Inteligencia Artificial para el Bien Social

¿Podemos aplicar la Inteligencia Artificial para el bien social? ¿Podemos aprovecharla para limitar el impacto de las catástrofes naturales, para combatir la expansión de epidemias, mejorar el control de la criminalidad, aumentar la productividad agrícola, ayudar en los diagnósticos médicos o fomentar la inclusión social?

Si, sin duda podemos y deberíamos hacerlo ya que nuestra propia supervivencia puede depender de ello. Al menos así lo creemos en ELLIS Alicante, conocida como el “Instituto de Inteligencia Artificial centrado en la Humanidad”.

La Inteligencia Artificial (IA) es la disciplina dentro de la ingeniería o la informática dedicada a la construcción de sistemas computacionales –no biológicos—inteligentes, tomando como referencia la inteligencia humana. Aunque existe como disciplina desde los años 50, ha sido en los últimos 15 años en que ha adquirido gran protagonismo en nuestra sociedad, gracias a la confluencia de 3 factores: la existencia de ingentes cantidades de datos (Big Data), la disponibilidad de grandes capacidades de computación a bajo coste y el desarrollo de modelos complejos de aprendizaje –inspirados en las redes neuronales de los años 50– llamados modelos de aprendizaje profundo que, entrenados con muchos datos y aprovechando las grandes capacidades de computación, están en el corazón de los servicios digitales que utilizamos en nuestro día a día, y de los coches, ciudades, hogares y móviles inteligentes.

La intersección entre los datos, la Inteligencia Artificial y el Bien Social es rica y está llena de oportunidades. Desde el punto de vista de los canales de impacto y el uso de la Inteligencia Artificial para contribuir a un mejor diseño e implementación de políticas y acciones sociales puede estructurarse en cuatro tipos:

1. IA para medir y monitorizar mejor, con el objetivo de suplir las brechas de datos y mejorar el conocimiento situacional sobre indicadores específicos de desarrollo permitiendo dibujar una imagen más detallada y precisa sobre una la realidad social subyacente. Este canal es indirecto porque el impacto de la IA dependerá en la medida en que se tomen acciones basadas en las conclusiones derivadas del análisis de dichos datos usando métodos de IA. Ejemplos de uso de la IA en este sentido incluyen el análisis de datos de satélite, meteorológicos, demográficos, de la red de telefonía móvil, de redes sociales o de transacciones bancarias para inferir la pobreza de una región; para detectar o incluso predecir automáticamente zonas con hambrunas; para modelar la propagación de enfermedades infecciosas y pandemias; para predecir los resultados académicos de estudiantes; para identificar y predecir puntos calientes de crimen en ciudades; o para detectar el fraude automáticamente.

2. IA para tener mayor precisión e inteligencia, a través de productos y servicios basados en IA que están diseñados explícitamente para tener un impacto en una o más áreas para el desarrollo social. Esto incluye aplicaciones de la IA para el apoyo de la toma de decisiones usando algoritmos y consideraciones sobre si las decisiones en torno a los derechos fundamentales y el desarrollo humano deberían automatizarse o no. Ejemplos en esta categoría incluyen el uso de algoritmos de IA para analizar automáticamente imágenes radiológicas para diagnosticar enfermedades, como el cáncer o COVID-19; para predecir la probabilidad de reincidencia de presos en base a sus datos históricos de comportamiento; para decidir la concesión de créditos en base a patrones históricos de uso de tecnología y/o servicios financieros; o para determinar la concesión de ayudas o becas en base datos demográficos, académicos y socio-económicos.

3. IA para diseñar, ejecutar y evaluar políticas, desarrollando enfoques que aprovechan la IA para diseñar e implementar políticas y programas mejorados frente a los existentes. No existen muchos ejemplos de este canal de impacto de la IA todavía. Cabe destacar el uso de técnicas de IA durante la pandemia de COVID-19 en la Comunitat Valenciana para ayudar al diseño de políticas públicas óptimas, es decir, con el mejor balance entre el coste económico y social de dichas políticas y el número resultante de casos de COVID-19. Otros ejemplos incluyen el uso de algoritmos de IA para identificar mejor posibles beneficiarios de asistencia social prediciendo tanto falsos positivos como falsos negativos.

4. IA en el resto de aplicaciones y servicios, que, aunque no vinculados directamente con el Bien Social, tienen un impacto enorme –positivo o negativo—en las personas, desde servicios de recomendación de contenidos o productos a las redes sociales o altavoces inteligentes. La ubicuidad de la IA en nuestras vidas la vincula inevitablemente al progreso –o no—de nuestra sociedad. En este canal de actuación, es de vital importancia desarrollar mecanismos que garanticen el cumplimiento de principios éticos acordes a los valores europeos, incluyendo la preservación de la privacidad de las personas, la no discriminación, la veracidad del contenido, el respeto por la dignidad y autonomía humanas, la transparencia, la clara atribución de responsabilidad y la diversidad, entre otros.

Gracias a la Inteligencia Artificial podemos entender mejor la realidad, predecir tendencias, identificar regiones o grupos sociales vulnerables, así como las variables que contribuyen en mayor medida a dicha vulnerabilidad, evaluar el impacto de proyectos y definir nuevas acciones y políticas de impacto social que sean eficaces y respondan a las necesidades reales. Las oportunidades que la IA nos brinda para tener impacto social positivo son prácticamente ilimitadas. Es precisamente esta vertiente social de la IA la que motiva y ha motivado mi carrera científica, y el foco de nuestra Fundación.