Unidad 5.2. Consideraciones éticas.
Introducción
Como hemos ido descubriendo, en la era contemporánea, la Inteligencia Artificial ha permeado una multitud de sectores, redefiniendo la forma en que operan y creando un horizonte de posibilidades inexploradas. El sector educativo no es una excepción a esta transformación digital, donde la IA promete revolucionar la manera en que aprendemos y enseñamos. Sin embargo, junto con las promesas de eficiencia y personalización, emergen importantes cuestiones éticas que requieren una cuidadosa exploración y entendimiento.
La IA en educación tiene el potencial de personalizar y democratizar la enseñanza, optimizar los procesos administrativos liberando tiempo de los docentes para realizar tareas específicas del proceso de enseñanza-aprendizaje y la tutorización. También nos va a permitir disponer de un conocimiento valioso basado en el análisis de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, la implementación de estas tecnologías conlleva responsabilidades éticas significativas. Los dilemas éticos relacionados con la privacidad, el sesgo, y la autonomía, entre otros, son cruciales y demandan una consideración seria por parte de todos los actores involucrados en el ámbito educativo.
Una serie de preguntas han de asaltarnos antes de lanzarnos a utilizar sistemas basados de IA en educación: ¿Cómo asegurarnos de que los sistemas de IA sean justos y equitativos? ¿Cómo podemos evitar que se utilicen para manipular o discriminar a los estudiantes? y muchas otras
El propósito de esta unidad es explorar la ética en el contexto de la IA en general, profundizando posteriormente en las implicancias éticas específicas cuando la IA se aplica en el escenario educativo. Comenzaremos con una discusión sobre los principales debates éticos que rodean a la IA, seguido de una exploración de cómo estos debates se traducen y tal vez se complejizan, en el contexto educativo.
Al finalizar esta unidad, tendrás una comprensión sólida de los desafíos éticos que plantea la IA en la educación, y estarás en disposición de abordar estos desafíos de manera responsable y efectiva. Se busca fomentar una reflexión crítica y proporcionar una base sólida para la implementación ética de la IA en la educación, contribuyendo así a un futuro educativo más inclusivo, justo y humanizado.
Veremos además como desde la irrupción de la IA a nivel global, instituciones públicas y privadas de alcance mundial han ahondado en la necesidad de garantizar que los desarrollos de IA tanto a nivel general como especialmente a nivel educativo se realicen dentro de un marco ético.
Ética en la IA
Una definición de ética nos dice que es una disciplina filosófica que estudia el bien y el mal y sus relaciones con la moral y el comportamiento humano. Por tanto la ética de la IA se centra en los principios morales que deben guiar el desarrollo y el uso de la IA.
Mas concretamente la ética de la IA es un conjunto de directrices que asesora sobre el diseño y los resultados que de la inteligencia artificial se quieren obtener.
Las personas tienen todo tipo de sesgos cognitivos, como el sesgo de confirmación, el de arrastre, efecto halo, pensamiento de grupo y muchos otros. Estos sesgos están patentes en nuestros comportamientos y, por tanto, en nuestros datos. Los datos son la base de funcionamiento de los algoritmos de machine learning, por tanto es vital, tener esto en cuenta si no queremos que los algoritmos de IA nazcan nutridos de estos sesgos. De otro modo la inteligencia artificial tiene altas probabilidades de escalar estos sesgos humanos a un ritmo sin precedentes.
El big data, ha sido un acicate para que las empresas desarrollen sistemas cada vez mas automatizados capaces de tomar decisiones basadas en datos. Su intención primigenia, siendo generalmente entidades con ánimo de lucro, ha sido un incremento en los resultados, sin embargo en ocasiones están experimentando situaciones imprevistas, como consecuencia de una falta de investigación inicial, posterior control o a los sesgos subyacentes de los conjuntos de datos.
Obviamente, los errores conducen a correcciones y han surgido nuevas pautas de trabajo e investigaciones desde el campo de la ciencia de datos. Las empresas líderes en IA están interesadas también en establecer pautas éticas para su uso, ya que han experimentado directamente las consecuencias de no hacerlo. La falta de diligencia en esta área puede tener implicaciones legales y financieras, así como daños a la reputación. Como con cualquier avance tecnológico, la innovación en IA suele ir por delante de la regulación gubernamental. Si bien, la reacción no se ha hecho esperar demasiado y diversas instituciones a nivel mundial ya han emitido informes y pautas de recomendación sobre un uso ético de la IA.
XXX Listados en genially de preocupaciones y principios comunes de todas las organizaciones/instituciones para un desarrollo y gobierno etico de la IA
Referencias a documentos UNESCO ONU o UE E IBM y Open AI (como una de las empresas pioneras y de desarollo) y video IBM XXX
Etica en la IA educativa (instituciones, profesorado, alumnado)
Los principios éticos de la IA se aplican también a la IA educativa. En este contexto, los principios éticos clave incluyen:
- Transparencia e interpretabilidad: Los estudiantes tienen derecho a entender cómo funcionan los sistemas de IA que se utilizan para su aprendizaje.
- Justicia y equidad: Los sistemas de IA deben ser justos y equitativos para todos los estudiantes, independientemente de su raza, género, origen étnico, o condición socioeconómica.
- Privacidad y seguridad: Los datos de los estudiantes deben ser tratados de manera confidencial y segura.
Conclusiones
La IA tiene el potencial de transformar la educación para mejor. Sin embargo, es importante abordar los desafíos éticos de la IA educativa para garantizar que esta tecnología se utilice de forma responsable y ética.
Ejemplos de actividades de aprendizaje
- Discusión: Los estudiantes pueden discutir los principios éticos de la IA educativa.
- Análisis: Los estudiantes pueden analizar casos de uso de la IA educativa desde una perspectiva ética.
- Proyecto: Los estudiantes pueden diseñar un sistema de IA educativa que sea ético.
Recursos adicionales
- UNESCO: Guía para las personas a cargo de formular políticas sobre IA y educación
- AI Now Institute: Informe sobre la equidad en la IA
- OpenAI: Principios éticos de la IA
Distribución de palabras
Introducción: 500 palabras
- Definición de IA
- Aplicaciones de la IA en educación
- Desafíos éticos de la IA educativa
Etica en la IA: 1000 palabras
- Transparencia e interpretabilidad
- Justicia y equidad
- Privacidad y seguridad
Etica en la IA educativa: 500 palabras
- Aplicación de los principios éticos a la IA educativa
- Ejemplos de casos de uso
- Retos y oportunidades
Total: 2000 palabras
Este guion es solo una sugerencia, y puede modificarse para adaptarse a las necesidades específicas del curso.
- Transparencia e interpretabilidad: ¿Cómo podemos entender cómo funcionan los sistemas de IA?
- Justicia y equidad: ¿Cómo podemos asegurarnos de que los sistemas de IA no sean discriminadores?
- Privacidad y seguridad: ¿Cómo podemos proteger la privacidad y seguridad de los datos de los estudiantes?
Recursos adicionales
- UNESCO: Guía para las personas a cargo de formular políticas sobre IA y educación
- AI Now Institute: Informe sobre la equidad en la IA
- OpenAI: Principios éticos de la IA
Actividades de aprendizaje
- Discusión: Los estudiantes pueden discutir los desafíos éticos de la IA educativa.
- Análisis: Los estudiantes pueden analizar casos de uso reales de la IA educativa desde una perspectiva ética.