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Qué es la caja negra de la Inteligencia Artificial

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Fecha de publicación: 22/12/2023 | Fecha de revisión: 22/01/2024
Qué es la caja negra de la Inteligencia Artificial
La caja negra de la Inteligencia Artificial se ha convertido en uno de los aspectos más controvertidos y comentados de este tipo de tecnología. 

Por un lado, la Inteligencia Artificial se está convirtiendo en una de las tecnologías más fascinantes y transformadoras de nuestro tiempo. No obstante, a medida que confiamos cada vez más en algoritmos y sistemas de IA para tomar decisiones críticas, es esencial comprender que existen limitaciones y puntos controvertidos. El sistema de caja negra es uno de los más importantes. 

Ahora que casi todos tenemos claro qué es la Inteligencia Artificial, queremos explorar a fondo qué es la caja negra de la Inteligencia Artificial, desvelando los misterios que encierra y analizando las implicaciones éticas, sociales y técnicas de esta tecnología en constante evolución. 

Qué es la “caja negra”

La caja negra de la Inteligencia Artificial se refiere a la opacidad o falta de transparencia en el funcionamiento interno de un algoritmo o sistema de IA. 

Así, cuando se habla de la caja negra de la Inteligencia Artificial se hace referencia a aquellas tecnologías en las que, aunque sabemos qué entra en el sistema (datos de entrada) y qué sale (resultados o decisiones), no entendemos completamente cómo se llega a esos resultados. 

Explicado de forma simple, la IA se ocupa de procesar datos a través de capas de algoritmos y aprendizaje automático. Debido a este funcionamiento, se ha observado que a menudo este proceso se ha vuelto difícil de seguir o explicar en detalle.

En este sentido, hay varias posibles razones para esta falta de transparencia: la complejidad de modelos, la cantidad de datos utilizados en entrenamiento o la falta de herramientas adecuadas para realizar interpretaciones son solo algunas de ellas.

Así, ha surgido toda una corriente dentro de esta disciplina que se orienta a minimizar el impacto de la caja negra de la Inteligencia Artificial. Para ello, busca poner el foco en la investigación en explicabilidad y transparencia de la IA, desarrollando técnicas y métodos que permitan a los expertos comprender mejor cómo funciona esta tecnología.

Diferencia entre caja blanca y caja negra

La diferencia clave entre un sistema de caja negra y una caja blanca radica en el nivel de transparencia y acceso al funcionamiento interno de un sistema. 

Como acabamos de ver, una caja negra es opaca y no permite ver su funcionamiento interno. Por el contrario, una "caja blanca" se refiere a un sistema o proceso con un funcionamiento interno completamente transparente y accesible.

Esto implica que los usuarios o partes interesadas pueden comprender completamente cómo se generan las salidas a partir de las entradas, ya que tienen acceso a los componentes internos y las reglas o algoritmos que rigen el sistema. Así, se tiene un conocimiento completo del código fuente y la lógica del programa.

Por qué inquieta a los expertos en IA

Los expertos están tomando una conciencia creciente sobre la problemática de la caja negra de la Inteligencia Artificial. Para comprenderlo, solo es preciso pensar en aquellas aplicaciones de la IA críticas como la atención médica o la toma de decisiones legales, que pueden tener un impacto directo y negativo en la vida de las personas.

A su vez, la falta de transparencia en la toma de decisiones plantea problemas éticos y de responsabilidad. Si un modelo de IA toma una decisión incorrecta o perjudicial y está sujeto a algoritmos de caja negra, resultará difícil determinar quién es responsable y cómo se llegó a esa decisión, lo que dificulta la rendición de cuentas.

Finalmente, la caja negra de la Inteligencia Artificial plantea problemas sobre los sesgos y discriminación que podrían activarse en la toma de decisiones. Se sabe bien que los modelos de IA pueden aprender sesgos inherentes en los datos con los que fueron entrenados. Sin visibilidad sobre cómo se formulan las decisiones, resulta difícil identificar y corregir estos sesgos, lo cual podría llevar a discriminación y desigualdad en la toma de decisiones.

En cualquier caso, se trabaja ya en el desarrollo de técnicas de explicabilidad y ética en la Inteligencia Artificial. Es más, consultores como McKinsey han detectado cómo las empresas que ya están logrando los mejores resultados económicos gracias a la IA son también aquellas que están poniendo el foco en garantizar la transparencia de las operaciones y en evitar la caja negra de la Inteligencia Artificial.

Fuentes:

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