3.1 Privacidad, IA y Educación
Tras analizar en el capítulo anterior algunos de los principales dilemas éticos asociados al desarrollo y uso de la inteligencia artificial, es necesario abordar una cuestión estrechamente relacionada pero que merece un capítulo aparte: la privacidad.
Podemos definir la privacidad como el derecho a mantener el control sobre la información personal y a proteger la vida privada frente a accesos o usos no autorizados. En términos generales, la privacidad protege aspectos de la vida personal como: la información personal (nombre, dirección, datos de salud, etc.), las comunicaciones privadas, la actividad en internet, la vida familiar y personal...
Muchos de los problemas éticos de la IA surgen precisamente de su capacidad para recopilar, analizar e inferir información sobre las personas a partir de grandes cantidades de datos. Esto abre importantes interrogantes sobre hasta qué punto estos sistemas pueden afectar a la intimidad, la autonomía y los derechos de las personas. En este contexto, la privacidad se convierte en un aspecto central del debate ético sobre la IA.
PodemosEntre definirla como el derecho a mantener el control sobre la información personal y a proteger la vida privada frente a accesos o usos no autorizados. En términos generales, la privacidad protegelos aspectos deque lageneran vidamayor personaldebate como: la información personal (nombre, dirección, datos de salud, etc.), las comunicaciones privadas, la actividad en internet, la vida familiar y personal...
Algunas de las principales preocupaciones se relacionan condestacan los siguientes fenómenos:siguientes:
Monitorización del
aprendizaje.
aprendizaje
Los sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos para predeciridentificar comportamientos,patrones hábitosde aprendizaje, detectar dificultades y preferenciasadaptar individualeslos contenidos a las necesidades de cada estudiante. Esto permite personalizar el aprendizaje, ofrecer apoyo específico a quienes lo necesitan y detectar de forma temprana posibles problemas académicos. Es decir, esta recopilación de datos sobre el comportamiento del estudiante —tiempo de estudio, ritmo de trabajo, errores frecuentes o forma de interactuar con unla altoplataforma— gradopuede degenerar precisión. Este tipo de análisis permite crear perfiles muy detallados de lascada personas.alumno.
Si estasestos técnicasdatos se utilizan de forma inadecuada, pueden utilizarsedar paralugar mejorar servicios o personalizar experiencias, también pueden derivar ena formas de perfilación invasivas o discriminatorias, especialmente cuando se utilizan para tomar decisionesya que afectancon aestos oportunidadesdatos, educativas,el laboralessistema podría predecir su rendimiento futuro o sociales.
Reidentificaciónsegún su probabilidad de datoséxito anonimizados.Tradicionalmente, la anonimización de datos se ha considerado una forma de proteger la privacidad. Sin embargo, las técnicas avanzadas de IA pueden combinar múltiples fuentes de información y encontrar patrones que permiten desanonimizar datos que inicialmente habían sido anonimizados. Esto hace posible la reidentificación de individuosacadémico, algo que antes resultaba mucho más difícil sin el uso de estas tecnologías, lo que planteapodría nuevosinfluir retosen paralas oportunidades o recursos que se le ofrecen.
El siguiente vídeo sobre algunas aulas en centros educativos en China muestra con claridad a qué nos referimos con este análisis predictivo y perfilación del alumnado realizado por la protección efectiva de los datos personales.IA:
Tecnologías de reconocimiento.
reconocimiento
La IA ha impulsado el desarrollo de tecnologías como el reconocimiento facial,facial, de voz o de patrones de comportamiento. Estas herramientas permiten identificar o seguir a personas de forma automática y en tiempo real. Aunque pueden tener aplicaciones útiles —por ejemplo en seguridad o autenticación—autenticación a la hora de desbloquear el móvil, una app del banco, etc.—, también pueden facilitar formas de vigilancia mucho más invasivas y precisas,precisas, capaces de registrar movimientos, actividades o interacciones de los individuos en espacios públicos y privados.
En el ámbito educativo pueden utilizarse para Automatizaciónverificar la identidad en exámenes en línea, controlar la asistencia o mejorar la accesibilidad mediante sistemas de decisiones.reconocimiento de vozOtra. cuestiónSin relevanteembargo, escomo hemos visto en el vídeo anterior, pueden introducir niveles elevados de vigilancia sobre el alumnado, generando una sensación constante de control y planteando dudas sobre la tomaproporcionalidad y el respeto a la intimidad.
Reidentificación de decisionesdatos automatizadasanonimizados
El enuso de grandes conjuntos de datos personaleseducativos permite realizar investigaciones que ayudan a mejorar los métodos de enseñanza, evaluar políticas educativas o diseñar herramientas pedagógicas más eficaces. SistemasLa anonimización de los datos pretende precisamente permitir este tipo de análisis sin comprometer la identidad de los estudiantes. Sin embargo, si se combinan distintas fuentes de información adicional, las técnicas avanzadas de IA pueden utilizardetectar lapatrones que permitan reidentificar a personas dentro de conjuntos de datos supuestamente anónimos, algo que antes resultaba mucho más difícil sin el uso de estas tecnologías. En el ámbito educativo, esto podría revelar información recopiladasensible sobre el rendimiento académico o las dificultades de estudiantes concretos, afectando a su privacidad.
Automatización de decisiones
La automatización basada en IA puede ayudar a gestionar grandes volúmenes de información educativa, ofrecer recomendaciones personalizadas de contenidos, orientar a los estudiantes en su proceso de aprendizaje o identificar qué recursos pueden resultar más adecuados para decidir,cada porperfil. ejemplo,
Sin contenidosembargo, sesi muestran a una persona, qué ofertas recibe o incluso evaluar riesgos y oportunidades. Si estoslos sistemas están sesgados o mal configurados,diseñados, pueden producir situacionesdecisiones injustas o discriminatorias, por ejemplo al evaluar el rendimiento del alumnado.
Además, cuando las decisiones se toman de discriminaciónforma automatizada, puede resultar más difícil entender cómo se han tomado o injusticiacuestionarlas., Además,lo estasque decisionesplantea pueden ser más difícilesproblemas de comprender,transparencia cuestionary o impugnar que las tomadas por humanos.responsabilidad. Un ejemplo ilustrativo es el debate ético sobre cómo debería actuar un coche autónomo en una situación de accidente inevitable, donde el sistema podría tener que elegir entre distintos daños posibles.
Aquí puedes acceder a la máquina de la moral donde se plantean algunos dilemas. Es una plataforma para recopilar perspectiva humana sobre las decisiones morales tomadas por las máquinas inteligentes, como los coches autónomos.
En conjunto, estasestos cuestionesejemplos muestran que ellas desarrollomismas tecnologías que pueden mejorar la educación y hacerla más personalizada y eficiente también pueden generar riesgos significativos para la privacidad y los derechos del alumnado, lo que hace necesario un uso responsable, transparente y éticamente fundamentado de la inteligencia artificial no solo plantea dilemas sobre qué decisiones deben tomar las máquinas, sino también sobre qué información pueden recopilar, cómo se utiliza y quién tiene control sobre ella. Por ello, la protección de la privacidad se ha convertido en unoel deámbito los retos éticos y regulatorios más importantes en la era de la inteligencia artificial.educativo.
Además, hoy día cobra especial importancia debido a procesos como la datificación, en los que muchas actividades cotidianas se convierten en datos digitales que pueden ser analizados por plataformas, empresas o instituciones.