Cathy Ross es una plataforma de gestión de riesgos con IA que es la experta financiera y de tecnología detrás del fraude.
Desde automóviles autónomos hasta asistentes virtuales, AI ya ha tenido un gran impacto en nuestra vida cotidiana. Quizás el mayor potencial de la IA radica en su capacidad para abordar algunos de los problemas sociales más apremiantes del mundo: salud, cambio climático, pobreza y justicia penal. Pero el problema continúa. ¿Puede la IA realmente ayudar a resolver realmente estos desafíos sociales, o sus limitaciones pueden exacerbar los mismos problemas que está tratando de abordar y asumir riesgos? Investigamos.
Comprender el papel de la IA
La inteligencia artificial se refiere a máquinas y software diseñado para simular la inteligencia humana. El modelo aborda problemas sociales mediante el procesamiento de grandes conjuntos de datos, reconociendo patrones y prediciendo resultados. AI cubre una amplia gama de tecnologías y aplicaciones, pero algunas de las más comunes son:
1. Aprendizaje automático: un subconjunto de IA que los sistemas pueden aprender de los datos y mejorar con el tiempo sin una programación explícita.
2. Procesamiento del lenguaje natural: diseñado para comprender, interpretar y generar lenguaje humano, los sistemas de IA permiten interacciones conversacionales entre humanos y máquinas.
3. Visión por computadora: un sistema de IA que permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual del mundo y permitir que las máquinas “muestren” en función de imágenes y videos para tomar decisiones.
cuidado de la salud
La IA ya está afectando la atención médica, desde el diagnóstico temprano hasta la optimización del tratamiento. Una de las aplicaciones más destacadas de IA es la imagen médica y el diagnóstico. El aprendizaje automático puede detectar anormalidades como tumores como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas con alta precisión, y predecir el inicio de enfermedades como la diabetes y la enfermedad cardiovascular. A medida que la IA evoluciona, podría transformar aún más el sector de la salud al permitir un desarrollo de fármacos más rápido, mejorar la vigilancia de los pacientes a través de tecnologías portátiles, automatizar tareas de gestión de rutina y crear intervenciones de salud personalizadas.
Por el contrario, la IA puede aumentar la desigualdad existente en el campo. Los sistemas de inteligencia artificial son tan buenos como los datos entrenados, y gran parte de estos datos provienen de fuentes históricamente sesgadas e injustas. Por ejemplo, los algoritmos de atención médica capacitados con datos que reflejan principalmente las experiencias de los blancos ricos pueden no funcionar de manera efectiva para personas de color, comunidades de bajos ingresos o áreas rurales. Confiar en la IA puede perpetuar involuntariamente la discriminación médica, lo que puede conducir a grupos vulnerables aún más rezagados.
Cambio climático
Al simular y predecir los patrones climáticos, la IA está preparada para hacer una contribución significativa a la mitigación del cambio climático y ayuda a los científicos a comprender los cambios ambientales a largo plazo. El aprendizaje automático también puede optimizar el consumo de energía mejorando la eficiencia de las fuentes de energía. Las redes inteligentes que funcionan con IA pueden administrar la distribución de energía, reducir el desperdicio y garantizar un uso óptimo de energía.
En la agricultura sostenible, la agricultura de precisión de IA le permite monitorear los cultivos en tiempo real, predecir los rendimientos, administrar el gestión de agua y fertilizantes de manera más eficiente y garantizar la seguridad alimentaria para el crecimiento de la población.
Sin embargo, no podemos pasar por alto el hecho de que AI consume una cantidad significativa de recursos. La capacitación de sistemas de IA requiere una enorme potencia informática para comer combustibles fósiles y generar emisiones de carbono. Algunos desarrolladores están abordando este inconveniente al aumentar la eficiencia energética y reducir las huellas ambientales.
Pobreza y desigualdad
La IA puede reducir la pobreza de varias maneras. Ayuda a cerrar la brecha educativa entre las personas desatendidas, con un sistema de tutoría impulsado por la IA y aplicaciones educativas, proporcionando educación de calidad a aquellos que de otra manera no lo son. Los modelos predictivos también pueden identificar poblaciones vulnerables y mejorar los servicios como microloanos, atención médica y vivienda, reduciendo las barreras a las oportunidades para las comunidades marginadas.
Sin embargo, la pobreza y la desigualdad están profundamente arraigadas en contextos históricos, culturales y políticos que van más allá de las soluciones basadas en datos. No es solo una falta de recursos, implica dinámica de poder, acceso a la educación y redes sociales que la IA no puede navegar fácilmente. La idea de que la IA puede “solucionar” tales problemas arraigados simplifica demasiado la realidad de la pobreza y el riesgo que pasan por alto los elementos humanos esenciales para el cambio social significativo. Si bien la IA puede ayudarlo a optimizar procesos específicos e identificar patrones, no puede reemplazar los sutiles esfuerzos impulsados por los humanos necesarios para crear soluciones sostenibles.
Justicia y prejuicio penal
La IA está comprometida a abordar los problemas sistémicos en la justicia penal. Los algoritmos de predicción ayudan a la aplicación de la ley a evaluar la probabilidad de que ocurran delitos en un área particular y ayuden a la aplicación de la ley a asignar recursos de manera más eficiente. La IA ayuda a identificar patrones de vigilancia policial y del sistema legal mediante el análisis de datos históricos para detectar y modificar prácticas discriminatorias.
Sin embargo, esto viene con precaución y posibles campos minados. Al igual que otras industrias, la IA en sí puede promover los sesgos existentes mediante datos que reflejan la desigualdad social.
Otros riesgos involucrados
Privacidad: los sistemas de IA dependen y trabajan en grandes cantidades de datos personales, lo que causa serias preocupaciones de privacidad. La recopilación, almacenamiento y uso de datos personales, particularmente en médicos y fuerzas del orden, puede conducir a violaciones de privacidad o vigilancia. Se deben establecer pautas éticas para proteger los derechos individuales.
Responsabilidad: la responsabilidad se convierte en un problema cuando los sistemas de IA participan en la toma de decisiones. ¿Quién es responsable de un sistema de IA para hacer un examen médico falso o una recomendación legal injusta? La falta de responsabilidad clara puede socavar la confianza pública en la IA.
Desemplozamiento del trabajo: a medida que AI automatiza más tareas, las preocupaciones sobre el aumento del desplazamiento del trabajo potencial. La IA puede aumentar la productividad y la eficiencia, pero el movimiento de los trabajadores sin la oportunidad de reentrenamiento adecuado puede exacerbar la desigualdad social. A medida que evolucionan las industrias, se deben desarrollar estrategias para garantizar que los trabajadores reciban apoyo.
Acceso desigual a la tecnología: los países ricos y las comunidades con más recursos tienen más probabilidades de beneficiarse de la tecnología AI avanzada, mientras que las áreas pobres se quedan atrás. Llenar este vacío es importante para garantizar que los beneficios de la IA se distribuyan de manera justa y no expandan la desigualdad existente.
Conclusión: ten cuidado y optimista
La IA tiene grandes promesas de resolver problemas sociales, pero requiere un equilibrio de optimismo. El desarrollo y el uso de la IA deben conducir a marcos éticos y supervisión regulatoria para minimizar el riesgo y prevenir daños. El objetivo debe ser una colaboración entre humanos y IA, no una alternativa de IA a la toma de decisiones humanas.
Los gobiernos, los investigadores y los líderes de la industria deben trabajar juntos para garantizar que la IA se desarrolle y se use de manera que promueva la equidad y los intereses sociales. La toma de decisiones transparentes, los mecanismos de responsabilidad y el monitoreo continuo son esenciales. Esto permitirá a la IA aprovechar al máximo su potencial para mejorar vidas y crear un mundo más justo y sostenible.
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