Los riesgos de corrupción de la inteligencia artificial

Los avances en inteligencia artificial (IA) aparecen en los titulares casi a diario, mientras que la comunidad anticorrupción reconoce cada vez más el impacto de las máquinas inteligentes. Las instituciones políticas y los académicos destacan el uso potencial de la IA para detectar el fraude y la corrupción. Si bien este lado positivo incluso lleva a algunos a proclamar la IA como la "próxima frontera en la lucha contra la corrupción", el lado oscuro de la IA, como un nuevo y poderoso facilitador de la corrupción, ha recibido mucha menos atención. Este documento de trabajo de Transparency International presenta el concepto de “IA corrupta”, definida como el abuso de los sistemas de IA por parte de los detentadores del poder público para beneficio privado.

En la era digital, el poder reside en quienes tienen el código y los algoritmos, actualmente en su mayoría grandes empresas tecnológicas y gobiernos. La IA corrupta ocurre cuando los detentores del poder abusan de este poder para su beneficio privado. Este documento destaca que pueden hacerlo diseñando, manipulando o aplicando sistemas de IA. Hacer que los sistemas de IA sean más resistentes contra los riesgos de corrupción requiere salvaguardas novedosas.

Hacemos un llamado a los formuladores de políticas, programadores, empresas privadas y organizaciones de la sociedad civil para abordar tres aspectos principales:

•     Desarrollar marcos regulatorios innovadores que respalden el diseño ético y la implementación de IA, así como auditorías modelo obligatorias.
•     Facilite dichas auditorías al garantizar un código y datos transparentes, así como la interoperabilidad de diferentes lenguajes de programación.
•     Sensibilizar a nuevos actores poderosos, como científicos de datos y programadores, sobre la ética de la IA y la lucha contra la corrupción a través de capacitación y códigos de conducta.

Autores: Nils Christopher Köbis, Christopher Starke, Jaselle Edward-Gill

Fuente: Transparency Internacional

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