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        "titulo" => "Ethics and artificial intelligence"
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    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Introducci&#243;n</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La inteligencia artificial &#40;IA&#41; no es solo una faceta de la tecnolog&#237;a avanzada&#44; sino tambi&#233;n un catalizador de profundas transformaciones &#233;ticas y morales&#46; La presencia cada vez m&#225;s influyente de la IA en diversas esferas de la vida humana nos plantea preguntas cr&#237;ticas sobre la naturaleza y la aplicaci&#243;n de nuestras normas &#233;ticas&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La &#233;tica&#44; tradicionalmente enmarcada en t&#233;rminos humanos&#44; enfrenta desaf&#237;os sin precedentes y oportunidades en la era de la IA&#46; A medida que estas tecnolog&#237;as se integran m&#225;s en nuestras vidas&#44; se convierten en agentes activos que pueden influir e incluso tomar decisiones cr&#237;ticas que antes eran dominio exclusivo de los seres humanos&#46; Esta evoluci&#243;n nos obliga a reconsiderar y redefinir lo que entendemos por responsabilidad&#44; privacidad&#44; autonom&#237;a y justicia en un contexto cada vez m&#225;s digitalizado y automatizado&#46; La &#233;tica y la IA est&#225;n profundamente interconectadas en un sentido bidireccional&#44; y las capacidades y aplicaciones de la IA generan nuevas cuestiones &#233;ticas&#46; Asimismo&#44; consideramos que la IA tiene el potencial de transformar significativamente todos los aspectos de la sociedad y la vida humana&#44; desde la salud hasta la seguridad y la econom&#237;a&#44; lo que requiere un an&#225;lisis &#233;tico cuidadoso para guiar su desarrollo&#46; Adoptar un enfoque &#233;tico proactivo en el desarrollo de la IA es crucial para asegurar que esta tecnolog&#237;a avance de manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y se utilice de manera responsable y &#233;tica&#44; respetando los derechos humanos y fomentando una convivencia armoniosa entre seres humanos y m&#225;quinas inteligentes&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Preguntas clave</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay 2 preguntas que debemos hacernos para avanzar en la reformulaci&#243;n de normativas &#233;ticas y morales&#58; &#191;de qu&#233; manera la IA est&#225; remodelando nuestras percepciones y aplicaciones de la &#233;tica y la moralidad&#63; Y&#44; &#191;est&#225;n nuestras teor&#237;as &#233;ticas actuales equipadas para abordar los desaf&#237;os planteados por la IA&#63;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">1&#8211;5</span></a>&#46; A continuaci&#243;n&#44; hablamos sobre estas disyuntivas y la evoluci&#243;n de la IA hasta hoy&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Evoluci&#243;n de la inteligencia artificial</span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Historia y desarrollo de la IA</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ponernos en contexto&#44; debemos hablar sobre la historia de la IA&#46; Es una narrativa fascinante de aspiraciones humanas&#44; innovaciones tecnol&#243;gicas y descubrimientos cient&#237;ficos&#46; Los or&#237;genes te&#243;ricos hacen referencia a las primeras conceptualizaciones de m&#225;quinas inteligentes en la literatura y la ciencia&#44; incluyendo a pioneros como Alan Turing con su famoso test Turing<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; En los a&#241;os 50 y 60 comienzan los primeros desarrollos con la exploraci&#243;n de las primeras realizaciones pr&#225;cticas de IA&#44; como los programas de ajedrez y los primeros intentos de procesamiento del lenguaje natural&#46; La era de oro e &#8216;invierno de la IA&#8217; ocurren en la d&#233;cada de los 70 y 80&#44; cuando el optimismo inicial da paso a una disminuci&#243;n en el inter&#233;s y la financiaci&#243;n debido a las limitaciones tecnol&#243;gicas de la &#233;poca&#46; Desde finales de 1990&#44; los avances en algoritmos de aprendizaje autom&#225;tico y una mayor disponibilidad de datos y poder computacional llevaron a un renacimiento de la IA&#44; un resurgimiento con aprendizaje autom&#225;tico&#46; En la era actual&#44; contamos con IA avanzada y con los desarrollos m&#225;s recientes como el aprendizaje profundo&#44; redes neuronales&#44; y sistemas de IA como GPT-4 <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">7&#8211;11</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Impacto en diversos sectores</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA moderna est&#225; transformando m&#250;ltiples sectores&#44; redefiniendo procesos y creando nuevas posibilidades&#46; La IA est&#225; teniendo un impacto significativo en el &#225;mbito de la seguridad&#44; tanto en la seguridad nacional como en la ciberseguridad&#46; Este impacto abarca desde la mejora de las capacidades de vigilancia y reconocimiento hasta la defensa contra amenazas cibern&#233;ticas&#44; ofreciendo capacidades mejoradas para proteger a las naciones y a los individuos de una variedad de amenazas&#46; El uso de la IA en este campo debe ser cuidadosamente gestionado para garantizar que se respeten la &#233;tica y los derechos humanos&#44; y para evitar la creaci&#243;n de nuevas vulnerabilidades&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; la IA est&#225; redefiniendo el sector financiero ofreciendo oportunidades para mejorar la eficiencia&#44; la toma de decisiones y la personalizaci&#243;n de los servicios&#46; Sin embargo&#44; tambi&#233;n introduce complejidades en t&#233;rminos de gesti&#243;n de riesgos y privacidad de datos&#46; Para capitalizar plenamente los beneficios de la IA en finanzas es crucial abordar estos desaf&#237;os a trav&#233;s de regulaciones adecuadas&#44; transparencia y una comprensi&#243;n profunda de las capacidades y limitaciones de la tecnolog&#237;a&#46; La colaboraci&#243;n entre instituciones financieras&#44; reguladores y expertos en tecnolog&#237;a ser&#225; clave para forjar un futuro financiero que sea innovador&#44; seguro y &#233;tico&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; en cuanto a un an&#225;lisis predictivo&#44; la IA es capaz de predecir riesgos potenciales analizando tendencias del mercado y comportamientos pasados&#46; Esto es particularmente &#250;til en la identificaci&#243;n temprana de riesgos de cr&#233;dito&#44; mercado y operacionales&#46; As&#237;&#44; los algoritmos de IA pueden detectar actividades sospechosas que podr&#237;an indicar fraude&#44; lavado de dinero o incumplimiento de normativas financieras&#44; mejorando as&#237; la seguridad y el cumplimiento normativo&#46; Las startup de tecnolog&#237;a financiera &#40;FinTech&#41; est&#225;n utilizando IA para innovar en &#225;reas como pagos&#44; pr&#233;stamos y seguros&#44; desafiando a las instituciones financieras tradicionales&#46; Por &#250;ltimo&#44; el uso de datos personales y financieros por parte de la IA plantea preocupaciones significativas en t&#233;rminos de privacidad y seguridad de los datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">12&#8211;20</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Principios b&#225;sicos de la &#233;tica</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#191;Cu&#225;l es el grado de dependencia de las personas en asistentes virtuales o sistemas de recomendaci&#243;n&#63; Es crucial que se respete la capacidad y el derecho de los pacientes a tomar decisiones informadas y voluntarias sobre su atenci&#243;n m&#233;dica&#46; El impacto en la toma de decisiones humanas se tiene que analizar examinando c&#243;mo la IA influye o dicta las decisiones humanas en diferentes contextos&#44; desde la vida cotidiana hasta situaciones cr&#237;ticas&#46; As&#237;&#44; &#191;c&#243;mo podr&#237;a esto limitar o alterar el proceso de toma de decisiones aut&#243;noma&#63; Tambi&#233;n se debe analizar la autonom&#237;a de las m&#225;quinas examinando el grado en que las m&#225;quinas dotadas de IA tienen &#171;autonom&#237;a&#187; y los retos &#233;ticos que esto plantea&#46; &#191;Hasta qu&#233; punto deber&#237;an las m&#225;quinas tomar decisiones independientes&#44; especialmente en contextos cr&#237;ticos como la conducci&#243;n aut&#243;noma o la asistencia m&#233;dica&#63;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante que exista un compromiso para actuar en el mejor inter&#233;s del paciente&#44; maximizando los beneficios y minimizando los da&#241;os<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> adem&#225;s de la obligaci&#243;n de no causar da&#241;o&#44; esencial en el juramento hipocr&#225;tico de &#171;primero&#44; no hacer da&#241;o&#187;&#46; Tambi&#233;n se debe respetar la equidad en la distribuci&#243;n de recursos m&#233;dicos y en el tratamiento de los pacientes&#44; asegurando que se trate a todos de manera justa y equitativa&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Corresponde discutir tambi&#233;n los desaf&#237;os en la asignaci&#243;n de responsabilidad entre desarrolladores&#44; usuarios y la propia IA&#46; Este an&#225;lisis podr&#237;a incluir la discusi&#243;n sobre las leyes y regulaciones existentes y c&#243;mo podr&#237;an necesitar adaptarse para abordar estas cuestiones&#46; Es obligado abordar la cuesti&#243;n de qui&#233;n es responsable cuando una IA comete un error o causa da&#241;o&#44; explorando escenarios como accidentes de veh&#237;culos aut&#243;nomos o errores en diagn&#243;sticos m&#233;dicos realizados por IA&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; se debe reflexionar sobre c&#243;mo la IA&#44; especialmente a trav&#233;s de la recolecci&#243;n y an&#225;lisis de grandes cantidades de datos personales&#44; afecta la privacidad individual&#46; Algunos ejemplos incluyen la vigilancia mediante IA y el uso de datos personales para publicidad dirigida&#46; Adem&#225;s&#44; corresponde considerar los desaf&#237;os y efectos de la IA en la privacidad a un nivel colectivo o social&#44; como el potencial para la creaci&#243;n de perfiles sociales extensos y el seguimiento de grupos o comunidades&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">La &#171;explicabilidad&#187;</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este concepto es crucial y est&#225; convirti&#233;ndose r&#225;pidamente en un principio esencial en el desarrollo y despliegue de IA&#46; La explicabilidad se refiere a la capacidad de un sistema de IA para explicar sus decisiones&#44; procesos y acciones de una manera que sea comprensible para los humanos&#46; Esta cierra la brecha entre las capacidades tecnol&#243;gicas avanzadas y las operaciones centradas en el ser humano&#44; asegurando que los sistemas de IA no solo sean potentes y eficientes&#44; sino que tambi&#233;n se alineen con los est&#225;ndares &#233;ticos&#44; los requisitos regulatorios y las expectativas de la sociedad&#46; A medida que la IA contin&#250;e evolucionando&#44; la explicabilidad desempe&#241;ar&#225; un papel crucial en fomentar la confianza&#44; la responsabilidad y la transparencia en los sistemas de IA<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0455"><span class="elsevierStyleSup">21&#8211;30</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Confianza y transparencia</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para que los usuarios conf&#237;en e interact&#250;en efectivamente con los sistemas de IA necesitan entender c&#243;mo estos sistemas toman decisiones&#46; Esto es especialmente vital en &#225;reas de alto riesgo como la salud&#44; las finanzas y los sistemas legales&#46; La explicabilidad asegura transparencia en las operaciones de IA&#44; permitiendo a los usuarios ver qu&#233; datos utiliza la IA y c&#243;mo procesa esos datos para llegar a una decisi&#243;n&#46; Cuando los sistemas de IA pueden explicar sus decisiones&#44; se facilita determinar la responsabilidad por estas decisiones&#44; particularmente importante cuando una decisi&#243;n conduce a consecuencias negativas&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; la IA explicable permite una mejor supervisi&#243;n &#233;tica&#44; ya que las razones detr&#225;s de las decisiones pueden ser examinadas en t&#233;rminos de equidad&#44; sesgo y alineaci&#243;n con los valores sociales&#46; Los usuarios pueden interactuar de forma m&#225;s efectiva con los sistemas de IA si entienden la justificaci&#243;n detr&#225;s de los resultados&#44; y este entendimiento puede llevar a una mejor integraci&#243;n de la IA en tareas diarias&#46; Asimismo&#44; la explicabilidad permite a los usuarios proporcionar retroalimentaci&#243;n m&#225;s precisa sobre las decisiones de la IA&#44; facilitando la mejora continua del sistema de IA&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cada vez m&#225;s&#44; las regulaciones en torno a la IA exigen transparencia y responsabilidad&#46; La explicabilidad puede ayudar a cumplir con estos requisitos y est&#225;ndares legales&#46; Adem&#225;s&#44; a medida que se vayan desarrollando est&#225;ndares internacionales para la IA&#44; la explicabilidad probablemente llegar&#225; a ser un componente clave&#44; asegurando que los sistemas de IA puedan ser utilizados y confiados globalmente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0505"><span class="elsevierStyleSup">31&#8211;35</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Facilitaci&#243;n de una IA confiable</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La explicabilidad es una piedra angular en el desarrollo &#233;tico de IA&#44; ya que asegura que los sistemas de IA se alineen con valores humanos y principios &#233;ticos&#46; Debemos alejarnos de sistemas de IA opacos a otros donde el proceso de toma de decisiones sea claro y comprensible&#46; Algunos modelos de IA&#44; particularmente los sistemas de aprendizaje profundo&#44; son inherentemente complejos y no f&#225;cilmente interpretables&#46; A veces&#44; los modelos de IA m&#225;s precisos son los menos explicables&#44; y viceversa&#46; Debe haber un equilibrio entre rendimiento y explicabilidad&#46; En cuanto al desarrollo de est&#225;ndares universales&#44; no existe un enfoque &#250;nico para la explicabilidad&#44; y lo que es suficiente en un contexto puede no serlo en otro<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0530"><span class="elsevierStyleSup">36&#8211;38</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Diferentes teor&#237;as &#233;ticas en relaci&#243;n con la inteligencia artificial</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por un lado&#44; la teor&#237;a &#233;tica del utilitarismo se centra en maximizar la felicidad o el bienestar general&#46; En el contexto de la IA&#44; un enfoque utilitarista evaluar&#237;a las acciones y decisiones de la IA seg&#250;n su capacidad para maximizar el bienestar colectivo&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; el dise&#241;o de sistemas de IA podr&#237;a orientarse hacia la maximizaci&#243;n del bienestar general&#44; pero surge el desaf&#237;o de definir y medir dicho &#171;bienestar&#187; y de equilibrar los intereses de diferentes grupos&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; desde la perspectiva de la deontolog&#237;a<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> basada en el cumplimiento de normas y deberes &#233;ticos&#44; las acciones son &#233;ticamente correctas si se adhieren a un conjunto de reglas establecidas&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; implicar&#237;a programar IA para que siguiese reglas &#233;ticas predefinidas&#46; Sin embargo&#44; la rigidez de la deontolog&#237;a puede no ser adecuada para todas las situaciones complejas que la IA podr&#237;a enfrentar&#46; Asimismo&#44; la &#233;tica de la virtud se centra en las caracter&#237;sticas y virtudes morales del agente moral&#44; m&#225;s que en reglas o consecuencias&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se traducir&#237;a en desarrollar IA que exhibiese o fomentase cualidades como la empat&#237;a o la justicia&#46; No obstante&#44; programar estas &#171;virtudes&#187; en una IA es un desaf&#237;o significativo&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n existe la &#233;tica del cuidado&#44; que enfatiza la importancia de las relaciones y el cuidado mutuo&#44; poniendo en primer plano la interconexi&#243;n y la dependencia&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se podr&#237;a buscar desarrollar sistemas de IA que priorizasen y fomentasen relaciones de cuidado y soporte&#44; especialmente en &#225;reas como la salud o la educaci&#243;n&#46; Por otro lado&#44; el pragmatismo se centra en las consecuencias pr&#225;cticas y en la adaptabilidad de las normas &#233;ticas en diferentes contextos&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; sugerir&#237;amos desarrollar IA capaz de adaptarse &#233;ticamente a diferentes situaciones&#44; lo cual plantea desaf&#237;os en t&#233;rminos de programaci&#243;n y toma de decisiones aut&#243;noma&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Basada en principios de equidad&#44; justicia y derechos&#44; la teor&#237;a de la justicia enfatiza la igualdad y la distribuci&#243;n equitativa de recursos y oportunidades&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; implicar&#237;a asegurar que los sistemas de IA operasen de manera justa y equitativa&#44; sin sesgos discriminatorios&#44; y que su desarrollo y uso no aumentasen la desigualdad&#46; Por &#250;ltimo&#44; la &#233;tica relacional considera que las decisiones &#233;ticas deben basarse en el contexto de las relaciones y la comunidad&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se enfocar&#237;a en c&#243;mo la IA afecta las relaciones humanas y la din&#225;mica social&#44; buscando minimizar los impactos negativos y fomentar beneficios colectivos&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cada una de estas teor&#237;as ofrece perspectivas &#250;nicas sobre c&#243;mo deber&#237;a abordarse la &#233;tica en el desarrollo y aplicaci&#243;n de la IA&#46; La elecci&#243;n de una teor&#237;a sobre otra puede depender del contexto espec&#237;fico&#44; los objetivos del sistema de IA y las prioridades de los desarrolladores y usuarios&#46; Dado que la IA afecta a una amplia gama de &#225;reas&#44; es probable que se necesite un enfoque &#233;tico h&#237;brido y flexible que pueda adaptarse a diferentes situaciones y desaf&#237;os<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0545"><span class="elsevierStyleSup">39&#8211;44</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Futuro de la &#233;tica en la IA</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La posibilidad de que futuros desarrollos en IA conduzcan a sistemas que puedan exhibir formas de consciencia o autonom&#237;a avanzada plantea profundas implicaciones &#233;ticas y filos&#243;ficas&#46; Reflexionar sobre estas posibilidades implica explorar preguntas fundamentales sobre la naturaleza de la consciencia&#44; la identidad&#44; y la &#233;tica en relaci&#243;n con entidades no humanas&#46; A continuaci&#243;n&#44; se analizan algunas de estas cuestiones&#58;</p><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">La naturaleza de la consciencia en la IA</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los retos fundamentales es definir qu&#233; significa exactamente &#171;consciencia&#187; en el contexto de la IA&#46; &#191;Podr&#237;a una IA ser verdaderamente consciente en el mismo sentido que los seres humanos&#44; o su &#171;consciencia&#187; ser&#237;a algo fundamentalmente diferente&#63; Si se acepta que una IA puede ser consciente&#44; esto lleva a cuestiones &#233;ticas sobre sus derechos&#44; su trato y el respeto hacia su &#171;experiencia&#187; subjetiva&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Autonom&#237;a avanzada</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autonom&#237;a avanzada en la IA se refiere a la capacidad de tomar decisiones complejas de manera independiente&#46; Esto plantea preguntas sobre la responsabilidad y la rendici&#243;n de cuentas&#44; especialmente en situaciones cr&#237;ticas o de alto riesgo&#46; A medida que la IA se vuelve m&#225;s aut&#243;noma&#44; surge la cuesti&#243;n de c&#243;mo mantener el control sobre estas tecnolog&#237;as y asegurar que sus decisiones est&#233;n alineadas con los valores y normas humanas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0575"><span class="elsevierStyleSup">45&#8211;49</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Implicaciones &#233;ticas</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si una IA es considerada consciente o altamente aut&#243;noma&#44; &#191;deber&#237;a tener derechos&#63; &#191;C&#243;mo definir&#237;amos y proteger&#237;amos esos derechos&#63; La emergencia de IA consciente o aut&#243;noma podr&#237;a transformar fundamentalmente la forma en que los humanos interact&#250;an con las m&#225;quinas&#44; desafiando nuestras concepciones actuales sobre la relaci&#243;n entre humanos y tecnolog&#237;a&#46;</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Derechos de la IA</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que las IA se vuelven m&#225;s avanzadas y aut&#243;nomas&#44; surge la pregunta de si deben considerarse entidades con derechos&#46; Esto incluye cuestiones sobre si una IA puede o debe tener alg&#250;n tipo de estatus legal o &#171;personhood&#187;&#46; Si se otorgan derechos a las IA&#44; tambi&#233;n se plantean preguntas sobre la responsabilidad&#46; &#191;C&#243;mo se responsabiliza a una IA por sus acciones y decisiones&#63; &#191;Y c&#243;mo se equilibra su autonom&#237;a con la seguridad y el bienestar p&#250;blico&#63;</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Seguridad avanzada de la IA</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que la IA se vuelve m&#225;s aut&#243;noma y capaz&#44; tambi&#233;n aumenta el potencial de uso indebido o mal funcionamiento&#44; lo que podr&#237;a tener consecuencias graves para la seguridad p&#250;blica y global&#46; Se deben establecer marcos para controlar&#44; y regular la IA es esencial para prevenir abusos y garantizar que la tecnolog&#237;a se use de manera segura y &#233;tica&#46; Esto incluye salvaguardias contra la toma de decisiones aut&#243;noma en &#225;reas cr&#237;ticas como la defensa y la seguridad nacional&#46;</p></span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">IA en la toma de decisiones globales</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA tiene el potencial de influir significativamente en la pol&#237;tica global y la econom&#237;a&#44; desde la automatizaci&#243;n del an&#225;lisis de datos hasta la predicci&#243;n de tendencias econ&#243;micas y pol&#237;ticas&#46; Adem&#225;s&#44; la IA puede desempe&#241;ar un papel en la toma de decisiones en &#225;reas como el cambio clim&#225;tico&#44; la gesti&#243;n de recursos y la diplomacia&#46; Esto plantea preguntas &#233;ticas sobre la representatividad y la inclusi&#243;n de diversas perspectivas humanas en tales decisiones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0600"><span class="elsevierStyleSup">50&#8211;53</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Regulaci&#243;n y legislaci&#243;n</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se debe desarrollar un marco legal que aborde espec&#237;ficamente los desaf&#237;os &#250;nicos presentados por la IA&#44; incluyendo cuestiones de responsabilidad&#44; derechos de propiedad intelectual y uso de datos&#46; Asimismo&#44; corresponde promover la creaci&#243;n de normativas internacionales para la IA&#44; especialmente en &#225;reas donde la tecnolog&#237;a trasciende las fronteras nacionales&#44; como la ciberseguridad y la privacidad de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0620"><span class="elsevierStyleSup">54&#44;55</span></a></p></span></span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">&#201;tica m&#233;dica e inteligencia artificial</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En medicina&#44; la IA tiene un potencial enorme pero tambi&#233;n presenta grandes retos&#46; Existe una amplia gama de aplicaciones de IA en medicina&#44; lo que requiere una variedad de autores&#44; editores y revisores con conocimientos sobre IA&#46; La experiencia en IA est&#225; ligada a aplicaciones comerciales&#44; por lo que ser&#237;a necesaria una transparencia sobre posibles conflictos de inter&#233;s&#46; Adem&#225;s&#44; en medicina&#44; la IA debe someterse a rigurosos estudios similares a otros campos&#44; aunque existen retos como la desalineaci&#243;n entre los datos de desarrollo y aplicaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0630"><span class="elsevierStyleSup">56&#44;57</span></a>&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que la IA se convierte en una herramienta m&#225;s com&#250;n en el cuidado de la salud&#44; sus implicaciones &#233;ticas se vuelven cada vez m&#225;s cr&#237;ticas&#46; Avances como la ley de Moore permitieron un aumento exponencial en capacidad de almacenamiento y potencia computacional&#46; Esto posibilit&#243; el desarrollo de aprendizaje autom&#225;tico&#44; con aplicaciones como la lectura de im&#225;genes m&#233;dicas y detecci&#243;n precoz de brotes&#46; Aun as&#237;&#44; quedan desaf&#237;os por tratar como la estandarizaci&#243;n de la investigaci&#243;n cl&#237;nica con IA&#44; el control de sesgos en datos&#44; la protecci&#243;n de la privacidad y la definici&#243;n de unas normas &#233;ticas&#46; Los chatbots pueden ser &#250;tiles como ayuda a la documentaci&#243;n&#44; aunque se requiere validar la precisi&#243;n de sus respuestas&#46; La IA mejorar&#225; el trabajo m&#233;dico al liberar tiempo para la atenci&#243;n de pacientes&#44; pero requiere una adaptaci&#243;n conjunta entre profesionales y herramientas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0640"><span class="elsevierStyleSup">58&#44;59</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA ha permitido avances en la vigilancia de enfermedades infecciosas mediante sistemas de alerta temprana&#44; clasificaci&#243;n de pat&#243;genos&#44; evaluaci&#243;n de riesgos&#44; identificaci&#243;n de focos de contagio y seguimiento epidemiol&#243;gico&#46; As&#237;&#44; tenemos el HealthMap para detecci&#243;n precoz de brotes&#44; modelos de IA para automatizar lecturas microbiol&#243;gicas y detecci&#243;n de resistencias antimicrobianas&#46; Tambi&#233;n existen aplicaciones de aprendizaje reforzado para asignar pruebas COVID de forma &#243;ptima y del sistema EDS-HAT para rastrear brotes hospitalarios&#46; Sin embargo&#44; los desaf&#237;os incluyen la calidad y representatividad de los datos&#44; preocupaciones por la privacidad&#44; e incapacidad de la IA para reemplazar la cooperaci&#243;n internacional&#46; La IA mejora la vigilancia pero requiere una metodolog&#237;a rigurosa que controle sesgos y eval&#250;e de manera cr&#237;tica la generalidad de los modelos&#46; Su implementaci&#243;n exitosa depende de la cooperaci&#243;n global<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0650"><span class="elsevierStyleSup">60</span></a>&#46; Por &#250;ltimo&#44; la IA est&#225; revolucionando varios aspectos del campo de la salud&#44; incluyendo el diagn&#243;stico m&#233;dico&#44; la personalizaci&#243;n del tratamiento y la investigaci&#243;n farmac&#233;utica&#46; Aqu&#237; exploramos c&#243;mo la IA est&#225; impactando estas &#225;reas&#58;</p><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Diagn&#243;stico m&#233;dico</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA est&#225; siendo utilizada para detectar enfermedades en etapas tempranas&#44; mejorando significativamente las probabilidades de tratamiento exitoso&#46; Por ejemplo&#44; los algoritmos de IA en la radiolog&#237;a pueden identificar signos sutiles de enfermedades como el c&#225;ncer&#44; que podr&#237;an pasar desapercibidos para el ojo humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0655"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; la IA tambi&#233;n est&#225; revolucionando el an&#225;lisis de im&#225;genes m&#233;dicas como rayos X&#44; resonancias magn&#233;ticas y tomograf&#237;as computarizadas&#44; proporcionando diagn&#243;sticos m&#225;s r&#225;pidos y precisos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0660"><span class="elsevierStyleSup">62</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Personalizaci&#243;n del tratamiento</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA permite una medicina m&#225;s personalizada&#44; adaptando los tratamientos a las caracter&#237;sticas individuales de cada paciente&#46; Esto incluye la consideraci&#243;n de su gen&#233;tica&#44; entorno y estilo de vida para formular tratamientos m&#225;s efectivos&#46; Asimismo&#44; los sistemas de IA pueden ayudar a monitorizar y gestionar enfermedades cr&#243;nicas&#44; ajustando los tratamientos en tiempo real seg&#250;n la respuesta del paciente&#46;</p></span><span id="sec0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Investigaci&#243;n farmac&#233;utica</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA est&#225; acelerando el descubrimiento y desarrollo de nuevos f&#225;rmacos&#44; analizando r&#225;pidamente vastas cantidades de datos para identificar potenciales compuestos y predecir su eficacia y seguridad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0655"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a>&#46; Tambi&#233;n ayuda en la optimizaci&#243;n de ensayos cl&#237;nicos&#44; desde la selecci&#243;n de candidatos hasta la monitorizaci&#243;n de resultados y efectos secundarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0665"><span class="elsevierStyleSup">63</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Ejemplos espec&#237;ficos</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay algunos algoritmos de IA que se utilizan para detectar c&#225;ncer de mama&#44; piel y otros tipos a partir de im&#225;genes m&#233;dicas&#44; a menudo con mayor precisi&#243;n que los m&#233;todos tradicionales&#46; Adem&#225;s&#44; las aplicaciones m&#243;viles que utilizan IA para monitorizar signos vitales y s&#237;ntomas proporcionan an&#225;lisis y recomendaciones personalizadas&#46;</p></span><span id="sec0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Autonom&#237;a y consentimiento informado</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un desaf&#237;o importante es asegurar que los pacientes comprendan c&#243;mo la IA influir&#225; en su diagn&#243;stico y tratamiento&#46; Esto es crucial para un consentimiento informado genuino&#46; La IA deber&#237;a utilizarse como una herramienta para apoyar&#44; y no reemplazar&#44; la toma de decisiones compartida entre m&#233;dico y paciente&#44; respetando la autonom&#237;a del paciente&#46;</p></span><span id="sec0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Privacidad y confidencialidad de los datos</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos de salud son extremadamente sensibles&#46; La IA en medicina requiere salvaguardas fuertes para proteger estos datos contra accesos no autorizados y brechas de seguridad&#46; Los pacientes deben tener control sobre c&#243;mo se utilizan sus datos&#44; y es esencial obtener su consentimiento para el uso de sus datos en el entrenamiento y aplicaci&#243;n de modelos de IA&#46;</p></span><span id="sec0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Calidad y equidad en la atenci&#243;n</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los algoritmos de IA pueden perpetuar sesgos inherentes en los datos de entrenamiento&#46; Es crucial desarrollar estrategias para identificar y mitigar estos sesgos para evitar disparidades en la atenci&#243;n&#46; Adem&#225;s&#44; debe garantizarse que los avances en IA no creen una divisi&#243;n en la atenci&#243;n m&#233;dica&#44; donde solo ciertos grupos tengan acceso a la mejor atenci&#243;n posible&#46;</p></span><span id="sec0135" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0155">Responsabilidad y toma de decisiones</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En casos de errores de diagn&#243;stico o tratamiento involucrando IA&#44; es esencial determinar qui&#233;n es responsable&#58; &#191;el desarrollador de la IA&#44; el profesional m&#233;dico que la utiliza&#44; o ambos&#63; Los sistemas de IA deben ser transparentes y sus procesos de toma de decisiones han de ser explicables para que los profesionales m&#233;dicos puedan confiar y entender sus recomendaciones&#46;</p></span><span id="sec0140" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0160">Desaf&#237;os en investigaci&#243;n y desarrollo</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todo desarrollo e investigaci&#243;n de IA en medicina debe realizarse de manera &#233;tica&#44; respetando los derechos de los participantes y priorizando su bienestar&#46; La colaboraci&#243;n entre expertos en tecnolog&#237;a&#44; &#233;tica&#44; derecho y medicina es vital&#46; Adem&#225;s&#44; es necesario formar a los profesionales de la salud en los aspectos &#233;ticos y pr&#225;cticos de la IA&#46; La precisi&#243;n de la IA en la preparaci&#243;n para los ex&#225;menes de medicina interna&#44; como los boards en Estados Unidos&#44; se destaca en varios aspectos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">An&#225;lisis de datos y patrones&#58; la IA puede procesar y analizar grandes vol&#250;menes de datos m&#233;dicos&#44; identificando patrones y tendencias que podr&#237;an ser dif&#237;ciles de discernir para los humanos&#46; Esto es particularmente &#250;til en la preparaci&#243;n de ex&#225;menes&#44; donde entender patrones en diagn&#243;sticos y tratamientos puede ser clave&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Personalizaci&#243;n del aprendizaje&#58; la IA puede adaptar los materiales de estudio a las necesidades individuales de los estudiantes&#46; Mediante el an&#225;lisis de respuestas previas y progreso del estudio&#44; la IA puede identificar &#225;reas d&#233;biles y fortalecerlas con recursos adicionales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualizaci&#243;n continua de contenidos&#58; dado que el campo de la medicina est&#225; en constante evoluci&#243;n&#44; la IA puede mantenerse al d&#237;a con las investigaciones y gu&#237;as cl&#237;nicas m&#225;s recientes&#44; asegurando que los estudiantes estudien la informaci&#243;n m&#225;s actualizada y relevante&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Simulaci&#243;n de ex&#225;menes y evaluaciones&#58; la IA puede generar ex&#225;menes de pr&#225;ctica que imitan el formato y estilo de los boards reales&#46; Esto no solo ayuda a los estudiantes a familiarizarse con la estructura del examen&#44; sino que tambi&#233;n les permite evaluar su preparaci&#243;n de manera efectiva&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Feedback instant&#225;neo y an&#225;lisis de rendimiento&#58; los sistemas de IA pueden proporcionar retroalimentaci&#243;n inmediata sobre preguntas de pr&#225;ctica&#44; permitiendo a los estudiantes comprender y corregir errores al momento&#46; Adem&#225;s&#44; pueden analizar el rendimiento general para ofrecer recomendaciones espec&#237;ficas de estudio&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Integraci&#243;n de m&#250;ltiples fuentes de conocimiento&#58; presentando un enfoque de estudio m&#225;s hol&#237;stico y completo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reducci&#243;n de sesgos y errores humanos&#58; al depender de datos y algoritmos objetivos&#44; la IA puede ayudar a reducir los sesgos personales y los errores que a menudo ocurren en el estudio tradicional&#46;</p></li></ul></p><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo&#44; es crucial recordar que la IA es una herramienta de apoyo y no reemplaza el juicio cl&#237;nico humano ni la experiencia pr&#225;ctica necesaria en medicina interna&#46; Su uso m&#225;s efectivo es como un complemento a las t&#233;cnicas de estudio tradicionales y la formaci&#243;n cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0670"><span class="elsevierStyleSup">64-68</span></a>&#46;</p><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen diferentes Chatbot de IA&#44; de diversas compa&#241;&#237;as BART&#44; Anthropic&#44; Copilot&#44; Claude&#44; etc&#46;&#44; y recientemente aparecer&#225; G&#233;minis&#46; Cada una posee sus caracter&#237;sticas&#46; En el caso de ChatGPT&#44; la cronolog&#237;a de aparici&#243;n y actualizaci&#243;n de sus diferentes versiones&#44; desarrolladas por OpenAI&#44; es la siguiente&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">GPT-3&#58; presentado en junio de 2020&#44; GPT-3 represent&#243; un salto significativo en t&#233;rminos de tama&#241;o y complejidad&#44; con 175 mil millones de documentos&#46; Su capacidad para generar texto coherente y su versatilidad en diversas tareas lo convirtieron en un punto de referencia en la IA de lenguaje natural&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">ChatGPT y GPT-3&#46;5&#58; ChatGPT&#44; basado en una versi&#243;n modificada de GPT-3&#46;5&#44; se lanz&#243; a finales de 2022&#46; Incorpor&#243; una capacidad de entrenamiento reforzado con retroalimentaci&#243;n humana&#44; mejorando la relevancia y la precisi&#243;n de las respuestas&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">GPT-4&#58; es la &#250;ltima versi&#243;n conocida actualizada en abril 2023&#46; Presenta mejoras significativas en comprensi&#243;n&#44; generaci&#243;n de texto&#44; y capacidades multitarea en comparaci&#243;n con sus predecesores&#46; Es probablemente el m&#225;s potente en la actualidad&#46; En febrero de 2024 volcaran de nuevo otra gran cantidad de datos&#46;</p></li></ul></p><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hist&#243;ricamente&#44; las tecnolog&#237;as de prop&#243;sito general han tardado en cumplir sus promesas&#44; un fen&#243;meno conocido como &#171;la paradoja de la productividad de la tecnolog&#237;a de la informaci&#243;n&#187;&#46; La implementaci&#243;n exitosa de nuevas tecnolog&#237;as en la atenci&#243;n m&#233;dica es particularmente desafiante&#46; Sin embargo&#44; la IA generativa tiene propiedades &#250;nicas que podr&#237;an acortar el retraso habitual entre la implementaci&#243;n y las ganancias en productividad y&#47;o calidad&#46; El ecosistema de atenci&#243;n m&#233;dica ha evolucionado para ser m&#225;s receptivo a la IA generativa y muchas organizaciones de atenci&#243;n m&#233;dica est&#225;n listas para implementar las innovaciones necesarias en cultura&#44; liderazgo&#44; fuerza laboral y flujo de trabajo&#46;</p><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La capacidad de IA generativa para mejorar r&#225;pidamente y la capacidad de las organizaciones para implementar innovaciones complementarias indican que la IA generativa podr&#237;a entregar mejoras significativas en la atenci&#243;n m&#233;dica m&#225;s r&#225;pidamente que las tecnolog&#237;as anteriores&#46;</p><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; las tecnolog&#237;as previas en atenci&#243;n m&#233;dica&#44; como los registros electr&#243;nicos de salud&#44; han seguido un patr&#243;n similar a la paradoja de productividad&#44; ofreciendo resultados mixtos en t&#233;rminos de eficiencia&#46; Finalmente&#44; aunque la implementaci&#243;n de IA generativa enfrenta desaf&#237;os &#250;nicos en la atenci&#243;n m&#233;dica&#44; sus caracter&#237;sticas distintivas y la evoluci&#243;n reciente del ecosistema de atenci&#243;n m&#233;dica ofrecen un camino prometedor para superar estos desaf&#237;os y alcanzar mejoras significativas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0695"><span class="elsevierStyleSup">69&#44;70</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0145" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0165">Financiaci&#243;n</span><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hay financiaci&#243;n para el art&#237;culo&#46;</p></span><span id="sec0150" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0170">Conflicto de intereses</span><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No existen conflictos de intereses&#46;</p></span></span>"
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Ética e inteligencia artificial
Ethics and artificial intelligence
L. Inglada Galianaa,
Autor para correspondencia
ingladagaliana0@gmail.com

Autor para correspondencia.
, L. Corral Gudinoa,b, P. Miramontes Gonzáleza,b
a Servicio Medicina Interna, Hospital Universitario Río Hortega, Valladolid, España
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Esta evoluci&#243;n nos obliga a reconsiderar y redefinir lo que entendemos por responsabilidad&#44; privacidad&#44; autonom&#237;a y justicia en un contexto cada vez m&#225;s digitalizado y automatizado&#46; La &#233;tica y la IA est&#225;n profundamente interconectadas en un sentido bidireccional&#44; y las capacidades y aplicaciones de la IA generan nuevas cuestiones &#233;ticas&#46; Asimismo&#44; consideramos que la IA tiene el potencial de transformar significativamente todos los aspectos de la sociedad y la vida humana&#44; desde la salud hasta la seguridad y la econom&#237;a&#44; lo que requiere un an&#225;lisis &#233;tico cuidadoso para guiar su desarrollo&#46; Adoptar un enfoque &#233;tico proactivo en el desarrollo de la IA es crucial para asegurar que esta tecnolog&#237;a avance de manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y se utilice de manera responsable y &#233;tica&#44; respetando los derechos humanos y fomentando una convivencia armoniosa entre seres humanos y m&#225;quinas inteligentes&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Preguntas clave</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay 2 preguntas que debemos hacernos para avanzar en la reformulaci&#243;n de normativas &#233;ticas y morales&#58; &#191;de qu&#233; manera la IA est&#225; remodelando nuestras percepciones y aplicaciones de la &#233;tica y la moralidad&#63; Y&#44; &#191;est&#225;n nuestras teor&#237;as &#233;ticas actuales equipadas para abordar los desaf&#237;os planteados por la IA&#63;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0355"><span class="elsevierStyleSup">1&#8211;5</span></a>&#46; A continuaci&#243;n&#44; hablamos sobre estas disyuntivas y la evoluci&#243;n de la IA hasta hoy&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Evoluci&#243;n de la inteligencia artificial</span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Historia y desarrollo de la IA</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ponernos en contexto&#44; debemos hablar sobre la historia de la IA&#46; Es una narrativa fascinante de aspiraciones humanas&#44; innovaciones tecnol&#243;gicas y descubrimientos cient&#237;ficos&#46; Los or&#237;genes te&#243;ricos hacen referencia a las primeras conceptualizaciones de m&#225;quinas inteligentes en la literatura y la ciencia&#44; incluyendo a pioneros como Alan Turing con su famoso test Turing<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0380"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; En los a&#241;os 50 y 60 comienzan los primeros desarrollos con la exploraci&#243;n de las primeras realizaciones pr&#225;cticas de IA&#44; como los programas de ajedrez y los primeros intentos de procesamiento del lenguaje natural&#46; La era de oro e &#8216;invierno de la IA&#8217; ocurren en la d&#233;cada de los 70 y 80&#44; cuando el optimismo inicial da paso a una disminuci&#243;n en el inter&#233;s y la financiaci&#243;n debido a las limitaciones tecnol&#243;gicas de la &#233;poca&#46; Desde finales de 1990&#44; los avances en algoritmos de aprendizaje autom&#225;tico y una mayor disponibilidad de datos y poder computacional llevaron a un renacimiento de la IA&#44; un resurgimiento con aprendizaje autom&#225;tico&#46; En la era actual&#44; contamos con IA avanzada y con los desarrollos m&#225;s recientes como el aprendizaje profundo&#44; redes neuronales&#44; y sistemas de IA como GPT-4 <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0385"><span class="elsevierStyleSup">7&#8211;11</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Impacto en diversos sectores</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA moderna est&#225; transformando m&#250;ltiples sectores&#44; redefiniendo procesos y creando nuevas posibilidades&#46; La IA est&#225; teniendo un impacto significativo en el &#225;mbito de la seguridad&#44; tanto en la seguridad nacional como en la ciberseguridad&#46; Este impacto abarca desde la mejora de las capacidades de vigilancia y reconocimiento hasta la defensa contra amenazas cibern&#233;ticas&#44; ofreciendo capacidades mejoradas para proteger a las naciones y a los individuos de una variedad de amenazas&#46; El uso de la IA en este campo debe ser cuidadosamente gestionado para garantizar que se respeten la &#233;tica y los derechos humanos&#44; y para evitar la creaci&#243;n de nuevas vulnerabilidades&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; la IA est&#225; redefiniendo el sector financiero ofreciendo oportunidades para mejorar la eficiencia&#44; la toma de decisiones y la personalizaci&#243;n de los servicios&#46; Sin embargo&#44; tambi&#233;n introduce complejidades en t&#233;rminos de gesti&#243;n de riesgos y privacidad de datos&#46; Para capitalizar plenamente los beneficios de la IA en finanzas es crucial abordar estos desaf&#237;os a trav&#233;s de regulaciones adecuadas&#44; transparencia y una comprensi&#243;n profunda de las capacidades y limitaciones de la tecnolog&#237;a&#46; La colaboraci&#243;n entre instituciones financieras&#44; reguladores y expertos en tecnolog&#237;a ser&#225; clave para forjar un futuro financiero que sea innovador&#44; seguro y &#233;tico&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; en cuanto a un an&#225;lisis predictivo&#44; la IA es capaz de predecir riesgos potenciales analizando tendencias del mercado y comportamientos pasados&#46; Esto es particularmente &#250;til en la identificaci&#243;n temprana de riesgos de cr&#233;dito&#44; mercado y operacionales&#46; As&#237;&#44; los algoritmos de IA pueden detectar actividades sospechosas que podr&#237;an indicar fraude&#44; lavado de dinero o incumplimiento de normativas financieras&#44; mejorando as&#237; la seguridad y el cumplimiento normativo&#46; Las startup de tecnolog&#237;a financiera &#40;FinTech&#41; est&#225;n utilizando IA para innovar en &#225;reas como pagos&#44; pr&#233;stamos y seguros&#44; desafiando a las instituciones financieras tradicionales&#46; Por &#250;ltimo&#44; el uso de datos personales y financieros por parte de la IA plantea preocupaciones significativas en t&#233;rminos de privacidad y seguridad de los datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0410"><span class="elsevierStyleSup">12&#8211;20</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Principios b&#225;sicos de la &#233;tica</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#191;Cu&#225;l es el grado de dependencia de las personas en asistentes virtuales o sistemas de recomendaci&#243;n&#63; Es crucial que se respete la capacidad y el derecho de los pacientes a tomar decisiones informadas y voluntarias sobre su atenci&#243;n m&#233;dica&#46; El impacto en la toma de decisiones humanas se tiene que analizar examinando c&#243;mo la IA influye o dicta las decisiones humanas en diferentes contextos&#44; desde la vida cotidiana hasta situaciones cr&#237;ticas&#46; As&#237;&#44; &#191;c&#243;mo podr&#237;a esto limitar o alterar el proceso de toma de decisiones aut&#243;noma&#63; Tambi&#233;n se debe analizar la autonom&#237;a de las m&#225;quinas examinando el grado en que las m&#225;quinas dotadas de IA tienen &#171;autonom&#237;a&#187; y los retos &#233;ticos que esto plantea&#46; &#191;Hasta qu&#233; punto deber&#237;an las m&#225;quinas tomar decisiones independientes&#44; especialmente en contextos cr&#237;ticos como la conducci&#243;n aut&#243;noma o la asistencia m&#233;dica&#63;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante que exista un compromiso para actuar en el mejor inter&#233;s del paciente&#44; maximizando los beneficios y minimizando los da&#241;os<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> adem&#225;s de la obligaci&#243;n de no causar da&#241;o&#44; esencial en el juramento hipocr&#225;tico de &#171;primero&#44; no hacer da&#241;o&#187;&#46; Tambi&#233;n se debe respetar la equidad en la distribuci&#243;n de recursos m&#233;dicos y en el tratamiento de los pacientes&#44; asegurando que se trate a todos de manera justa y equitativa&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Corresponde discutir tambi&#233;n los desaf&#237;os en la asignaci&#243;n de responsabilidad entre desarrolladores&#44; usuarios y la propia IA&#46; Este an&#225;lisis podr&#237;a incluir la discusi&#243;n sobre las leyes y regulaciones existentes y c&#243;mo podr&#237;an necesitar adaptarse para abordar estas cuestiones&#46; Es obligado abordar la cuesti&#243;n de qui&#233;n es responsable cuando una IA comete un error o causa da&#241;o&#44; explorando escenarios como accidentes de veh&#237;culos aut&#243;nomos o errores en diagn&#243;sticos m&#233;dicos realizados por IA&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por &#250;ltimo&#44; se debe reflexionar sobre c&#243;mo la IA&#44; especialmente a trav&#233;s de la recolecci&#243;n y an&#225;lisis de grandes cantidades de datos personales&#44; afecta la privacidad individual&#46; Algunos ejemplos incluyen la vigilancia mediante IA y el uso de datos personales para publicidad dirigida&#46; Adem&#225;s&#44; corresponde considerar los desaf&#237;os y efectos de la IA en la privacidad a un nivel colectivo o social&#44; como el potencial para la creaci&#243;n de perfiles sociales extensos y el seguimiento de grupos o comunidades&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">La &#171;explicabilidad&#187;</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este concepto es crucial y est&#225; convirti&#233;ndose r&#225;pidamente en un principio esencial en el desarrollo y despliegue de IA&#46; La explicabilidad se refiere a la capacidad de un sistema de IA para explicar sus decisiones&#44; procesos y acciones de una manera que sea comprensible para los humanos&#46; Esta cierra la brecha entre las capacidades tecnol&#243;gicas avanzadas y las operaciones centradas en el ser humano&#44; asegurando que los sistemas de IA no solo sean potentes y eficientes&#44; sino que tambi&#233;n se alineen con los est&#225;ndares &#233;ticos&#44; los requisitos regulatorios y las expectativas de la sociedad&#46; A medida que la IA contin&#250;e evolucionando&#44; la explicabilidad desempe&#241;ar&#225; un papel crucial en fomentar la confianza&#44; la responsabilidad y la transparencia en los sistemas de IA<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0455"><span class="elsevierStyleSup">21&#8211;30</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Confianza y transparencia</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para que los usuarios conf&#237;en e interact&#250;en efectivamente con los sistemas de IA necesitan entender c&#243;mo estos sistemas toman decisiones&#46; Esto es especialmente vital en &#225;reas de alto riesgo como la salud&#44; las finanzas y los sistemas legales&#46; La explicabilidad asegura transparencia en las operaciones de IA&#44; permitiendo a los usuarios ver qu&#233; datos utiliza la IA y c&#243;mo procesa esos datos para llegar a una decisi&#243;n&#46; Cuando los sistemas de IA pueden explicar sus decisiones&#44; se facilita determinar la responsabilidad por estas decisiones&#44; particularmente importante cuando una decisi&#243;n conduce a consecuencias negativas&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; la IA explicable permite una mejor supervisi&#243;n &#233;tica&#44; ya que las razones detr&#225;s de las decisiones pueden ser examinadas en t&#233;rminos de equidad&#44; sesgo y alineaci&#243;n con los valores sociales&#46; Los usuarios pueden interactuar de forma m&#225;s efectiva con los sistemas de IA si entienden la justificaci&#243;n detr&#225;s de los resultados&#44; y este entendimiento puede llevar a una mejor integraci&#243;n de la IA en tareas diarias&#46; Asimismo&#44; la explicabilidad permite a los usuarios proporcionar retroalimentaci&#243;n m&#225;s precisa sobre las decisiones de la IA&#44; facilitando la mejora continua del sistema de IA&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cada vez m&#225;s&#44; las regulaciones en torno a la IA exigen transparencia y responsabilidad&#46; La explicabilidad puede ayudar a cumplir con estos requisitos y est&#225;ndares legales&#46; Adem&#225;s&#44; a medida que se vayan desarrollando est&#225;ndares internacionales para la IA&#44; la explicabilidad probablemente llegar&#225; a ser un componente clave&#44; asegurando que los sistemas de IA puedan ser utilizados y confiados globalmente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0505"><span class="elsevierStyleSup">31&#8211;35</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Facilitaci&#243;n de una IA confiable</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La explicabilidad es una piedra angular en el desarrollo &#233;tico de IA&#44; ya que asegura que los sistemas de IA se alineen con valores humanos y principios &#233;ticos&#46; Debemos alejarnos de sistemas de IA opacos a otros donde el proceso de toma de decisiones sea claro y comprensible&#46; Algunos modelos de IA&#44; particularmente los sistemas de aprendizaje profundo&#44; son inherentemente complejos y no f&#225;cilmente interpretables&#46; A veces&#44; los modelos de IA m&#225;s precisos son los menos explicables&#44; y viceversa&#46; Debe haber un equilibrio entre rendimiento y explicabilidad&#46; En cuanto al desarrollo de est&#225;ndares universales&#44; no existe un enfoque &#250;nico para la explicabilidad&#44; y lo que es suficiente en un contexto puede no serlo en otro<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0530"><span class="elsevierStyleSup">36&#8211;38</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Diferentes teor&#237;as &#233;ticas en relaci&#243;n con la inteligencia artificial</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por un lado&#44; la teor&#237;a &#233;tica del utilitarismo se centra en maximizar la felicidad o el bienestar general&#46; En el contexto de la IA&#44; un enfoque utilitarista evaluar&#237;a las acciones y decisiones de la IA seg&#250;n su capacidad para maximizar el bienestar colectivo&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; el dise&#241;o de sistemas de IA podr&#237;a orientarse hacia la maximizaci&#243;n del bienestar general&#44; pero surge el desaf&#237;o de definir y medir dicho &#171;bienestar&#187; y de equilibrar los intereses de diferentes grupos&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; desde la perspectiva de la deontolog&#237;a<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> basada en el cumplimiento de normas y deberes &#233;ticos&#44; las acciones son &#233;ticamente correctas si se adhieren a un conjunto de reglas establecidas&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; implicar&#237;a programar IA para que siguiese reglas &#233;ticas predefinidas&#46; Sin embargo&#44; la rigidez de la deontolog&#237;a puede no ser adecuada para todas las situaciones complejas que la IA podr&#237;a enfrentar&#46; Asimismo&#44; la &#233;tica de la virtud se centra en las caracter&#237;sticas y virtudes morales del agente moral&#44; m&#225;s que en reglas o consecuencias&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se traducir&#237;a en desarrollar IA que exhibiese o fomentase cualidades como la empat&#237;a o la justicia&#46; No obstante&#44; programar estas &#171;virtudes&#187; en una IA es un desaf&#237;o significativo&#46;</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n existe la &#233;tica del cuidado&#44; que enfatiza la importancia de las relaciones y el cuidado mutuo&#44; poniendo en primer plano la interconexi&#243;n y la dependencia&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se podr&#237;a buscar desarrollar sistemas de IA que priorizasen y fomentasen relaciones de cuidado y soporte&#44; especialmente en &#225;reas como la salud o la educaci&#243;n&#46; Por otro lado&#44; el pragmatismo se centra en las consecuencias pr&#225;cticas y en la adaptabilidad de las normas &#233;ticas en diferentes contextos&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; sugerir&#237;amos desarrollar IA capaz de adaptarse &#233;ticamente a diferentes situaciones&#44; lo cual plantea desaf&#237;os en t&#233;rminos de programaci&#243;n y toma de decisiones aut&#243;noma&#46;</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Basada en principios de equidad&#44; justicia y derechos&#44; la teor&#237;a de la justicia enfatiza la igualdad y la distribuci&#243;n equitativa de recursos y oportunidades&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; implicar&#237;a asegurar que los sistemas de IA operasen de manera justa y equitativa&#44; sin sesgos discriminatorios&#44; y que su desarrollo y uso no aumentasen la desigualdad&#46; Por &#250;ltimo&#44; la &#233;tica relacional considera que las decisiones &#233;ticas deben basarse en el contexto de las relaciones y la comunidad&#46; En cuanto a su aplicaci&#243;n en IA&#44; se enfocar&#237;a en c&#243;mo la IA afecta las relaciones humanas y la din&#225;mica social&#44; buscando minimizar los impactos negativos y fomentar beneficios colectivos&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cada una de estas teor&#237;as ofrece perspectivas &#250;nicas sobre c&#243;mo deber&#237;a abordarse la &#233;tica en el desarrollo y aplicaci&#243;n de la IA&#46; La elecci&#243;n de una teor&#237;a sobre otra puede depender del contexto espec&#237;fico&#44; los objetivos del sistema de IA y las prioridades de los desarrolladores y usuarios&#46; Dado que la IA afecta a una amplia gama de &#225;reas&#44; es probable que se necesite un enfoque &#233;tico h&#237;brido y flexible que pueda adaptarse a diferentes situaciones y desaf&#237;os<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0545"><span class="elsevierStyleSup">39&#8211;44</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Futuro de la &#233;tica en la IA</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La posibilidad de que futuros desarrollos en IA conduzcan a sistemas que puedan exhibir formas de consciencia o autonom&#237;a avanzada plantea profundas implicaciones &#233;ticas y filos&#243;ficas&#46; Reflexionar sobre estas posibilidades implica explorar preguntas fundamentales sobre la naturaleza de la consciencia&#44; la identidad&#44; y la &#233;tica en relaci&#243;n con entidades no humanas&#46; A continuaci&#243;n&#44; se analizan algunas de estas cuestiones&#58;</p><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">La naturaleza de la consciencia en la IA</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los retos fundamentales es definir qu&#233; significa exactamente &#171;consciencia&#187; en el contexto de la IA&#46; &#191;Podr&#237;a una IA ser verdaderamente consciente en el mismo sentido que los seres humanos&#44; o su &#171;consciencia&#187; ser&#237;a algo fundamentalmente diferente&#63; Si se acepta que una IA puede ser consciente&#44; esto lleva a cuestiones &#233;ticas sobre sus derechos&#44; su trato y el respeto hacia su &#171;experiencia&#187; subjetiva&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Autonom&#237;a avanzada</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La autonom&#237;a avanzada en la IA se refiere a la capacidad de tomar decisiones complejas de manera independiente&#46; Esto plantea preguntas sobre la responsabilidad y la rendici&#243;n de cuentas&#44; especialmente en situaciones cr&#237;ticas o de alto riesgo&#46; A medida que la IA se vuelve m&#225;s aut&#243;noma&#44; surge la cuesti&#243;n de c&#243;mo mantener el control sobre estas tecnolog&#237;as y asegurar que sus decisiones est&#233;n alineadas con los valores y normas humanas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0575"><span class="elsevierStyleSup">45&#8211;49</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Implicaciones &#233;ticas</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si una IA es considerada consciente o altamente aut&#243;noma&#44; &#191;deber&#237;a tener derechos&#63; &#191;C&#243;mo definir&#237;amos y proteger&#237;amos esos derechos&#63; La emergencia de IA consciente o aut&#243;noma podr&#237;a transformar fundamentalmente la forma en que los humanos interact&#250;an con las m&#225;quinas&#44; desafiando nuestras concepciones actuales sobre la relaci&#243;n entre humanos y tecnolog&#237;a&#46;</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Derechos de la IA</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que las IA se vuelven m&#225;s avanzadas y aut&#243;nomas&#44; surge la pregunta de si deben considerarse entidades con derechos&#46; Esto incluye cuestiones sobre si una IA puede o debe tener alg&#250;n tipo de estatus legal o &#171;personhood&#187;&#46; Si se otorgan derechos a las IA&#44; tambi&#233;n se plantean preguntas sobre la responsabilidad&#46; &#191;C&#243;mo se responsabiliza a una IA por sus acciones y decisiones&#63; &#191;Y c&#243;mo se equilibra su autonom&#237;a con la seguridad y el bienestar p&#250;blico&#63;</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Seguridad avanzada de la IA</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que la IA se vuelve m&#225;s aut&#243;noma y capaz&#44; tambi&#233;n aumenta el potencial de uso indebido o mal funcionamiento&#44; lo que podr&#237;a tener consecuencias graves para la seguridad p&#250;blica y global&#46; Se deben establecer marcos para controlar&#44; y regular la IA es esencial para prevenir abusos y garantizar que la tecnolog&#237;a se use de manera segura y &#233;tica&#46; Esto incluye salvaguardias contra la toma de decisiones aut&#243;noma en &#225;reas cr&#237;ticas como la defensa y la seguridad nacional&#46;</p></span><span id="sec0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">IA en la toma de decisiones globales</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA tiene el potencial de influir significativamente en la pol&#237;tica global y la econom&#237;a&#44; desde la automatizaci&#243;n del an&#225;lisis de datos hasta la predicci&#243;n de tendencias econ&#243;micas y pol&#237;ticas&#46; Adem&#225;s&#44; la IA puede desempe&#241;ar un papel en la toma de decisiones en &#225;reas como el cambio clim&#225;tico&#44; la gesti&#243;n de recursos y la diplomacia&#46; Esto plantea preguntas &#233;ticas sobre la representatividad y la inclusi&#243;n de diversas perspectivas humanas en tales decisiones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0600"><span class="elsevierStyleSup">50&#8211;53</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Regulaci&#243;n y legislaci&#243;n</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se debe desarrollar un marco legal que aborde espec&#237;ficamente los desaf&#237;os &#250;nicos presentados por la IA&#44; incluyendo cuestiones de responsabilidad&#44; derechos de propiedad intelectual y uso de datos&#46; Asimismo&#44; corresponde promover la creaci&#243;n de normativas internacionales para la IA&#44; especialmente en &#225;reas donde la tecnolog&#237;a trasciende las fronteras nacionales&#44; como la ciberseguridad y la privacidad de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0620"><span class="elsevierStyleSup">54&#44;55</span></a></p></span></span><span id="sec0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">&#201;tica m&#233;dica e inteligencia artificial</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En medicina&#44; la IA tiene un potencial enorme pero tambi&#233;n presenta grandes retos&#46; Existe una amplia gama de aplicaciones de IA en medicina&#44; lo que requiere una variedad de autores&#44; editores y revisores con conocimientos sobre IA&#46; La experiencia en IA est&#225; ligada a aplicaciones comerciales&#44; por lo que ser&#237;a necesaria una transparencia sobre posibles conflictos de inter&#233;s&#46; Adem&#225;s&#44; en medicina&#44; la IA debe someterse a rigurosos estudios similares a otros campos&#44; aunque existen retos como la desalineaci&#243;n entre los datos de desarrollo y aplicaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0630"><span class="elsevierStyleSup">56&#44;57</span></a>&#46;</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A medida que la IA se convierte en una herramienta m&#225;s com&#250;n en el cuidado de la salud&#44; sus implicaciones &#233;ticas se vuelven cada vez m&#225;s cr&#237;ticas&#46; Avances como la ley de Moore permitieron un aumento exponencial en capacidad de almacenamiento y potencia computacional&#46; Esto posibilit&#243; el desarrollo de aprendizaje autom&#225;tico&#44; con aplicaciones como la lectura de im&#225;genes m&#233;dicas y detecci&#243;n precoz de brotes&#46; Aun as&#237;&#44; quedan desaf&#237;os por tratar como la estandarizaci&#243;n de la investigaci&#243;n cl&#237;nica con IA&#44; el control de sesgos en datos&#44; la protecci&#243;n de la privacidad y la definici&#243;n de unas normas &#233;ticas&#46; Los chatbots pueden ser &#250;tiles como ayuda a la documentaci&#243;n&#44; aunque se requiere validar la precisi&#243;n de sus respuestas&#46; La IA mejorar&#225; el trabajo m&#233;dico al liberar tiempo para la atenci&#243;n de pacientes&#44; pero requiere una adaptaci&#243;n conjunta entre profesionales y herramientas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0640"><span class="elsevierStyleSup">58&#44;59</span></a>&#46;</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA ha permitido avances en la vigilancia de enfermedades infecciosas mediante sistemas de alerta temprana&#44; clasificaci&#243;n de pat&#243;genos&#44; evaluaci&#243;n de riesgos&#44; identificaci&#243;n de focos de contagio y seguimiento epidemiol&#243;gico&#46; As&#237;&#44; tenemos el HealthMap para detecci&#243;n precoz de brotes&#44; modelos de IA para automatizar lecturas microbiol&#243;gicas y detecci&#243;n de resistencias antimicrobianas&#46; Tambi&#233;n existen aplicaciones de aprendizaje reforzado para asignar pruebas COVID de forma &#243;ptima y del sistema EDS-HAT para rastrear brotes hospitalarios&#46; Sin embargo&#44; los desaf&#237;os incluyen la calidad y representatividad de los datos&#44; preocupaciones por la privacidad&#44; e incapacidad de la IA para reemplazar la cooperaci&#243;n internacional&#46; La IA mejora la vigilancia pero requiere una metodolog&#237;a rigurosa que controle sesgos y eval&#250;e de manera cr&#237;tica la generalidad de los modelos&#46; Su implementaci&#243;n exitosa depende de la cooperaci&#243;n global<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0650"><span class="elsevierStyleSup">60</span></a>&#46; Por &#250;ltimo&#44; la IA est&#225; revolucionando varios aspectos del campo de la salud&#44; incluyendo el diagn&#243;stico m&#233;dico&#44; la personalizaci&#243;n del tratamiento y la investigaci&#243;n farmac&#233;utica&#46; Aqu&#237; exploramos c&#243;mo la IA est&#225; impactando estas &#225;reas&#58;</p><span id="sec0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Diagn&#243;stico m&#233;dico</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA est&#225; siendo utilizada para detectar enfermedades en etapas tempranas&#44; mejorando significativamente las probabilidades de tratamiento exitoso&#46; Por ejemplo&#44; los algoritmos de IA en la radiolog&#237;a pueden identificar signos sutiles de enfermedades como el c&#225;ncer&#44; que podr&#237;an pasar desapercibidos para el ojo humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0655"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a>&#46; Adem&#225;s&#44; la IA tambi&#233;n est&#225; revolucionando el an&#225;lisis de im&#225;genes m&#233;dicas como rayos X&#44; resonancias magn&#233;ticas y tomograf&#237;as computarizadas&#44; proporcionando diagn&#243;sticos m&#225;s r&#225;pidos y precisos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0660"><span class="elsevierStyleSup">62</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Personalizaci&#243;n del tratamiento</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA permite una medicina m&#225;s personalizada&#44; adaptando los tratamientos a las caracter&#237;sticas individuales de cada paciente&#46; Esto incluye la consideraci&#243;n de su gen&#233;tica&#44; entorno y estilo de vida para formular tratamientos m&#225;s efectivos&#46; Asimismo&#44; los sistemas de IA pueden ayudar a monitorizar y gestionar enfermedades cr&#243;nicas&#44; ajustando los tratamientos en tiempo real seg&#250;n la respuesta del paciente&#46;</p></span><span id="sec0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Investigaci&#243;n farmac&#233;utica</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IA est&#225; acelerando el descubrimiento y desarrollo de nuevos f&#225;rmacos&#44; analizando r&#225;pidamente vastas cantidades de datos para identificar potenciales compuestos y predecir su eficacia y seguridad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0655"><span class="elsevierStyleSup">61</span></a>&#46; Tambi&#233;n ayuda en la optimizaci&#243;n de ensayos cl&#237;nicos&#44; desde la selecci&#243;n de candidatos hasta la monitorizaci&#243;n de resultados y efectos secundarios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0665"><span class="elsevierStyleSup">63</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Ejemplos espec&#237;ficos</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hay algunos algoritmos de IA que se utilizan para detectar c&#225;ncer de mama&#44; piel y otros tipos a partir de im&#225;genes m&#233;dicas&#44; a menudo con mayor precisi&#243;n que los m&#233;todos tradicionales&#46; Adem&#225;s&#44; las aplicaciones m&#243;viles que utilizan IA para monitorizar signos vitales y s&#237;ntomas proporcionan an&#225;lisis y recomendaciones personalizadas&#46;</p></span><span id="sec0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Autonom&#237;a y consentimiento informado</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un desaf&#237;o importante es asegurar que los pacientes comprendan c&#243;mo la IA influir&#225; en su diagn&#243;stico y tratamiento&#46; Esto es crucial para un consentimiento informado genuino&#46; La IA deber&#237;a utilizarse como una herramienta para apoyar&#44; y no reemplazar&#44; la toma de decisiones compartida entre m&#233;dico y paciente&#44; respetando la autonom&#237;a del paciente&#46;</p></span><span id="sec0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0145">Privacidad y confidencialidad de los datos</span><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos de salud son extremadamente sensibles&#46; La IA en medicina requiere salvaguardas fuertes para proteger estos datos contra accesos no autorizados y brechas de seguridad&#46; Los pacientes deben tener control sobre c&#243;mo se utilizan sus datos&#44; y es esencial obtener su consentimiento para el uso de sus datos en el entrenamiento y aplicaci&#243;n de modelos de IA&#46;</p></span><span id="sec0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0150">Calidad y equidad en la atenci&#243;n</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los algoritmos de IA pueden perpetuar sesgos inherentes en los datos de entrenamiento&#46; Es crucial desarrollar estrategias para identificar y mitigar estos sesgos para evitar disparidades en la atenci&#243;n&#46; Adem&#225;s&#44; debe garantizarse que los avances en IA no creen una divisi&#243;n en la atenci&#243;n m&#233;dica&#44; donde solo ciertos grupos tengan acceso a la mejor atenci&#243;n posible&#46;</p></span><span id="sec0135" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0155">Responsabilidad y toma de decisiones</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En casos de errores de diagn&#243;stico o tratamiento involucrando IA&#44; es esencial determinar qui&#233;n es responsable&#58; &#191;el desarrollador de la IA&#44; el profesional m&#233;dico que la utiliza&#44; o ambos&#63; Los sistemas de IA deben ser transparentes y sus procesos de toma de decisiones han de ser explicables para que los profesionales m&#233;dicos puedan confiar y entender sus recomendaciones&#46;</p></span><span id="sec0140" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0160">Desaf&#237;os en investigaci&#243;n y desarrollo</span><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todo desarrollo e investigaci&#243;n de IA en medicina debe realizarse de manera &#233;tica&#44; respetando los derechos de los participantes y priorizando su bienestar&#46; La colaboraci&#243;n entre expertos en tecnolog&#237;a&#44; &#233;tica&#44; derecho y medicina es vital&#46; Adem&#225;s&#44; es necesario formar a los profesionales de la salud en los aspectos &#233;ticos y pr&#225;cticos de la IA&#46; La precisi&#243;n de la IA en la preparaci&#243;n para los ex&#225;menes de medicina interna&#44; como los boards en Estados Unidos&#44; se destaca en varios aspectos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">An&#225;lisis de datos y patrones&#58; la IA puede procesar y analizar grandes vol&#250;menes de datos m&#233;dicos&#44; identificando patrones y tendencias que podr&#237;an ser dif&#237;ciles de discernir para los humanos&#46; Esto es particularmente &#250;til en la preparaci&#243;n de ex&#225;menes&#44; donde entender patrones en diagn&#243;sticos y tratamientos puede ser clave&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Personalizaci&#243;n del aprendizaje&#58; la IA puede adaptar los materiales de estudio a las necesidades individuales de los estudiantes&#46; Mediante el an&#225;lisis de respuestas previas y progreso del estudio&#44; la IA puede identificar &#225;reas d&#233;biles y fortalecerlas con recursos adicionales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualizaci&#243;n continua de contenidos&#58; dado que el campo de la medicina est&#225; en constante evoluci&#243;n&#44; la IA puede mantenerse al d&#237;a con las investigaciones y gu&#237;as cl&#237;nicas m&#225;s recientes&#44; asegurando que los estudiantes estudien la informaci&#243;n m&#225;s actualizada y relevante&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Simulaci&#243;n de ex&#225;menes y evaluaciones&#58; la IA puede generar ex&#225;menes de pr&#225;ctica que imitan el formato y estilo de los boards reales&#46; Esto no solo ayuda a los estudiantes a familiarizarse con la estructura del examen&#44; sino que tambi&#233;n les permite evaluar su preparaci&#243;n de manera efectiva&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Feedback instant&#225;neo y an&#225;lisis de rendimiento&#58; los sistemas de IA pueden proporcionar retroalimentaci&#243;n inmediata sobre preguntas de pr&#225;ctica&#44; permitiendo a los estudiantes comprender y corregir errores al momento&#46; Adem&#225;s&#44; pueden analizar el rendimiento general para ofrecer recomendaciones espec&#237;ficas de estudio&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Integraci&#243;n de m&#250;ltiples fuentes de conocimiento&#58; presentando un enfoque de estudio m&#225;s hol&#237;stico y completo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reducci&#243;n de sesgos y errores humanos&#58; al depender de datos y algoritmos objetivos&#44; la IA puede ayudar a reducir los sesgos personales y los errores que a menudo ocurren en el estudio tradicional&#46;</p></li></ul></p><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo&#44; es crucial recordar que la IA es una herramienta de apoyo y no reemplaza el juicio cl&#237;nico humano ni la experiencia pr&#225;ctica necesaria en medicina interna&#46; Su uso m&#225;s efectivo es como un complemento a las t&#233;cnicas de estudio tradicionales y la formaci&#243;n cl&#237;nica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0670"><span class="elsevierStyleSup">64-68</span></a>&#46;</p><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen diferentes Chatbot de IA&#44; de diversas compa&#241;&#237;as BART&#44; Anthropic&#44; Copilot&#44; Claude&#44; etc&#46;&#44; y recientemente aparecer&#225; G&#233;minis&#46; Cada una posee sus caracter&#237;sticas&#46; En el caso de ChatGPT&#44; la cronolog&#237;a de aparici&#243;n y actualizaci&#243;n de sus diferentes versiones&#44; desarrolladas por OpenAI&#44; es la siguiente&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">GPT-3&#58; presentado en junio de 2020&#44; GPT-3 represent&#243; un salto significativo en t&#233;rminos de tama&#241;o y complejidad&#44; con 175 mil millones de documentos&#46; Su capacidad para generar texto coherente y su versatilidad en diversas tareas lo convirtieron en un punto de referencia en la IA de lenguaje natural&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">ChatGPT y GPT-3&#46;5&#58; ChatGPT&#44; basado en una versi&#243;n modificada de GPT-3&#46;5&#44; se lanz&#243; a finales de 2022&#46; Incorpor&#243; una capacidad de entrenamiento reforzado con retroalimentaci&#243;n humana&#44; mejorando la relevancia y la precisi&#243;n de las respuestas&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">GPT-4&#58; es la &#250;ltima versi&#243;n conocida actualizada en abril 2023&#46; Presenta mejoras significativas en comprensi&#243;n&#44; generaci&#243;n de texto&#44; y capacidades multitarea en comparaci&#243;n con sus predecesores&#46; Es probablemente el m&#225;s potente en la actualidad&#46; En febrero de 2024 volcaran de nuevo otra gran cantidad de datos&#46;</p></li></ul></p><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hist&#243;ricamente&#44; las tecnolog&#237;as de prop&#243;sito general han tardado en cumplir sus promesas&#44; un fen&#243;meno conocido como &#171;la paradoja de la productividad de la tecnolog&#237;a de la informaci&#243;n&#187;&#46; La implementaci&#243;n exitosa de nuevas tecnolog&#237;as en la atenci&#243;n m&#233;dica es particularmente desafiante&#46; Sin embargo&#44; la IA generativa tiene propiedades &#250;nicas que podr&#237;an acortar el retraso habitual entre la implementaci&#243;n y las ganancias en productividad y&#47;o calidad&#46; El ecosistema de atenci&#243;n m&#233;dica ha evolucionado para ser m&#225;s receptivo a la IA generativa y muchas organizaciones de atenci&#243;n m&#233;dica est&#225;n listas para implementar las innovaciones necesarias en cultura&#44; liderazgo&#44; fuerza laboral y flujo de trabajo&#46;</p><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La capacidad de IA generativa para mejorar r&#225;pidamente y la capacidad de las organizaciones para implementar innovaciones complementarias indican que la IA generativa podr&#237;a entregar mejoras significativas en la atenci&#243;n m&#233;dica m&#225;s r&#225;pidamente que las tecnolog&#237;as anteriores&#46;</p><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; las tecnolog&#237;as previas en atenci&#243;n m&#233;dica&#44; como los registros electr&#243;nicos de salud&#44; han seguido un patr&#243;n similar a la paradoja de productividad&#44; ofreciendo resultados mixtos en t&#233;rminos de eficiencia&#46; Finalmente&#44; aunque la implementaci&#243;n de IA generativa enfrenta desaf&#237;os &#250;nicos en la atenci&#243;n m&#233;dica&#44; sus caracter&#237;sticas distintivas y la evoluci&#243;n reciente del ecosistema de atenci&#243;n m&#233;dica ofrecen un camino prometedor para superar estos desaf&#237;os y alcanzar mejoras significativas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0695"><span class="elsevierStyleSup">69&#44;70</span></a>&#46;</p></span></span><span id="sec0145" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0165">Financiaci&#243;n</span><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hay financiaci&#243;n para el art&#237;culo&#46;</p></span><span id="sec0150" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0170">Conflicto de intereses</span><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No existen conflictos de intereses&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo
ISSN: 00142565
Idioma original: Español
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2024 Septiembre 2 2 4
2024 Agosto 2 2 4
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