Modelos y buenas prácticas evaluativas para detectar impactos, riesgos y daños de la inteligencia artificial

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Resumen Tomando como punto de partida el ejemplificar y reconocer los impactos, riesgos y daños causados por algunos sistemas de inteligencia artificial, y bajo el argumento de que la ética de la inteligencia artificial y su marco jurídico actual son insuficientes, el primer objetivo de este trabajo es analizar los modelos y prácticas evaluativas de los impactos algorítmicos para estimar cuáles son los más deseables. Como segundo objetivo se busca mostrar qué elementos deben poseer las evaluaciones de impacto algorítmico. La base teórica para el análisis de modelos, tomada de Hacker (2018), parte de mostrar la discriminación por falta de garantías para que los datos de entrada sean representativos, completos y depurados de sesgos, en particular del sesgo histórico proveniente de representaciones hechas por intermediarios. El diseño para descubrir el instrumento de evaluación más deseable establece una criba entre los modelos y su respectiva inclusión de los elementos presentes en las mejores prácticas a nivel global. El análisis procuró revisar todas las evaluaciones de impacto algorítmico en la literatura atingente de los años 2020 y 2021 para recabar las lecciones más significativas de las buenas prácticas de evaluación. Los resultados arrojan la conveniencia de enfocarse en el modelo del riesgo y en seis elementos imprescindibles en las evaluaciones. En las conclusiones se sugieren propuestas para transitar hacia expresiones cuantitativas de los aspectos cualitativos, a la vez que advierten de las dificultades para construir una fórmula estandarizada de evaluación. Se propone establecer cuatro niveles: impactos neutros, riesgos, daños reversibles e irreversibles, así como cuatro acciones de protección: prevención de riesgos, mitigación, reparación y prohibición.