Qué es la caja negra de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial y su caja negra se encuentran en el centro de algunos de los debates más importantes en torno al uso de este tipo de tecnología hoy día. 

A medida que crece la implementación de la IA en negocios, organismos públicos y a nivel personal, también se plantean los posibles riesgos y retos a los que expone la adopción de este tipo de tecnología.

Así, la caja negra de inteligencia artificial se refiere a una de las polémicas más urgentes de atajar: la potencial falta de transparencia en los sistemas de IA, en especial en los modelos más complejos y avanzados. 

Abordar los retos de la inteligencia artificial y la caja negra resulta necesario a corto plazo. No obstante, un estudio de McKinsey asegura que menos de la mitad de las organizaciones que están aplicando IA han puesto el foco en mitigar riesgos vinculados a la IA, incluyendo potenciales inexactitudes o falta de transparencia.

Analizamos qué es la caja negra en inteligencia artificial y algunas de las medidas para evitar su impacto negativo.

Qué es la “caja negra” 

Generalmente, el término "caja negra" alude a un sistema donde la lógica que impulsa sus procesos no es clara o fácil de entender. Por lo tanto, incluso si un observador conoce las entradas y salidas de la caja, no puede ver cómo se generan esos resultados.

Dentro del contexto de la IA, se habla de algoritmos de caja negra cuando no se comprende completamente cómo un sistema está produciendo resultados, decisiones o predicciones. Esta situación se da principalmente en modelos complejos, como las redes neuronales profundas, en los que puede ser difícil interpretar las interacciones entre las características de entrada.

Cuáles son los peligros de la IA de caja negra 

• Resultados y fallos inesperados: la caja negra de la inteligencia artificial puede generar resultados incoherentes o fallidos, con un impacto negativo a nivel económico o que puede llegar a comprometer la integridad de las personas.

• Sesgos: el uso de datos de entrenamiento sesgados puede llevar a resultados igualmente sesgados. La caja negra de la inteligencia artificial va un paso más allá: la falta de transparencia en el proceso de toma de decisiones puede ocultar estos sesgos y, en última instancia, conducir a decisiones discriminatorias. Por ejemplo, un algoritmo de selección para candidatos en una empresa que se ha entrenado con datos históricos replicará (y ocultará) los potenciales sesgos presentes en el procedimiento de contratación humano (como favoritismos hacia ciertas universidades, orígenes o nombres).

• Identificación de responsabilidades: si se producen errores, la opacidad de la caja negra de la inteligencia artificial podría complicar el establecimiento de responsabilidades. Es más, este punto abre un debate adicional sobre quién es culpable si las decisiones tomadas por la Inteligencia Artificial tienen efectos negativos.

• Manipulación: una posible amenaza adicional es que la caja negra brinda a las empresas creadoras de sistemas IA el poder de explotar la ausencia de transparencia y así manipular las decisiones de los usuarios sin su conocimiento.

Regulación de la Inteligencia Artificial de caja negra

La regulación respecto a los algoritmos de caja negra y la IA en general aspira a minimizar algunos de estos problemas.

Es más, hace ya tiempo que diversas organizaciones y entidades públicas han puesto el foco en la IA. Es el caso del informe The right to privacy in the digital age de las Naciones Unidas que, publicado en 2021, destacaba cómo algunos de estos sistemas tienen un impacto directo en derechos humanos como el derecho a la intimidad y los relacionados con la salud, la educación, la libertad de movimiento, de reunión o de expresión, entre otros.

A su vez, la Unión Europea sienta en 2023 las bases de la primera legislación en torno a la IA, la Ley de Inteligencia Artificial. A través de esta normativa, se busca que los sistemas de IA en el mercado europeo sean seguros y, además, respeten los derechos fundamentales.

Este vistazo a la caja negra de la inteligencia artificial deja ver que el potencial transformador de la IA debe ser aplicado de forma ética y sus riesgos, minimizados. 

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