Ética de la IA generativa: cómo gestionarla
La IA generativa plantea importantes interrogantes sobre cómo se comparte y se confía en el conocimiento. Britannica, por ejemplo, presentó una demanda contra Perplexity, alegando que la empresa copió ilegalmente y a sabiendas el contenido verificado por humanos de Britannica y utilizó indebidamente sus marcas registradas sin permiso. 1
Descubra cuáles son las preocupaciones éticas relacionadas con la IA generativa y las mejores prácticas para gestionarlas.
1. Sesgo en las salidas
Los modelos de IA aprenden patrones a partir de grandes cantidades de datos de entrenamiento que pueden incluir estereotipos, información incompleta o representaciones sesgadas. Este sesgo puede manifestarse en los resultados generados por la IA de diversas maneras, como al tergiversar a ciertos grupos en los sistemas de contratación o al reforzar suposiciones injustas en la toma de decisiones en el ámbito de la salud .
En el ámbito empresarial, los modelos sesgados plantean problemas éticos cuando los clientes o los empleados reciben un trato desigual debido a patrones inherentes a los conjuntos de datos.
Ejemplo de la vida real:
Las directrices de la Comisión Europea hacen hincapié en que los investigadores deben ser conscientes de estos sesgos, ya que pueden comprometer la integridad de la investigación y la imparcialidad científica. 2
Ejemplo de la vida real:
AI Fairness 360 es un conjunto de herramientas de código abierto de The Linux Foundation que identifica y reduce los sesgos en los modelos de aprendizaje automático.
Desarrollado originalmente por IBM, proporciona diez algoritmos líderes de mitigación de sesgos y más de 70 métricas de equidad para evaluar la equidad tanto individual como grupal.
Disponible en Python y R, este conjunto de herramientas permite aplicaciones prácticas en sectores como las finanzas, la sanidad y la educación. Incluye tutoriales que muestran casos de uso reales, como la calificación crediticia y el análisis de gastos médicos.
AI Fairness 360 fomenta la colaboración de la comunidad a través de GitHub y listas de correo específicas para anuncios, debates técnicos y gobernanza. 3
2. Desinformación y alucinaciones
Los modelos de IA generativa pueden producir contenido falso o engañoso, también conocido como alucinaciones . Estas alucinaciones suelen sonar seguras y autoritarias, lo que aumenta el riesgo de que los usuarios las consideren fuentes de información fiables.
Un ejemplo es cuando la IA generativa crea citas falsas en textos académicos, lo que da lugar a referencias imposibles de verificar en la investigación de educación superior. En el ámbito empresarial, la información errónea sobre productos puede dañar la confianza del cliente si los sistemas de IA presentan detalles inexactos.
Ejemplo de la vida real:
India ha propuesto nuevas y estrictas normas que exigen a las empresas de IA y redes sociales como OpenAI, Google, Meta y X que etiqueten claramente el contenido generado por IA, citando los crecientes riesgos de los deepfakes, la desinformación y la manipulación electoral.
El borrador de la política exige etiquetas que cubran al menos el 10 % de una pantalla visual o el primer 10 % de un clip de audio, junto con declaraciones del usuario y sistemas técnicos para detectar y etiquetar el contenido de IA.
Con casi mil millones de usuarios de internet, India afirma que el etiquetado visible, la trazabilidad de los metadatos y la transparencia son esenciales, dado que los tribunales ya se enfrentan a casos de deepfake de gran repercusión. Los expertos señalan que el estándar de visibilidad cuantificable de India es uno de los primeros a nivel mundial y, de implementarse, las plataformas necesitarán un etiquetado automatizado en el momento de su creación. 4
3. Intel Propiedad intelectual y derechos de autor
La tecnología de IA generativa plantea interrogantes sobre la protección de los derechos de autor y la propiedad intelectual.
Las obras generadas por IA pueden reproducir material protegido por derechos de autor sin la debida atribución. Los datos de entrenamiento suelen incluir material protegido por derechos de autor extraído de internet, lo que puede dar lugar a una infracción de derechos de autor cuando el sistema reutiliza elementos en el contenido generado.
Para los investigadores, surge una preocupación ética cuando las herramientas de IA generan texto o imágenes basadas en publicaciones protegidas por derechos de autor, ya que esto menoscaba la integridad académica. Las empresas también se enfrentan a riesgos legales si los resultados generados por IA se asemejan a logotipos, artículos o diseños protegidos por derechos de autor.
Descubre la comparativa de detectores de imágenes con IA para ver qué herramientas son las más eficaces a la hora de detectar contenido generado por IA.
Ejemplo de la vida real:
El conjunto de datos de referencia Deepfake-Eval-2024 se creó para reflejar las condiciones actuales, incluyendo 45 horas de vídeo manipulado, 56,5 horas de audio y casi 2000 imágenes recopiladas de redes sociales y plataformas de usuarios en 88 sitios web y 52 idiomas.
Al probar los modelos de detección de código abierto con este conjunto de datos, su precisión disminuyó significativamente, con reducciones de rendimiento de aproximadamente un 50 % para vídeo, un 48 % para audio y un 45 % para detección de imágenes.
Los sistemas y modelos comerciales, optimizados según el nuevo estándar, obtuvieron mejores resultados, pero aún no alcanzaron la precisión lograda por expertos forenses capacitados. Esto subraya la urgencia de perfeccionar las herramientas de detección y la importancia constante de la experiencia humana para protegernos contra la desinformación generada por la IA.
Figura 1: La imagen, que muestra ejemplos de vídeo y audio de Deepfake-Eval-2024 en las dos primeras filas y muestras de imágenes en la tercera y cuarta filas, ilustra la amplia gama de estilos de contenido y métodos de generación, como la sincronización labial, el intercambio de rostros y la difusión. 5
4. Privacidad e información sensible
El uso de herramientas de IA generativa a menudo requiere la introducción de datos en sistemas externos. Si se carga información confidencial, como investigaciones no publicadas, historiales clínicos o documentos comerciales, esta puede almacenarse, reutilizarse o divulgarse sin consentimiento.
Ejemplo de la vida real:
La Comisión de Protección de Información Personal de Corea del Sur suspendió las nuevas descargas de la aplicación china de IA DeepSeek después de que la empresa admitiera que no había cumplido plenamente con las normas de privacidad del país.
La suspensión, que comenzó a mediados de febrero de 2025, permanecerá vigente hasta que DeepSeek adapte sus prácticas para cumplir con las leyes locales de protección de datos, aunque su servicio web seguirá estando accesible. La startup ha designado recientemente representantes legales en Corea del Sur y ha reconocido sus deficiencias en el manejo de datos personales. Esta medida sigue a una acción similar en Italia, donde los reguladores bloquearon el chatbot de DeepSeek debido a preocupaciones sobre su política de privacidad. 6
Generación de datos sintéticos con IA generativa
La IA generativa ha ampliado el uso de datos sintéticos en la investigación científica, ofreciendo ventajas como la modelización de fenómenos ambientales complejos, la comprobación de hipótesis antes de los estudios de campo, la protección de la privacidad mediantegemelos digitales y la reducción de la dependencia de sujetos humanos o animales.
Sin embargo, su creciente realismo también plantea graves riesgos éticos. Los datos sintéticos pueden ser tratados como reales por accidente, corrompiendo el registro científico, o utilizados deliberadamente para fabricar resultados, socavando la confianza en la ciencia.
Si bien las medidas de seguridad técnicas, como las marcas de agua y las herramientas de detección, pueden ser útiles, los rápidos avances de la IA las ponen cada vez más en entredicho. Por consiguiente, para abordar estos riesgos se requieren no solo directrices más claras por parte de las revistas e instituciones, sino también una formación más sólida en ética de la investigación y un renovado énfasis en la integridad y la transparencia. 7
5. Responsabilidad y autoría
Las prácticas éticas en IA exigen que los humanos sean plenamente responsables de las obras generadas por IA. Los investigadores no pueden atribuir la autoría a los modelos generativos de IA, ya que solo los humanos pueden garantizar la precisión, la imparcialidad y el respeto a la propiedad intelectual.
En el ámbito empresarial, las compañías deben garantizar que los empleados sean responsables de generar contenido y que exista una cadena de rendición de cuentas transparente.
Ejemplo de la vida real:
Los resultados de OpenFake: un conjunto de datos y plataforma abiertos para la detección de deepfakes a gran escala, muestran que los deepfakes modernos, especialmente los de modelos propietarios como Imagen 3 y GPT Image 1, son extremadamente difíciles de identificar tanto para los humanos como para los sistemas de detección más antiguos, lo que a menudo reduce la precisión a niveles cercanos al azar.
Los detectores entrenados con conjuntos de datos antiguos como FF++, GenImage o Semi-Truths tienen un rendimiento deficiente con estas imágenes falsas de alta fidelidad y con frecuencia clasifican erróneamente las imágenes reales. En cambio, un modelo SwinV2 entrenado con el nuevo conjunto de datos OpenFake logra una precisión casi perfecta, una gran robustez frente a la compresión y el ruido, y la mejor generalización a modelos generativos no vistos.
Los resultados demuestran que la detección eficaz de deepfakes requiere datos de entrenamiento amplios, diversos y actualizados. 8
6. Desplazamiento laboral
Las herramientas de IA generativa automatizan tareas estructuradas en áreas como la redacción de contenidos , el servicio al cliente y el diseño, lo que genera importantes preocupaciones sobre la posible disrupción en la fuerza laboral.
Ejemplo de la vida real:
Los expertos pronostican que hasta el 50 % de los empleos de nivel inicial para trabajadores de oficina podrían desaparecer para 2027, siendo los puestos administrativos, de oficina y de atención al cliente los que corren mayor riesgo. El Fondo Monetario Internacional estima que 300 millones de empleos a nivel mundial podrían verse afectados, principalmente por la automatización de tareas específicas en lugar de su eliminación total, pero esto aún presiona a los trabajadores para que se adapten rápidamente.
Una preocupación ética particular es la pérdida de puestos de trabajo para empleados de nivel inicial, lo que socava la mentoría y el desarrollo a largo plazo de la fuerza laboral, creando lo que los investigadores describen como una "decisión exponencialmente mala" para las empresas.
Estas perturbaciones no son solo económicas; también conllevan riesgos sociales y políticos, ya que la pérdida concentrada de empleos podría exacerbar la desigualdad, socavar la estabilidad social y aumentar la ansiedad pública sobre el futuro del trabajo. Lea «Pérdida de empleos por IA» para obtener más información sobre las implicaciones económicas y sociales.
7. Impacto ambiental
Los modelos de IA generativa plantean problemas éticos debido a su elevado consumo energético, la gran cantidad de agua que requieren y los altos costes de hardware. Entrenar modelos de lenguaje complejos con miles de millones de parámetros puede generar cientos de toneladas métricas de CO₂, mientras que la inferencia supone una carga constante a medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos. 9
La huella ambiental varía según la región, ya que las fuentes de energía y las necesidades de refrigeración influyen significativamente en las emisiones y el consumo de agua. En algunos casos, el entrenamiento de un solo modelo ha requerido casi un millón de litros de agua, e incluso el uso cotidiano consume cantidades medibles.
La producción de hardware genera un impacto adicional debido a la extracción de tierras raras y la fabricación que consume mucha energía, y la rápida rotación de modelos multiplica estos costos. 10
Si bien la IA generativa puede contribuir a los objetivos de sostenibilidad , como la optimización del transporte o la predicción de riesgos ambientales, sus propias exigencias de recursos plantean un grave problema ético.
Ejemplo de la vida real:
El manual de ética de la IA generativa subraya la necesidad de abordar las consecuencias ambientales de la inteligencia artificial, en particular el alto consumo de energía y las emisiones de carbono vinculadas al entrenamiento y la implementación de modelos de gran tamaño.
Se advierte que la rápida expansión de los sistemas de IA que requieren una gran capacidad de procesamiento contribuye significativamente a las emisiones de gases de efecto invernadero y al agotamiento de los recursos, especialmente cuando se alimentan con fuentes de energía no renovables. Se recomienda a los profesionales registrar y divulgar la huella de carbono de sus modelos para garantizar la rendición de cuentas y la toma de decisiones informadas sobre sostenibilidad.
Para mitigar estos efectos, se proponen varias estrategias. Se recomienda a los desarrolladores que:
- Utilice herramientas de medición para controlar el consumo de energía y recursos.
- Adopte arquitecturas más pequeñas o modulares que reduzcan la demanda computacional.
- Implementar métodos de optimización como la poda, la destilación de modelos y el cálculo de baja precisión para mejorar la eficiencia.
El artículo también aboga por seleccionar centros de datos que utilicen energías renovables y apoyar la transición de las organizaciones hacia proveedores de energía sostenible. Estas prácticas buscan promover un desarrollo de IA ambientalmente responsable que equilibre la innovación con la protección del medio ambiente. 11
8. Seguridad y mal uso
Los sistemas de IA generativa pueden ser explotados de forma perjudicial, por ejemplo, mediante ataques de inyección de código que anulan los mecanismos de seguridad o mediante la creación de código malicioso. Estos riesgos incluyen la difusión de desinformación, la producción de contenido tóxico o la facilitación de ciberataques .
En el ámbito político, las falsificaciones profundas generadas por IA y los resultados manipulados tienen el potencial de influir en las elecciones y dañar la confianza pública. Las empresas deben reconocer que la tecnología de IA puede utilizarse para crear contenido con consecuencias no deseadas o potencialmente peligrosas si no se supervisa cuidadosamente.
Ejemplo de la vida real:
Las aplicaciones de IA generativa tuvieron diversos impactos en las elecciones europeas, francesas y británicas de 2024. Se utilizaron deepfakes dirigidos a líderes como Olaf Scholz, Keir Starmer y Marine Le Pen. Al mismo tiempo, partidos de derecha en Alemania y Francia emplearon perfiles de IA y contenido no revelado, y grupos rusos desplegaron grandes modelos lingüísticos para difundir narrativas prorrusas, demostrando cómo la IA puede propagar desinformación e influencia extranjera.
Los chatbots como ChatGPT, Gemini y Copilot han demostrado ser poco fiables, proporcionando a menudo información electoral incompleta o inexacta, lo que plantea preocupaciones éticas sobre su papel en los procesos democráticos. 12
Mejores prácticas para gestionar las preocupaciones éticas de la IA generativa
Ampliar las prácticas éticas de IA
Según Joël Mesot, de la ETH Zúrich, el principal desafío actual no reside en definir la IA ética, sino en escalarla. Convertir los valores en práctica requiere estándares globales, mecanismos de gobernanza y herramientas técnicas que puedan operar en diversos contextos culturales, políticos y económicos. Esto convierte a la IA confiable en una prioridad estratégica que depende de la cooperación internacional y la capacidad institucional. 13
Mantener la supervisión humana
La IA no debe sustituir el juicio humano en situaciones críticas. Por el contrario, los humanos deben mantenerse informados para verificar la exactitud de los resultados generados por la IA.
Por ejemplo, en el ámbito sanitario, los médicos deberían utilizar modelos de IA generativa como asistentes, no como instrumentos para la toma de decisiones. Las directrices éticas sobre IA generativa enfatizan que los investigadores deben ser responsables de sus resultados e integrar procesos con intervención humana para garantizar la precisión y un uso ético.
Divulgue el uso de la IA de forma transparente.
La transparencia en el uso de herramientas de IA generativa fomenta la confianza y garantiza la rendición de cuentas. Los investigadores deben indicar qué herramientas utilizaron, su versión y cómo influyeron en el contenido generado. Las empresas pueden aplicar marcas de agua o etiquetas en la aplicación para aclarar cuándo el contenido es generado por IA.
La transparencia también previene problemas éticos que surgen cuando las obras generadas por IA se presentan como si fueran totalmente humanas, lo que podría inducir a error a los clientes.
Proteja los datos confidenciales
El uso responsable de la IA requiere un manejo cuidadoso de la información sensible. Los investigadores no deben cargar datos no publicados ni información personal en herramientas de IA externas a menos que tengan la garantía de contar con las protecciones de privacidad adecuadas.
Las empresas deberían priorizar el uso de datos propios o de origen cero al entrenar modelos de IA, reduciendo así los riesgos asociados a fuentes de terceros poco fiables. Proteger los datos confidenciales previene el uso indebido, respeta las leyes de privacidad y evita la exposición de información que podría dañar la confianza.
Abordar los prejuicios y la equidad
El sesgo en los datos de entrenamiento afecta directamente a los resultados generados por la IA. Las organizaciones deben comprobar si existe sesgo y evaluar los modelos antes de su implementación para garantizar la imparcialidad. Los investigadores deben revelar las limitaciones de los sistemas de IA generativa, incluido su potencial de sesgo, y adoptar estrategias de mitigación adecuadas.
En las empresas, probar los resultados generados por la IA en diferentes grupos demográficos puede prevenir efectos discriminatorios.
Garantizar la protección de los derechos de autor
Para evitar la infracción de derechos de autor, los usuarios deben respetar la propiedad intelectual y citar correctamente las fuentes al utilizar contenido generado por IA. Los investigadores no deben presentar como originales trabajos generados por IA si derivan de material protegido por derechos de autor. Las empresas deben evitar implementar sistemas de IA generativa que reproduzcan logotipos o textos protegidos por derechos de autor sin obtener el permiso necesario.
Promover prácticas sostenibles
Dado que el impacto ambiental es una cuestión ética reconocida, las organizaciones deberían elegir herramientas de IA con un menor consumo de energía siempre que sea posible.
Las indicaciones eficientes, los modelos de IA más pequeños y la infraestructura optimizada pueden reducir el impacto ambiental. Los investigadores también deberían evaluar las implicaciones ambientales del uso de modelos de lenguaje complejos y divulgarlas cuando sea pertinente, en consonancia con los objetivos de sostenibilidad.
Monitoreo y pruebas continuas
Los modelos de IA generativa requieren supervisión constante. Las organizaciones no deben tratar la IA como herramientas estáticas; por el contrario, deben realizar auditorías periódicas de los datos generados para garantizar su precisión, identificar posibles sesgos y evaluar los riesgos de seguridad. El monitoreo continuo ayuda a asegurar que las herramientas de IA generativa se utilicen de manera responsable tanto en la investigación como en los negocios.
Educación y formación
La formación de los usuarios en aspectos éticos es fundamental para el uso responsable de la IA. Las empresas deben capacitar a sus empleados sobre los riesgos y las limitaciones del contenido generado por IA, garantizando que puedan verificar los resultados y mantener la integridad profesional.
Fomentar la retroalimentación y el diálogo.
La creación de mecanismos de retroalimentación abiertos ayuda a las organizaciones a detectar riesgos de forma temprana. Se debe alentar a empleados, investigadores y comunidades a que informen sobre sus inquietudes respecto a los resultados generados por la IA. Las empresas pueden establecer sistemas de denuncia anónimos o consejos de ética para supervisar la adopción de la IA. El diálogo entre expertos en la materia, desarrolladores y usuarios garantiza que las cuestiones éticas se aborden de diversas maneras y que las prácticas evolucionen en respuesta al cambio tecnológico.
Preguntas frecuentes
La ética de la IA generativa se refiere a los principios y prácticas que guían el uso responsable de los modelos y herramientas de IA generativa. Aborda cuestiones como el sesgo en los datos de entrenamiento, la difusión de información errónea, la protección de información sensible, la protección de los derechos de autor, la rendición de cuentas por los resultados generados por la IA, el desplazamiento laboral y el impacto ambiental.
El objetivo es garantizar que los sistemas de IA generativa se desarrollen y utilicen de una manera que respete los derechos humanos, mantenga la integridad profesional y logre un equilibrio entre la innovación y la responsabilidad social.
Los sistemas de IA generativa influyen en el funcionamiento de las empresas, el acceso a la información y la sociedad en general. Sin principios claros, las herramientas de IA generativa corren el riesgo de difundir desinformación, hacer un uso indebido de información sensible o infringir los derechos de autor. Además, pueden reforzar sesgos, provocar el desplazamiento laboral y generar costes ambientales ocultos.
Las directrices éticas contribuyen a garantizar la rendición de cuentas sobre los resultados generados por la IA, protegen la integridad profesional y fomentan la confianza entre los usuarios. Al establecer estándares claros, las organizaciones y los investigadores pueden utilizar la IA generativa de forma responsable, reduciendo los riesgos y, al mismo tiempo, impulsando la innovación en beneficio de la sociedad.
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