Hola a todos, en el vídeo de hoy vamos a hablar
de un tema que aunque aparece constantemente nombrado
en los medios de comunicación, en los entornos profesionales
y también en la vida cotidiana misma,
no comprendemos del todo con profundidad
y tampoco desde el punto de vista jurídico que es el que nos ocupa.
La inteligencia artificial se ha convertido en un elemento central
del debate contemporáneo debido a su impacto creciente
en prácticamente todos los ámbitos de la vida.
Sin embargo,
más allá de la popularidad del término,
persiste una cuestión esencial.
¿Qué es realmente la inteligencia artificial?
Esta cuestión
adquiere un especial interés desde la óptica del derecho,
dado que dependiendo de cómo conceptualicemos o delimitemos
la inteligencia artificial, determinará el alcance y el contenido
de las normas que deban aplicarse sobre ella.
En otras palabras, la definición jurídica
de la inteligencia artificial constituye un elemento esencial
para conseguir una adecuada regulación
del fenómeno.
A partir de esta necesidad nos surge otro interrogante esencial.
¿Cómo regular algo que está en constante evolución?
En primer lugar,
vamos a empezar con una clasificación de la inteligencia artificial,
distinguiéndola de los distintos subtipos que la integran.
Para posteriormente
hacer una recopilación de las distintas definiciones
que se han dado por parte de los organismos,
tanto internacionales como por parte de la Unión Europea,
que tratan de regularla.
En cuanto a las clasificaciones
generales de la inteligencia artificial,
la primera distinción fundamental es la que se establece
entre inteligencia artificial débil o estrecha,
inteligencia artificial fuerte o inteligencia artificial general,
Y por último, la superinteligencia artificial.
Estas dos últimas,
tanto la inteligencia artificial fuerte o general
como la superinteligencia artificial,
se consideran categorías estrictamente teóricas
y podemos decir que permanecen por el momento
en el ámbito hipotético y de la especulación,
siendo conjeturas propias de la ciencia ficción.
La inteligencia artificial existente en la actualidad
es la primera, orientada a tareas específicas
y sin capacidades de razonamiento general equiparables
a las humanas.
Dentro de esta inteligencia artificial débil
encontramos dos grandes enfoques.
Por un lado la inteligencia artificial simbólica
o basada en conocimiento y por otro lado
la inteligencia artificial basada en datos que ha sido posible
recientemente gracias al auge del Big Data, de la minería de datos,
de técnicas que incluyen aprendizaje automático
y aprendizaje profundo.
Bien,
en cuanto a la primera, se trata de la inteligencia artificial clásica
desarrollada desde la década de 1980
y la que predominaba antes de la irrupción
de la inteligencia artificial basada en datos,
que es la que conocemos hoy.
Este enfoque se estructura en reglas lógicas y conocimientos
programados manualmente.
Su ejemplo paradigmático son los sistemas de expertos
utilizados en ámbitos como por ejemplo
en el diagnóstico médico.
En estos sistemas el razonamiento se ejecuta mediante un motor
de inferencia que aplica reglas del tipo si X entonces Y. Por ejemplo,
si el paciente tiene fiebre y tos,
entonces podría tener faringitis.
Por lo tanto, usa un motor de inferencia
para razonar.
Si X es verdadero,
entonces Y también lo será.
Por lo tanto,
aunque siguen reglas preestablecidas y no aprenden de los datos,
no deben confundirse con los sistemas de software tradicional.
Ya que a diferencia de esto simulan procesos de razonamiento
y por tanto constituyen un tipo de inteligencia artificial.
Por otro lado tenemos la inteligencia artificial basada
en datos que es la que predomina en el panorama tecnológico actual.
Se fundamenta en algoritmos que aprenden patrones de forma autónoma
a partir de grandes cantidades de datos.
Por lo tanto, su desarrollo ha sido posible gracias
al Big Data y también a técnicas de aprendizaje automático.
Dentro de este enfoque de la inteligencia artificial
basada en datos es donde encontramos los dos subtipos principales,
la inteligencia artificial generativa
y la inteligencia artificial predictiva.
Por un lado, la generativa orientada a la creación de nuevos contenidos,
es decir, consiste en crear, por ejemplo, un vídeo, una canción,
un texto, una imagen, etcétera.
Y por otro lado la predictiva centrada en anticipar,
en predecir comportamientos o eventos futuros.
Estos sistemas predictivos son utilizados en el ámbito criminal,
por ejemplo, en materia de prevención del delito
conocemos el sistema de PredPol utilizado en Estados Unidos.
Se trata de un sistema
que utiliza un algoritmo probabilístico y predictivo
que estima la probabilidad de que determinados eventos ocurran
o la probabilidad de que un sujeto cometa un delito en el futuro.
Lo que ocurre es que al hacer una predicción se están tomando
y analizando datos históricos del pasado
y con base en ellos el sistema va buscando patrones
para poder hacer la predicción.
De hecho, la doctrina ha considerado que aquí el problema
o el sesgo no se encuentra en el algoritmo en sí,
ni tampoco en los datos de entrada
ni en los datos con los que se entrena el modelo,
sino en la propia lógica de la predicción,
ya que cualquier proyección del futuro basada en patrones
del pasado tiende a reproducir esas desigualdades estructurales
existentes en ese momento, lugar y contexto concreto.
Por otro lado,
tenemos dos técnicas que utiliza la inteligencia artificial
basada en datos, que es el aprendizaje automático
y dentro de este el aprendizaje profundo.
El aprendizaje automático permite a los sistemas
aprender a partir de datos sin estar explícitamente programados
para cada tarea.
Encontramos tres tipos de aprendizaje automático.
El aprendizaje supervisado,
en el que el sistema utiliza datos etiquetados
para que el modelo aprenda.
Por ejemplo, identificar animales
etiquetados previamente como gato o perro,
permitiendo por tanto al modelo predecir resultados conocidos.
Es decir, puede identificar si la imagen nueva
que recibe es un gato o es un perro basándose
en las características que ha aprendido en el entrenamiento,
como el tipo de pelaje, la forma de las orejas,
el número de patas o la cola.
Es importante destacar que el modelo no comprende qué es un gato
o qué es un perro.
Simplemente ha aprendido a asociar patrones específicos
con las etiquetas correspondientes, gracias a la exposición
a una gran cantidad de ejemplos o datos.
En segundo lugar, el aprendizaje no supervisado,
que analiza datos sin etiquetas previas,
agrupando por ejemplo los animales según similitudes,
características en común, pero sin saberlo.
Por ejemplo,
se le muestran al modelo cientos de imágenes sin decirle,
sin especificar cuáles son gatos o cuáles son perros.
Entonces el modelo puede agrupar las imágenes según características
compartidas.
Como tamaño, número de patas,
tipo de pelaje, etc. Así puede formar un grupo de animales
por características compartidas, pero sin saber explícitamente
qué especie es.
En tercer lugar, el aprendizaje por refuerzo,
que se basa en un sistema que opera mediante prueba y error,
y que va mejorando a partir de penalizaciones o recompensas
recibidas por sus acciones.
Siguiendo con el ejemplo anterior de los animales,
si el modelo identifica correctamente una imagen como gato o perro,
recibe una recompensa.
Y si se equivoca, recibe una penalización.
Con el tiempo, el sistema va aprendiendo así
a tomar decisiones más acertadas, incluso en situaciones nuevas
o desconocidas.
Por otro lado, dentro del aprendizaje automático
encontramos el aprendizaje profundo.
Se caracteriza por emplear redes compuestas de múltiples capas
de unidades de procesamiento interconectadas en red,
de forma que los datos que se introducen pasan primero
por la capa inicial.
Y atraviesan sucesivamente las distintas capas,
permitiendo así a la red aprender representaciones
cada vez más abstractas y complejas de la información.
Por otro lado, también se diferencia entre modelos
de inteligencia artificial y sistemas de inteligencia artificial.
Los modelos poseen capacidad para realizar múltiples tareas
y se entrenan con grandes volúmenes de datos y técnicas
basadas en aprendizaje automático.
Y, por otro lado, los sistemas de inteligencia artificial
son las aplicaciones concretas desarrolladas sobre esos modelos.
Un ejemplo que todos conocemos sería GPT-4 o GPT-5, que es el modelo,
y ChatGPT, que es el sistema concreto construido sobre ese modelo.
En cuanto a los orígenes y a la evolución histórica
de la definición de inteligencia artificial, en primer lugar,
el término fue atuñado por John McCarthy en 1956.
Quien la definió como la ciencia
y la ingeniería de la creación de máquinas inteligentes.
Si bien esta formulación sentó las bases del campo
de la inteligencia artificial en su momento,
hoy resulta insuficiente debido a la vaguedad del concepto.
Por lo tanto, vamos a acudir ya a los organismos que han tratado
de regularla en los últimos años.
A nivel de la Unión Europea,
acudimos primero a la propuesta del Reglamento de Inteligencia Artificial
, representada por la Comisión Europea el 21 de abril de 2021,
definía en su artículo 3, apartado primero,
un sistema de inteligencia artificial como.
Un software desarrollado mediante técnicas recogidas
en el anexo primero, capaz de generar resultados,
contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones
que influyen en el entorno con base en objetivos definidos
por los seres humanos.
Esta definición destaca el carácter de la inteligencia artificial
como un software centrado en el procesamiento de la información
y la generación de resultados con efectos en el entorno.
Asimismo, la propuesta introducía una lista actualizable de técnicas,
las del anexo I,
para determinar qué se consideraba inteligencia artificial,
apuntando a enfoques como el aprendizaje automático
o la lógica basada en conocimiento.
Tres años más tarde, en 2024,
se publicó la versión definitiva del Reglamento de Inteligencia Artificial
,
cuyo artículo 3, apartado I,
define un sistema de inteligencia artificial
como.
Sistemas basados en máquinas diseñados para funcionar
con distintos niveles de autonomía y capaces de mostrar adaptación
tras el despliegue que infieren a partir de información de entrada,
cómo generar resultados de salida,
predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones
que pueden influir en entornos físicos o virtuales.
En primer lugar,
se acoge a la noción de sistema basado en una máquina,
abandonando la referencia anterior exclusiva a un sistema de software.
En segundo lugar, saluda a distintos niveles de autonomía,
lo que implica que los sistemas pueden actuar
con distinto grado de independencia respecto de la intervención humana.
En tercer lugar,
se reconoce la capacidad de adaptación tras el despliegue,
es decir, pueden ajustar su comportamiento
en función del entorno y de la experiencia
sin necesidad de reprogramación manual.
Esto implica que la inteligencia artificial no es estática,
sino que evoluciona con su uso, haciéndose más eficiente,
podríamos decir, y más personalizada.
En cuarto lugar,
se contempla la consecución de objetivos específicos
que pueden ser definidos de forma explícita
por los programadores o desarrolladores del sistema
o interpretados implícitamente por el propio sistema
a partir de los datos de entrenamiento
y los datos que va recibiendo.
Esto refleja la capacidad de la inteligencia artificial
para ir redefiniendo sus objetivos en función de su entrenamiento
y su interacción con el entorno.
En quinto lugar, destaca la capacidad de inferencia.
Es decir, la habilidad del sistema
para procesar los datos de entrada y generar resultados de salida,
como contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones.
Además, los sistemas de inteligencia artificial
pueden funcionar de forma independiente
o estar integrados
como componentes dentro de productos físicos o digitales,
según el considerando 12 del Reglamento de Inteligencia Artificial
.
Frente a versiones anteriores, la versión definitiva del reglamento
introduce una característica nueva que no se había contemplado
anteriormente, que es la adaptabilidad tras el despliegue,
entendida como la capacidad de autoaprendizaje
que permite al sistema cambiar mientras está en uso.
Además, mientras la propuesta inicial contemplaba que los objetivos
de un sistema eran definidos por seres humanos,
El texto definitivo amplía esta noción
al contemplar también objetivos implícitos,
lo que supone el reconocimiento de que los sistemas pueden aprender,
interpretar e incluso redefinir sus objetivos en función
de los datos que reciben y su interacción con el entorno.
Lo mismo ocurrió con la Organización para la Cooperación
y el Desarrollo Económico,
que presentó en 2019 una primera aproximación
a la definición de inteligencia artificial,
describiéndola como un sistema basado en una máquina que puede,
para un objetivo definido por el ser humano,
hacer predicciones, recomendaciones o decisiones
que influyen en entornos reales o virtuales.
Además, pueden funcionar con distintos niveles de autonomía.
Y cuatro años después, en 2023,
actualizó esta definición alineándola con los avances tecnológicos
y la evolución del debate normativo en la Unión Europea.
Y ya en la nueva propuesta contempla la inteligencia artificial
como.
Un sistema basado
en máquinas que para objetivos explícitos o implícitos infiere,
a partir de la información que recibe, cómo generar resultados,
como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones
que pueden influir en entornos físicos o virtuales.
Además, funcionan con distintos niveles
de autonomía y adaptabilidad.
En definitiva, podemos decir que la autonomía,
la inferencia y la adaptabilidad son las tres características
que definen los sistemas de inteligencia artificial.
Dado que son los elementos o capacidades
que permiten a la inteligencia artificial evolucionar,
aprender y mejorar con el tiempo a partir de los datos que recibe
y la información que infiere.
En cuanto a la autonomía,
según la definición que da el Parlamento Europeo,
hace referencia a la capacidad de los sistemas
para ejecutar las tareas para las que han sido desarrollados
o programados sin necesidad de intervención humana
o supervisión humana constante.
Por lo que respecta a la capacidad de inferencia,
podemos decir que es el proceso mediante el cual los sistemas
generan resultados, toman decisiones,
generan contenido, hacen predicciones, etc.
Y para ello, para lograrlo,
pueden apoyarse en los distintos enfoques
o las distintas técnicas que hemos visto,
como el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo,
etc. En el caso de la inteligencia artificial basada en datos,
porque en el caso de la inteligencia artificial
basada en conocimientos o la inteligencia artificial simbólica,
la anterior, la clásica,
no emplean estas técnicas, sino que siguen reglas lógicas
preestablecidas para deducir conclusiones.
Y por último, la adaptabilidad, que según el Parlamento Europeo
se refiere a las capacidades de autoaprendizaje
que permiten al sistema cambiar mientras está en uso.
En este sentido, la adaptabilidad tras el despliegue,
es decir, una vez están implementados,
implica la facultad de un sistema
para modificar su funcionamiento o comportamiento
a medida que va recibiendo nuevos datos.
O interacciones del entorno.
Es decir,
un sistema previamente entrenado que continúa aprendiendo
de las experiencias y ajustándose tras su uso,
lo que se traduce a la capacidad de responder adecuadamente
a las exigencias cambiantes del entorno.
Por lo tanto, una vez ya tenemos las tres características principales
comunes a todos los sistemas de inteligencia artificial,
nos faltaría completar la definición del concepto con los tres elementos
fundamentales.
El libro blanco sobre Inteligencia Artificial
de la Comisión Europea, publicado el 19 de febrero de 2020,
presentó las bases técnicas del futuro
Reglamento de Inteligencia Artificial .
Definió la Inteligencia Artificial como el conjunto de tecnologías
que agrupa datos, algoritmos y capacidad informática.
Por un lado los datos,
tanto los datos con los que se entrena al modelo
como los datos que se le van introduciendo posteriormente
y de los que va aprendiendo.
Por otro lado, los algoritmos, que son las reglas
o las instrucciones que sigue el sistema.
Y por último, la capacidad informática, que es lo que permite
a los algoritmos procesar y analizar los datos,
actuando así como nexo entre ambos elementos.
Pues hasta aquí nuestro vídeo sobre la definición jurídica
de la inteligencia artificial.
Espero haber ayudado y que haya quedado más clara
la noción, los distintos enfoques que existen,
los subtipos de la inteligencia artificial,
ya que comprender la inteligencia artificial desde el punto
de vista jurídico puede resultar muy complejo,
dado que se requiere una perspectiva multidisciplinar del tema,
así como una perspectiva también técnica,
informática y tecnológica.
Pero sin duda es enormemente relevante
en el ámbito del derecho,
ya que plantea retos en la regulación,
en la ética y en la toma de decisiones,
así como el impacto que puede ocasionar en prácticamente
todos los derechos fundamentales y en el estado de derecho mismo.
Muchísimas gracias por la atención y por escucharme.
¡Adiós!