Mientras nos encontramos al umbral de una era dominada por la IA, la búsqueda de la verdad — o 'Veritas' — se convierte no solo en un esfuerzo filosófico, sino en una necesidad fundamental para los algoritmos que cada vez más moldean nuestra realidad. En los venerados pasillos de Harvard, 'Veritas' no es solo un lema, sino una búsqueda que subyace a la esencia misma de la educación y la indagación académica. Entonces, ¿cómo inculcamos esta noble búsqueda dentro del tejido de la inteligencia artificial, una entidad carente de conciencia o moral?
La enseñanza de Veritas a la IA es un ejercicio de incrustar marcos éticos en los procesos de toma de decisiones de las máquinas. A diferencia de los académicos humanos que pueden interactuar e interpretar los imperativos morales detrás de la verdad, los sistemas de IA están limitados por los datos y algoritmos que los impulsan. Para impartir Veritas, primero debemos definir qué significa la verdad en el contexto de la IA: ¿es la precisión de la información, la autenticidad de las fuentes o la transparencia de los algoritmos?
La verdad en la IA comienza con la integridad de los datos. Esto requiere un diseño meticuloso de conjuntos de datos que sean representativos, imparciales y sujetos a un escrutinio continuo. Los datos son las escrituras de las que la IA aprende y su veracidad es primordial. Sin embargo, enseñar Veritas es más que solo limpiar datos; es acerca de elaborar algoritmos que puedan discernir y priorizar la verdad sobre la cacofonía de la desinformación.
Además, la búsqueda de Veritas en la IA exige transparencia. La naturaleza de 'caja negra' de muchos sistemas de IA es antitética al mismo concepto de verdad. Para que la IA encarne Veritas, sus mecanismos internos deben ser accesibles y comprensibles tanto para académicos, practicantes, como para el público general. Esta transparencia permite la rendición de cuentas, un principio crucial de la verdad.
Por último, inculcar Veritas en la IA requiere una brújula ética: un conjunto de directrices morales que rigen la implementación de la IA. La erudición de Harvard sobre la ética puede ofrecer una guía en este dominio, asegurando que la IA se utilice para el bien común y no en detrimento de muchos para beneficio de unos pocos.
Enseñar Veritas a la IA es tanto un desafío filosófico como un imperativo práctico. Nos obliga a combinar lo computacional con lo ético, lo algorítmico con lo equitativo. Al hacerlo, puede que no infundamos a la IA con el alma de un académico de Harvard, pero podemos aspirar a moldearla a imagen de nuestra búsqueda más noble: la búsqueda de la verdad. A medida que continuamos avanzando en nuestros esfuerzos de IA, mantengámonos fieles a la esencia de Veritas, pues en la verdad reside la confianza que determinará el papel de la IA en nuestro futuro compartido.
Dra. Ekaterina Kostioukhina
Autora del libro Ciberpsicología
Kostioukhina@g.harvard.edu
@Kostioukhina_MD
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