¡Es un hecho! La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente diversos sectores y está influyendo en aspectos como la protección de datos personales. Este avance tecnológico presenta tanto oportunidades como desafíos significativos, ya que el uso de la IA implica el manejo de grandes volúmenes de información, incluyendo datos personales sensibles. Esta situación plantea importantes cuestiones sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en la protección de datos. Específicamente, en cómo afecta a la imparcialidad del tratamiento, la privacidad y la seguridad de estos.
Necesidad de datos masivos y riesgos de la IA en la protección de datos
Ciertamente, el aprendizaje automático, una rama esencial de la IA, depende fundamentalmente de grandes conjuntos de datos para entrenar modelos y hacer predicciones precisas. Frecuentemente, estos datos incluyen información personal, lo que genera preocupaciones sobre cómo se manejan y protegen dichos datos. La capacidad de la IA para analizar y aprender de datos masivos no solo maximiza su potencial, sino que también ayuda a mitigar sesgos y errores en el procesamiento de información. Sin embargo, este mismo proceso puede exponer a los titulares de datos a diversos riesgos si no se gestionan adecuadamente.
Uno de los mayores desafíos es identificar los escenarios en los que la IA puede poner en riesgo la privacidad de los individuos. Existen dos aspectos críticos en este contexto: las decisiones automatizadas y el aprendizaje basado en experiencias previas. Desde luego, la IA puede tomar decisiones sin intervención humana directa, y estas decisiones pueden afectar significativamente a las personas si se basan en datos personales incorrectos o desactualizados. Además, el proceso de aprendizaje de la IA utiliza datos históricos que pueden contener sesgos inherentes, perpetuando así desigualdades y discriminaciones si no se supervisa adecuadamente.
En un post reciente, identificamos la influencia de la IA como uno de los retos actuales del derecho de propiedad intelectual. Pero la implicación con el tratamiento de datos personales va más allá.
Cumplimiento del RGPD y la Inteligencia Artificial en la protección de datos
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea establece un marco legal robusto para la protección de datos personales, aplicable también a las tecnologías de IA. En particular, el artículo 5 del RGPD recoge principios fundamentales que deben seguirse al tratar datos personales. A propósito del impacto de la Inteligencia Artificial en la protección de datos, estos principios garantizan que el uso de la mencionada tecnología cumpla con los estándares de privacidad y protección de datos exigidos por la normativa:
- Licitud, lealtad y transparencia. Los datos personales deben ser procesados de manera legal, justa y transparente, asegurando que los individuos comprendan cómo se utilizan sus datos.
- Limitación de la finalidad. En efecto, la captación de los datos debe tener fines específicos, explícitos y legítimos. Tampoco pueden ser utilizados para otros fines que no sean compatibles con los originales.
- Minimización de datos. Solo se deben recopilar los datos necesarios para los fines establecidos, evitando la acumulación de información innecesaria.
- Exactitud. En concreto, es indispensable mantener los datos exactos y actualizados, corrigiendo cualquier inexactitud de manera oportuna.
- Limitación del plazo de conservación. Los datos deben almacenarse solo durante el tiempo necesario para cumplir con los fines del tratamiento.
- Integridad y confidencialidad. Al respecto, se deben aplicar medidas técnicas y organizativas para garantizar la seguridad de los datos personales, protegiéndolos contra el acceso no autorizado, la destrucción o el daño accidental.
Responsabilidad proactiva
Por otro lado, el RGPD también introduce el concepto de responsabilidad proactiva, lo que significa que los responsables del tratamiento de datos deben no solo cumplir con los referidos principios, sino también poder demostrar dicho cumplimiento. Más aún, si los responsables usan Inteligencia Artificial en la protección de datos y en su tratamiento. Esto implica llevar registros detallados de cómo se procesan los datos, realizar evaluaciones de impacto sobre la privacidad y adoptar medidas preventivas para proteger los datos personales.
Sesgo algorítmico vs. legalidad: principal impacto de la Inteligencia Artificial en la protección de datos
Precisamente, uno de los mayores desafíos que enfrenta la implementación de la Inteligencia Artificial en la protección de datos es el sesgo algorítmico o “Machine Bias”, y cómo este se relaciona con el principio de legalidad. Este último exige que los responsables del tratamiento de datos personales adopten medidas para prevenir tratamientos que puedan afectar los derechos fundamentales de los individuos. Aquí surge una pregunta crítica: ¿qué ocurre cuando una IA discrimina a un usuario en una decisión automatizada? En teoría, los algoritmos son fórmulas matemáticas neutrales y objetivas. Pero, en la práctica, pueden replicar prejuicios humanos, tales como la discriminación por género o raza.
En particular, el sesgo algorítmico se manifiesta cuando un sistema informático refleja los valores y prejuicios de las personas involucradas en su creación y en la recopilación de datos utilizados para entrenarlo. La IA es eficaz para identificar patrones y agilizar procesos con grandes volúmenes de información (Big Data). El problema es que si se alimenta de datos sesgados, inevitablemente reflejará esas inclinaciones. Los sesgos pueden clasificarse en tres tipos:
- Sesgo estadístico. Uno de los subtipos de esta categoría es el sesgo de selección. En este caso, la muestra de datos no es representativa de la población total o no es suficientemente aleatoria. Por ejemplo, si investigamos la efectividad de un método educativo basado solo en los estudiantes con mejores calificaciones.
- Sesgo cultural. Este deriva de la sociedad y el lenguaje. Refleja estereotipos y prejuicios culturales aprendidos a lo largo del tiempo. Los estereotipos regionales son un ejemplo claro de este tipo de sesgo.
- Sesgo cognitivo. Este sesgo está asociado a nuestras creencias personales y que pueden “filtrarse” al emplear Inteligencia Artificial en la protección de datos y en su tratamiento. Por ejemplo, tendemos a validar noticias que coinciden con nuestras opiniones, aun siendo falsas.
La influencia del Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo
En realidad, la imparcialidad de un programa de IA puede verse comprometida por los métodos de aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning). Estos algoritmos se entrenan con grandes volúmenes de datos etiquetados. A modo de ilustración, un algoritmo de clasificación puede aprender a identificar gatos en fotos si se le proporcionan millones de imágenes de gatos. Igualmente, un algoritmo de reconocimiento de voz puede transcribir el lenguaje hablado con gran precisión si se le alimenta con suficientes muestras de voz y transcripciones correspondientes.
A medida que los algoritmos reciben más datos etiquetados, su desempeño mejora. Aun así, esto también significa que pueden desarrollar puntos ciegos basados en los datos específicos con los que fueron entrenados. Estos puntos ciegos pueden resultar en prejuicios y discriminaciones inadvertidas cuando el algoritmo se enfrenta a nuevas situaciones o datos diferentes.
Por todo lo anterior, la elaboración de perfiles y las decisiones automatizadas presentan riesgos significativos para los derechos y libertades individuales. A menudo, estos procesos son opacos, lo que significa que las personas pueden no ser conscientes de que se está creando un perfil sobre ellas. O bien,no comprender completamente las implicaciones de tal acción. La elaboración de perfiles puede perpetuar estereotipos y segregación social, encasillando a las personas en categorías específicas y limitando sus opciones, como las preferencias sugeridas para libros, música o noticias.
En algunos casos, las decisiones basadas en perfiles pueden ser inexactas, llevando a predicciones erróneas sobre el comportamiento o las preferencias de una persona. Esto puede resultar en la denegación de servicios y bienes, y en una discriminación injustificada.
¿Cómo evitar este impacto de la Inteligencia Artificial en la protección de datos?
Para minimizar estos riesgos, es crítico implementar garantías adecuadas que protejan los derechos y libertades de los individuos. Esto incluye la transparencia en los procesos de elaboración de perfiles y decisiones automatizadas, asegurando que las personas comprendan cómo se utilizan sus datos y qué implicaciones tienen. Del mismo modo, es imprescindible monitorizar y corregir continuamente los algoritmos para evitar y corregir sesgos, garantizando un tratamiento justo y equitativo de los datos.
En paralelo, deben implementarse otras medidas para reducir el impacto negativo de la Inteligencia Artificial en la protección de datos personales. Entre ellas, que los responsables del tratamiento garanticen que el sistema de IA se nutra de datos relevantes y precisos, aprendiendo a identificar y enfatizar la información correcta. Es esencial que la IA no procese datos sensibles, como origen racial o étnico, opiniones políticas, religión, creencias u orientación sexual. De esta manera, es factible evitar tratamientos arbitrarios que puedan resultar en discriminación.
El artículo 22 del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) establece que los ciudadanos europeos tienen el derecho a no ser objeto de decisiones basadas únicamente en el tratamiento automatizado. Esto incluye la elaboración de perfiles, si estos producen efectos jurídicos significativos o afectan de manera similar. En consecuencia, si una solicitud de crédito, por ejemplo, es denegada automáticamente por un sistema de IA, el titular de los datos tiene el derecho a oponerse a este tratamiento. El adecuado tratamiento de los datos implica informar al usuario de que la decisión ha sido automatizada, permitiéndole expresar su opinión. Incluso, debe permitirle impugnar la decisión y solicitar la intervención humana en el proceso de revisión de la decisión tomada por el algoritmo.
Ley Europea de Inteligencia Artificial, un marco regulatorio necesario
En marzo de 2024, la Eurocámara aprobó la Ley de Inteligencia Artificial. Esta representa un avance significativo en la regulación de la tecnología que nos ocupa a nivel mundial. Ante el rápido progreso e integración de la IA en múltiples sectores, la Unión Europea (UE) reconoció la necesidad de un marco legal que fomente la innovación y el desarrollo tecnológico, al tiempo que proteja la seguridad, privacidad y derechos fundamentales de los ciudadanos.
En este sentido, la referida normativa adopta un enfoque basado en el riesgo, clasificando los sistemas de IA según su potencial impacto en la sociedad y los individuos. Los sistemas de alto riesgo, como aquellos empleados en vigilancia o que influyen en decisiones judiciales, estarán sujetos a requisitos estrictos antes de su implementación. Los puntos clave de la Ley son:
- Transparencia. Los sistemas de IA deben ser diseñados para que sus operaciones sean comprensibles para los usuarios, garantizando así una mayor transparencia.
- Responsabilidad. La legislación establecerá normas claras sobre la responsabilidad en caso de que un sistema de IA cause daños o perjuicios.
- Seguridad y privacidad. Al respecto, la ley exigirá que los sistemas de Inteligencia Artificial en la protección de datos sean seguros y respeten la privacidad de dicha información.
- Supervisión. Se implementarán mecanismos de supervisión para asegurar el cumplimiento continuo con la ley.
En razón de esto, las empresas y desarrolladores que crean o utilizan sistemas de IA deberán cumplir con una serie de obligaciones legales. Estas incluyen la realización de evaluaciones de impacto y la implementación de medidas correctivas en caso de identificar riesgos. La ley también establece sanciones significativas para aquellos que no cumplan con las regulaciones, subrayando la seriedad con la que la UE aborda este tema.
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