En el episodio de hoy, hablaremos de:

El dilema de la "caja negra" en la inteligencia artificial, donde las decisiones se toman sin una explicación comprensible para los humanos. Este fenómeno plantea serios problemas éticos y sociales, ya que la confianza ciega en sistemas inexplicables amenaza la transparencia, diluye la responsabilidad y erosiona principios fundamentales como la justicia y la autonomía. El debate se centra en si es preferible una decisión correcta pero incomprensible o una imperfecta pero explicable.

Usando la IA para hacerte más humano.

En el episodio de hoy, hablaremos de: 
Algoritmos de opresión, el libro de Safiya Umoja Noble, que plantea que la inteligencia artificial y los motores de búsqueda no son neutrales. La autora revela cómo los algoritmos refuerzan sesgos raciales y de género, moldeando percepciones distorsionadas del mundo. Esto se debe a que los algoritmos reflejen las jerarquías sociales y prioricen contenidos que son económicamente rentables. Noble introduce el concepto de “opresión algorítmica” y hace un llamado a diseñar la tecnología con mayor justicia, responsabilidad y ética.

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En el episodio de hoy, hablaremos de: La urgente pregunta sobre si debe regularse el desarrollo de la Inteligencia Artificial General (AGI), una inteligencia capaz de superar la mente humana. El dilema radica en cómo equilibrar el progreso tecnológico que promete revolucionar industrias, con el riesgo de perder el control. Se debaten las implicaciones éticas y geopolíticas sobre quién define estos límites. En esencia, la regulación es una tensión entre la prudencia y la audacia humana.

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En el episodio de hoy, hablaremos de: El uso ético de la Inteligencia Artificial en la guerra y la defensa. La IA se ha convertido en un actor silencioso del poder militar, planteando una paradoja sin precedentes sobre la conciencia y la moralidad. El dilema central radica en si los sistemas autónomos pueden tomar decisiones letales sin intervención o juicio humano. Este avance tecnológico redefine la responsabilidad moral, la estrategia global y la naturaleza misma de la conciencia en decisiones de vida o muerte.

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En el episodio de hoy, hablaremos de: El libro Race After Technology de Ruha Benjamin, que desmonta la ilusión de la neutralidad tecnológica. La obra explica cómo la IA y los algoritmos reflejan y amplifican las desigualdades raciales y sociales existentes, introduciendo el concepto de “racismo codificado”. Se utilizan casos como el sesgo en el reconocimiento facial y en sistemas judiciales. Benjamin hace un llamado a la acción para diseñar innovaciones con una visión ética y equitativa.

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En el episodio de hoy, hablaremos de: El dilema moral del coche autónomo, que debe decidir a quién salvar en una situación límite, eligiendo entre sus pasajeros y un peatón. Este problema expone la tensión entre innovación y humanidad, planteando la pregunta fundamental de quién programa la moral de una máquina. El artículo discute si la decisión debe basarse en la lógica utilitarista o en la ética del deber, revelando más sobre las prioridades humanas que sobre la tecnología. Se cuestiona la responsabilidad jurídica y si debemos delegar en algoritmos la tarea de decidir lo indecidible.

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En el episodio de hoy, hablaremos de: El concepto del Capitalismo de Vigilancia de Shoshana Zuboff, donde la experiencia humana es reclamada por las corporaciones tecnológicas como materia prima gratuita. Estas empresas extraen datos masivos para crear "productos de predicción" y monetizarlos, buscando anticipar y manipular el comportamiento humano. El artículo subraya la asimetría de conocimiento resultante y advierte sobre los límites éticos del progreso tecnológico en la era de la Inteligencia Artificial.

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En el episodio de hoy, hablaremos de: La difícil cuestión de quién asume la responsabilidad cuando un sistema de Inteligencia Artificial comete un error. Este dilema es ético y legal, ya que la IA actúa sin conciencia ni voluntad, desafiando las normas de justicia basadas en la agencia humana. El artículo plantea la dificultad de trazar una línea de culpa clara entre programadores, empresas y usuarios. Se concluye que es fundamental redefinir la responsabilidad en la era de la automatización.

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En el episodio de hoy, hablaremos de: La urgente pregunta sobre si la Inteligencia Artificial puede ser realmente objetiva o si solo replica los sesgos humanos. La IA se basa en datos que nunca son neutrales, abriendo un dilema ético y filosófico sobre su supuesta imparcialidad. Se cuestiona si la ausencia de emociones es objetividad o un sesgo diferente. El autor sugiere que la búsqueda de la objetividad en la IA es un reflejo de nuestro anhelo humano de certeza absoluta.

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Los sesgos en los algoritmos, y cómo estos sistemas, que deciden cada vez más aspectos de nuestra vida, heredan y amplifican los prejuicios sociales y humanos. Este dilema ético urgente afecta la justicia y la equidad, ya que la aparente objetividad del código oculta sesgos difíciles de cuestionar. La tensión central reside en la responsabilidad de corregir estos prejuicios y si la sociedad está dispuesta a confiar ciegamente en juicios automatizados. El verdadero riesgo no es que estén sesgados, sino que naturalicemos estos sesgos bajo la apariencia de verdad absoluta. Se requiere transparencia y vigilancia constante de estos mecanismos.

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