La inteligencia artificial (IA) llegó para quedarse. Claro que no es totalmente nueva, ya es parte de nuestra vida cotidiana, está relacionada con el desarrollo de software y el uso de datos, muchos —pero muchos— datos. Pero también tiene innumerables implicancias que todavía desconocemos. De ahí el desafío de elegir entre las diversas alternativas para regular el desarrollo y uso de la IA, aprovechar su potencial y prevenir sus riesgos. En el Co_Lab, el Laboratorio de Aceleración de PNUD en la Argentina, pensamos que el primer paso en este camino es conocer aquellas políticas y normativas que, de manera directa o indirecta, apunten en esa dirección. Por esta razón, escribimos este blog para contarte qué encontramos y para invitarte a que nos cuentes qué otras regulaciones sumarías para avanzar hacia nuestros objetivos.  

Principios y recomendaciones. Primero que nada, existen guías y declaraciones con recomendaciones y principios a seguir para el uso y desarrollo de una IA segura, fiable, ética y al servicio de las personas. Algunos ejemplos son los principios de la OCDE, los de la UNESCO, o la Hoja de Ruta para la Cooperación Digital de la ONU, el reporte de su órgano asesor y la reciente resolución de la Asamblea General.

Los esfuerzos vienen también desde gobiernos, la academia, la sociedad civil y el sector privado. Una de las iniciativas precursoras fue la compilada en los principios de la Conferencia de Asilomar (2017) del Future of Life Institute. Esta organización es la misma que más adelante, en 2023, difundió la carta abierta que llamaba la atención sobre los riesgos de todo lo que desconocemos sobre la IA y recomendaba frenar su desarrollo al menos por seis meses. Desde nuestra región, se sumaron advertencias sobre la importancia de respetar los derechos de las personas y de evitar sesgos propios del origen de los datos. Los esfuerzos deberían estar dirigidos a construir herramientas de IA alineadas a los derechos humanos, poniendo en valor el “acervo cultural latinoamericano” y la soberanía regulatoria de los países de la región, como se destaca en la Declaración de Montevideo.

Todos estos documentos internacionales mantienen áreas de contacto, incluso, de solapamiento. Por ejemplo, entre los principios que son comunes se encuentran los de responsabilidad y rendición de cuentas para una efectiva supervisión y evaluación de los modelos de IA, el de supervisión humana, los de transparencia y explicabilidad para evitar que los sistemas de IA sean “cajas negras”, los de equidad y crecimiento inclusivo y sostenible, así como seguridad, y protección a la privacidad y datos personales.

Modelos de regulación

Como estamos viendo, hay más dudas que certezas con relación a las implicancias que trae la IA y sobre cómo configurar los marcos normativos para regularlas. Una primera pregunta es: ¿se requiere una ley general para regular todo lo referido a la IA, o más bien leyes específicas según el sector en que se aplique la tecnología?  La primera opción puede facilitar un tratamiento homogéneo y cohesivo de los principios con los que se quiera gobernar el desarrollo de la IA en un país. Al mismo tiempo, puede aportar una visión integral de los riesgos y beneficios que presenta esta tecnología. Un ejemplo de este enfoque es la propuesta de ley sobre IA de la Unión Europea (UE), que se basa en la definición de riesgos potenciales para establecer normas transversales para el desarrollo, uso y comercialización de IA.

Por otro lado, una mirada centrada en los efectos específicos de la IA en cada sector (por ej. salud, trabajo o seguridad) puede ayudar a un abordaje especializado sobre riesgos y beneficios. Asimismo, se facilita la integración sectorial de la IA, aprovechando la institucionalidad de cada área para regular y monitorear.  La Orden Ejecutiva sobre inteligencia artificial de Estados Unidos (EE.UU) tiene elementos cercanos a esta línea. De acuerdo con la competencia de cada ente gubernamental, la Orden les asigna tareas específicas —a cumplir también en plazos específicos— en lo referido a la creación de directrices y estándares para el desarrollo e implementación responsable de la IA según su área de actividad. Esta normativa también pone la lupa sobre el monitoreo de grandes modelos de IA y obliga a las compañías e individuos que los desarrollan a reportar sus actividades a las agencias nacionales correspondientes.

La experiencia argentina

Partiendo de principios internacionales como los de UNESCO y OCDE, en el país hubo esfuerzos para discutir y avanzar en la regulación de la IA. En este aspecto, cabe ser destacado el antecedente del Plan Nacional de Inteligencia Artificial de 2019. Otras iniciativas se han orientado a establecer instancias institucionales de trabajo y promoción de la IA en el país, como la coordinación del gobierno nacional y su vinculación con universidades, empresas y gremios. Sobre la coordinación nacional, también tenemos la creación de una mesa interministerial para llevar adelante un abordaje multisectorial al desarrollo ético y sostenible de la IA en el país. Los esfuerzos nacionales también han incluido el fomento a la creación de espacios que ayuden al desarrollo de IA en idioma español y la publicación de recomendaciones para llevar adelante proyectos de innovación pública basados en IA.