La definición de IA se encuentra en un consenso y debate en la comunidad internacional
Estos últimos días, las políticas y visión sobre IA han tenido actualizaciones vertiginosas, se han realizado reuniones en el G7 (el proceso de Hiroshima), la expedición de la orden ejecutiva de Biden (EE.UU.); y finalmente el surgimiento de la Declaración de Bletchley (UK).
Ahora bien, en el contexto regulatorio actual, la Unión Europea (UE) se encuentra en las etapas finales de la formulación de una legislación integral sobre inteligencia artificial (Artificial Intelligence Act)[1]. Esta decisión de la Unión Europea ha motivado a la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) a revisar y actualizar su propia definición de inteligencia artificial. Este proceso refleja el reconocimiento global de la necesidad de adaptar las definiciones y marcos regulatorios en concordancia con los rápidos avances en el campo de la inteligencia artificial.
Definiciones de la UE y OCDE sobre IA
De acuerdo al artículo 3 1) de la Propuesta de reglamento del parlamento europeo y del consejo por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (ley de inteligencia artificial) y se modifican determinados actos legislativos de la unión, se entiende por sistema de IA:
“el software que se desarrolla empleando una o varias de las técnicas y estrategias que figuran en el anexo I y que puede, para un conjunto determinado de objetivos definidos por seres humanos, generar información de salida como contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones que influyan en los entornos con los que interactúa.”[2]
La definición actualiza de la OCDE ahora establece que un sistema de IA es:
“Un sistema de IA es un sistema basado en máquinas que, por objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de la entrada que recibe, cómo generar salidas tales como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales. Los distintos sistemas de IA varían en sus niveles de autonomía y capacidad de adaptación tras su despliegue.”[3]
El estatus de México sobre IA.
Si bien se han presentado algunas iniciativas de ley en el Congreso de la Unión, sobre la regulación de la IA, formalmente no se cuenta con una definición formal en un instrumento regulatorio.
Por otra parte, el 21 de abril en el Senado de la República se presentó la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA), con el propósito de sumar, reconocer y fortalecer el ecosistema de Inteligencia Artificial (IA) en México a partir de un diálogo abierto, plural, integral e interdisciplinario[4].
¿Por qué es tan importante definir la IA?
Uno de los desafíos clave de la IA es definirla. Esto es crucial porque la definición de IA establece un límite entre los sistemas y técnicas que son sujetas a reglas de gobernanza y regulación.
Elementos a tomar en cuenta para una definición de IA.
La IA se compone de tres principios: la autonomía, adaptabilidad e interactividad. Es decir, autonomía es la capacidad de un agente para actuar de forma independiente y tomar de forma libre sus propias decisiones; adaptabilidad es la capacidad de aprender de las propias experiencias, sensaciones e interacciones para poder reaccionar con flexibilidad a los cambios del entorno; e interactividad es la capacidad de un agente de percibir e interactuar con otros agentes, sean humanos o artificiales (saber que estos son agentes en sí mismos), con sus propias metas y capacidades[5].
Para dejar más claro este punto, se toman como referencia a los vehículos autónomos, ya que de acuerdo con la categorización y estándar SAE J 3016, se clasifican e identifican cinco niveles de automatización: nivel 0 sin automatización de conducción; nivel 1 asistencia al conductor; nivel 2 automatización de conducción parcial; nivel 3 automatización de conducción condicional; nivel 4 alta automatización de conducción; y nivel 5 automatización de conducción completa[6].
El nivel más bajo (nivel 0 sin automatización), exige que el conductor realice todas las tareas de conducción y este tiene el control exclusivo del vehículo; los vehículos nivel 1 ofrecen un tipo de asistencia a la conducción como el control de crucero adaptativo o el centrado del carril, pero aún se necesita el control del conductor; la automatización parcial se ofrece en el nivel 2, lo que significa que el conductor puede confiar en una combinación de dos tipos de sistema de asistencia a la conducción, por ejemplo, una combinación de control de crucero adaptativo, sistemas de mantenimiento de carril o un sistema de frenado de emergencia; la conducción automatizada real comienza en el nivel 3, que se caracteriza como automatización condicional, y permite al vehículo monitorear el entorno de conducción en condiciones normales, sin embargo, se requiere que el conductor controle el sistema y asuma el mando siempre que el sistema lo solicite; el control por parte del conductor ya no es necesario para los vehículos nivel 4, ya que en este modo la alta automatización del vehículo hace que este sea capaz de interpretar el entorno de conducción y tomar las decisiones necesarias para conducir en determinadas condiciones, pero el conductor aún puede tomar el control cuando lo desee o cuando el sistema falle debido a, por ejemplo, obras y desvíos en las carreteras o conducción fuera de la autopista; y por último, el nivel 5 ofrecerá una automatización completa, donde el sistema puede funcionar por sí solo en cualquier circunstancia, incluso conducir en entornos físicos impredecibles o cambiantes[7].
No obstante, en la práctica la IA se aplica a cuatro campos; primero, en inteligencia automatizada orientada a la automatización de tareas manuales o cognitivas (rutinarias o no rutinarias); segundo, en inteligencia asistida, dirigida a ayudar a las personas a desarrollar las tareas de forma más ágil y eficiente; tercero, inteligencia aumentada con el objetivo de ayudar a que las personas tomen mejores decisiones; y cuarto, en inteligencia autónoma, automatiza los procesos de toma de decisiones sin intervención humana[8]. Algunos ejemplos que consideran a la persona en el proceso son la inteligencia asistida, verbigracia, un software para la preparación automática de dictámenes judiciales, y en la inteligencia aumentada el uso de un servidor de aplicaciones de mapas que guía a un conductor en un recorrido. Mientras que las aplicaciones que no consideran a las personas en el proceso, son por ejemplo en la inteligencia automatizada el uso de chatbots y en la inteligencia autónoma el uso de un vehículo autónomo.
Conclusiones
En conclusión, definir la inteligencia artificial no es una tarea sencilla, ya que implica abordar una gama diversa de capacidades y desafíos. Es imperativo considerar no solo la autonomía, sino también la ética, la transparencia y la equidad al delinear los contornos de esta disciplina en constante evolución.
En un contexto global de rápido avance y preocupación por los riesgos asociados a la Inteligencia Artificial (IA), la reciente Declaración de Bletchley, firmada por 29 países, incluyendo actores importantes como China y Estados Unidos, marca un hito histórico en la regulación internacional de la IA. Este cambio de postura de Estados Unidos hacia estándares internacionales, junto con la avanzada legislación de la Unión Europea (UE) a través de la Artificial Intelligence Act, destaca la urgencia de definir y regular la IA a nivel mundial.
La Unión Europea, en las etapas finales de su Artificial Intelligence Act, ha motivado a la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) a revisar su propia definición de IA, evidenciando la necesidad de adaptarse a los avances tecnológicos y establecer parámetros éticos y legales para el desarrollo y uso de la IA.
México, aunque presenta algunas iniciativas de ley, aún no cuenta con una definición formal de IA en sus instrumentos regulatorios. La creación de la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA) en el Senado refleja el reconocimiento de la importancia de fortalecer el ecosistema de IA en el país. En México, la tarea pendiente es la creación de una definición formal que permita abordar los desafíos y aprovechar las oportunidades que presenta la Inteligencia Artificial en el contexto nacional.
La importancia de definir la IA radica en establecer límites claros para la gobernanza y regulación. Actualmente, la falta de una definición universal complica este proceso, ya que la IA abarca diversos enfoques y niveles de innovación. Se destaca la necesidad de considerar elementos como autonomía, adaptabilidad e interactividad al definir la IA, reconociendo su diversidad de aplicaciones, desde la automatización de tareas hasta la autonomía completa en vehículos autónomos.
Finalmente, los invito a explorar en mayor profundidad estos temas y consideraciones en un artículo que he tenido el privilegio de escribir, titulado “Enfoques regulatorios para la Inteligencia Artificial (IA)”. Pueden acceder al artículo completo a través del siguiente enlace: https://revistachilenadederecho.uc.cl/index.php/Rchd/article/view/55965
[1] Véase https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2021/698792/EPRS_BRI(2021)698792_EN.pdf
[2] Véase https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/HTML/?uri=CELEX:52021PC0206
[3] Véase https://oecd.ai/en/ai-principles, traducción a título personal.
[4] Véase https://www.ania.org.mx/
[5] Dignum.
[6] SAE INTERNATIONAL, ‘Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles J3016_202104 2021-04-30’, 2021, disponible en: https://www.sae.org/standards/content/j3016_202104/
[7] Steven Van Uytsel & Danilo Vasconcellos Vargas, “Challenges for and with Autonomous Vehicles: An Introduction”, en VAN UYTSEL, Steven y VASCONCELLOS VARGAS, Danilo (edits.), Autonomous Vehicles Business, Technology and Law, 2021, Springer.
[8] Enrique Iglesias Rodríguez et al., ‘Inteligencia artificial Gran oportunidad del siglo XXI’, 2020, Banco Interamericano de Desarrollo.
