Parte III: ¿Es necesaria una regulación legal para la inteligencia artificial?
La velocidad con la cual se suceden las innovaciones en la IA, ha generado el chatbot conversacional Chat GPT. Sistema informático que trata de imitar funciones cognitivas humanas. Su potencial beneficio lo ha convertido en una palanca ineludible para mejorar la competitividad de los países. Tanto es así que en nuestro país el gobierno presentó en 2020 la “Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial”. Posteriormente se hizo un esfuerzo añadido, siguiendo el marco ético, sustentado por la Unión Europea, se creó la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial, que se localizará en La Coruña. Una de sus funciones será elaborar pruebas para ayudar a redactar el futuro Reglamento. Reglamento que reflejará el posicionamiento de la Unión Europea en el mundo de la IA, creando así un entorno seguro desde el punto de vista legal, ético y técnico para toda IA que se utilice.
Ante esta estrategia existe, en algunos entornos, la preocupación sobre que “un exceso de regulación podría retrasar la innovación a los nuevos lanzamientos en el mercado”.
¿Cómo será la legislación con la que se proteja al ciudadano?. La IA mueve ya los hilos de nuestra sociedad y será uno de los motores del desarrollo económico de los años venideros.
Tal vez, debido a la creencia de que el derecho podría actuar como freno a su crecimiento, no son, a día de hoy, abundantes las iniciativas normativas relevantes. La regulación legal podría desafiar las instituciones y las estructuras jurídicas tradicionales. Encuadres delicados para la IA están representados por las categorías tradicionales: personas jurídicas y cosas. Al respecto se ha sugerido la pertinencia de crear un “tertium genus” (“la persona electrónica”) para los supuestos de IA fuerte o robusta en aquellos que los robots tomen decisiones de manera independiente.
Por otro lado, la IA puede dar lugar a resultados originales creativos, siendo necesario, en estos casos, encajarlos en los tradicionales conceptos de obra, autor, inventor e invención. En este sentido, la Oficina Europea de Patentes ya ha tenido oportunidad de pronunciarse en el “caso Dabu” (Decisión de 27-1-2020), que rechazó la condición de inventor a un “software”, dado que los sistemas de IA no pueden ser titulares de derechos al carecer de personalidad jurídica.
Pese a las dificultades para establecer normativas legales para autorizar el uso del Chat GPT, que está a disposición al público desde el 30 de noviembre de 2022 hasta enero de 2023, habría alcanzado 100 millones de usuarios. Quizás por eso hay normativa legal, que en España es de 10 normas relacionadas con la IA
Parte IV: La factura ecológica y energética de la Inteligencia Artificial
En el caso de la IA y el entrenamiento de los algoritmos, como el procesamiento de datos, generan una factura ecológica difícil de asumir. Así lo indican investigaciones realizadas en 2019, que revelaron cómo alimentar de información a un ordenador para procesamiento del lenguaje humano, implicaba la emisión de 284.000 kg de dióxido de carbono (CO2). Esta cifra es equivalente a cinco veces superior a lo producido por un coche durante su vida útil. El dato debe invitar a reflexionar sobre esta fuente de contaminación.
El concepto de “algoritmos verdes” se aplica a aquellos que son más eficientes y necesitan menos consumo energético para alcanzar el mismo fin. El Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, por medio de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, trabaja en el Programa Nacional de “Algoritmos verdes”. Existe una definición biunívoca de IA verde. Los expertos explican que este concepto engloba tanto a los algoritmos más eficientes, es decir, que consumen menos energía para llegar al mismo fin, como aquellos que con su uso contribuyen a aumentar la sostenibilidad de otras actividades.
Otros escollos están englobados en la “huella de carbono” de un algoritmo. No es un tema, a día de hoy, fácil de resolver. El mismo algoritmo en distintos entornos puede tener un consumo energético muy diferente. Existe, por tanto, una complejidad en el cálculo y en la comparabilidad.
¿Parece capaz la IA de hacer difícil que una persona normal siga sabiendo lo que es verdad? Sí, ya hay ejemplos. Pronto, sin embargo, será imposible. Los sistemas de IA están desarrollándose a una velocidad superior a la capacidad actual de regularlos.
Si pensamos en la complejidad de la agricultura, sistema variable donde los haya, deberemos considerar cómo los aspectos enumerados anteriormente, pueden aportar no pocas dificultades a la eficiencia de la IA. Eficiencia mediatizada por la calidad de los algoritmos que la conforman.