¿Sabías que los datos son el oro negro de la inteligencia artificial? Sí, así es, cada vez que interactuamos con plataformas digitales, generamos una montaña de información que puede ser utilizada para entrenar modelos de IA. Pero aquí viene la trampa: la idea de que la anonimización de estos datos los convierte en seguros es un mito. Recientes investigaciones de la jurista Hannah Ruschemeier y el filósofo Rainer Mühlhoff nos han mostrado que, lejos de protegernos, los datos anónimos pueden abrir la puerta a un uso indebido alarmante.
Imaginemos una situación en la que una empresa utiliza un software para analizar las voces de los candidatos durante una entrevista de trabajo, buscando detectar signos de depresión. Aunque la intención suene positiva, el hecho de usar datos anónimos plantea serias preocupaciones sobre la ética y la privacidad. ¿Realmente queremos que nuestras voces sean un criterio para decidir si conseguimos un trabajo? Es un dilema que Ruschemeier y Mühlhoff están lanzando a la opinión pública.
La trampa de la utilización de datos anónimos
Si bien es innegable que los datos pueden ayudar a mejorar tratamientos médicos y procesos de diagnóstico, también es crucial tener en cuenta el potencial de abuso. Mühlhoff señala que, sin límites claros sobre lo que se considera un uso positivo de estos datos, abrimos la puerta al mal uso. Por ejemplo, una IA que inicialmente se diseñó para ayudar en la detección de enfermedades podría terminar discriminando a personas en procesos de contratación cuando se aplique en contextos inapropiados.
Ambos expertos argumentan que la regulación de estos usos debería ser más estricta, estableciendo una clara línea entre aplicaciones beneficiosas y aquellas que pueden causar daño. En su opinión, el uso de datos para el bien común no debería ser una excusa para permitir que se utilicen de manera perjudicial.
Sin embargo, la legislación europea sobre el uso de datos de salud parece no ser suficiente. Si bien se prohíben ciertos usos comerciales de esta información, como la publicidad o la contratación de seguros, la falta de control sobre cómo se utilizan los datos anónimos sigue siendo un gran problema.
La cuestión se complica aún más cuando hablamos de las consecuencias de una regulación inadecuada. Los modelos de IA pueden hacer predicciones sobre personas que ni siquiera están en los datos originales, lo que se traduce en una nueva forma de invasión a la privacidad que se conoce como «privacidad predictiva». Este fenómeno puede permitir que empresas, incluso sin tener acceso a tus datos, puedan hacer suposiciones sobre tu salud o situación laboral, algo que es profundamente inquietante.
Por si fuera poco, la nueva regulación de IA ha introducido ciertas restricciones, pero todavía hay muchas lagunas. Por ejemplo, la prohibición de sistemas de detección de emociones en el trabajo se enfrenta a la realidad de que muchas empresas aún pueden utilizar estas tecnologías sin un marco regulatorio claro que proteja a los trabajadores.
En un entorno donde las grandes empresas dominan el acceso a los datos, Ruschemeier advierte que los intereses comerciales pueden superar las consideraciones éticas. Con el poder de procesamiento y la infraestructura técnica necesarias, los gigantes tecnológicos están en una posición privilegiada para construir herramientas de IA potentes, pero esto también puede generar dependencia y vulnerabilidades para los actores más pequeños.
Entonces, ¿cómo podemos garantizar que los datos se utilicen de manera responsable? Mühlhoff sugiere que es esencial definir qué propósitos son considerados buenos y cuáles son dañinos. A pesar de que la idea de un espacio europeo de datos de salud suena prometedora, la implementación y el seguimiento efectivo son clave. Sin esto, el riesgo de que los datos se utilicen de maneras que no benefician a la sociedad sigue siendo alto.