Amparo Alonso: "Hay que tratar de democratizar la Inteligencia Artificial"

La investigadora viguesa Amparo Alonso, experta en IA, habló en las jornadas de filosofía sobre la ética de esta tecnología

Amparo Alonso, con el catedrático emérito de Física de la UVigo José Luis Legido.
Amparo Alonso, con el catedrático emérito de Física de la UVigo José Luis Legido. | J.V. Landín

La delegación de la Xunta en Vigo acogió ayer la inauguración de las jornadas de filosofía organizadas por el grupo Aletheia, un evento anual que busca reflexionar críticamente sobre cuestiones del mundo actual. El tema central de la edición de este año es la innovación tecnológica y para ello, la primera conferenciante fue la investigadora viguesa Amparo Alonso, una de las referencias nacionales en el campo de la Inteligencia Artificial.

En su charla, trató sobre los aspectos éticos de la IA: “Todo lo que tiene que ver con los problemas de privacidad, aparición de sesgos… Por qué ocurre y qué alternativas hay para mitigarlo desde el punto de vista técnico”, comentó. En concreto, se refirió a los problemas éticos y sociales del uso de las IA como “su efecto en el mercado laboral, el coste medioambiental de los algoritmos de IA complejos o el cuasi monopolio de las grandes compañías tecnológicas que concentran el poder porque son las que poseen los datos”.

En declaraciones a este periódico, comenta que es necesario “democratizar la IA” para evitar, o por lo menos mitigar, que estos algoritmos perpetúen los sesgos por los que están afectados. Un ejemplo de estos es un programa que se utilizó para automatizar el reclutamiento de personal en Amazon, que ofrecía solamente a hombres para puestos tecnológicos sólo porque las mujeres representan un porcentaje más pequeño en este campo profesional.

Así, Alonso comenta que “lo que se está haciendo para mitigar esto es intentar regular”, sobre todo en Europa, con legislación que obliga a que los algoritmos de IA estén testeados contra sesgos, aunque reconoce que “es muy complejo”. La catedrática en computación por la UDC apuesta por un modelo de código abierto que permite escapar de otros como GPT “de elevado coste energético y económico” y compartir los datos que se usan para entrenarlo, pudiendo modificar cualquier sesgo que aparezca.

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