avance.<\/p>\n
Algunas de esas bases de datos son p\u00fablicas y de f\u00e1cil acceso. A veces, esto conlleva el problema de que no toda la informaci\u00f3n est\u00e1 validada. Otras son privadas y su acceso tiene un costo monetario, generalmente asociado a que se trata de informaci\u00f3n sobre investigaciones de punta, las m\u00e1s avanzadas e importantes.<\/p>\n
Ahora supongamos que un investigador o investigadora se apoya en herramientas de Inteligencia Artificial para su trabajo. Va a recibir r\u00e1pidamente una valiosa s\u00edntesis, que le permitir\u00e1 completar su investigaci\u00f3n con la convicci\u00f3n de que accedi\u00f3 a toda la informaci\u00f3n necesaria. Pero qu\u00e9 pasa si la m\u00e1quina solo revis\u00f3 fuentes p\u00fablicas, eventualmente de menor calidad.<\/p>\n
Tenemos aqu\u00ed una primera necesidad: mayor transparencia en las herramientas de Inteligencia Artificial, espec\u00edficamente para saber c\u00f3mo obtienen y procesan su informaci\u00f3n.<\/p>\n
Un problema mayor es que hay y habr\u00e1 quienes tengan acceso a la informaci\u00f3n generada con las bases de datos pagadas, las de mejor calidad. Es decir, una vez m\u00e1s se genera una diferenciaci\u00f3n, una discriminaci\u00f3n, en favor de quienes tienen m\u00e1s dinero y m\u00e1s recursos. Para ellos, la m\u00e1quina va a entregar un resultado distinto que el entregado para quienes trabajen con recursos p\u00fablicos.<\/p>\n
El acceso a la informaci\u00f3n debe ser democr\u00e1tico, deber\u00eda abrir puertas, en el sentido de trabajar por el bien com\u00fan, favorecer los aprendizajes, apoyar la investigaci\u00f3n, simplificar procesos rutinarios. Debe regularse de manera que no siga favoreciendo a los mismos grupos.<\/p>\n
Hay interrogantes que debemos hacernos todos los acad\u00e9micos y acad\u00e9micas, los investigadores, el mundo pol\u00edtico. La Inteligencia Artificial nos plantea dilemas y tenemos la obligaci\u00f3n de abordarlos desde el punto de vista de la \u00e9tica, del conocimiento y de la toma de decisiones.<\/p>\n
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