Entendiendo las cadenas de valor de la Inteligencia Artificial

En un estudio titulado "The Ethics of AI Value Chains" (La Ética de las Cadenas de Valor de la IA), llevado a cabo por Blair Attard-Frost de la Universidad de Toronto y David Gray Widder de la Universidad Carnegie Mellon, se explora el concepto de cadenas de valor y su aplicabilidad en el ámbito de la inteligencia artificial (IA). Las cadenas de valor son un concepto derivado del modelo de cadena de valor de Michael E. Porter, que identifica las actividades primarias y de apoyo dentro de una organización empresarial.

Este concepto ha evolucionado para abarcar relaciones económicas complejas como el comercio internacional y ha ampliado su enfoque para analizar relaciones de poder, laborales, espaciales, temporales y organizacionales. En el contexto de la IA, las cadenas de valor se refieren a las etapas involucradas en el desarrollo, uso y gobernanza de sistemas de inteligencia artificial.

La investigación destaca la importancia de las cadenas de valor como un marco teórico y analítico que ayuda a comprender las múltiples preocupaciones éticas relacionadas con la IA. Las cadenas de valor pueden actuar como puentes entre diferentes actores, actividades y contextos, permitiendo abordar una amplia gama de cuestiones éticas en la IA.

La investigación vincula las cadenas de valor de la IA con la tipología ética propuesta por Bernd Carsten Stahl, que identifica beneficios y daños potenciales del uso de la IA. Entre los beneficios se encuentran la obtención de perspectivas a partir de los datos, mejoras en la eficiencia, beneficios económicos y medioambientales, y contribuciones a los objetivos de desarrollo sostenible de la ONU. Por otro lado, los daños potenciales incluyen el control de datos, la falta de fiabilidad y transparencia, y amenazas a la economía y las libertades humanas.

El estudio resalta la diversidad de actores involucrados en las cadenas de valor de la IA, lo que puede afectar la transparencia y fiabilidad de los resultados de la tecnología. Estos actores van desde propietarios de datos y desarrolladores de modelos hasta gobiernos, reguladores y financiadores de la investigación.

La investigación también utiliza ejemplos empíricos de incidentes relacionados con la IA, obtenidos de la AI Incident Database, que recopila incidentes ocurridos al utilizar sistemas de inteligencia artificial. Entre estos incidentes se incluyen el uso policial de reconocimiento facial durante protestas, la revisión de solicitudes de becas mediante modelos generativos de lenguaje y accidentes de vehículos autónomos.

Para abordar estas cuestiones éticas, los investigadores proponen más investigación empírica y de acción, métodos para modelar sistemáticamente las cadenas de valor de la IA, prácticas de abastecimiento éticas y medidas políticas para distribuir equitativamente beneficios y responsabilidades en estas cadenas de valor.