Responsabilidad legal de la inteligencia artificial en la toma de decisiones: Un análisis técnico y jurídico

El Premio Nobel de Física 2024 otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton ha destacado un campo crucial en el desarrollo tecnológico: las redes neuronales artificiales (ANN) y su aplicación en el aprendizaje automático.

Estas tecnologías no solo han transformado la ciencia y la ingeniería, sino que también han planteado desafíos legales importantes, especialmente cuando se trata de errores cometidos por sistemas de IA en campos sensibles como la medicina o la justicia. La cuestión central es: ¿quién es responsable cuando una IA comete un error?

En este artículo, analizaremos los aspectos técnicos de las redes neuronales, su relación con la ley y cómo la responsabilidad legal está siendo reconfigurada por la irrupción de la IA.

¿Qué son las redes neuronales artificiales y cómo funcionan?

Las redes neuronales artificiales están diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por un gran número de “neuronas” (nodos) que están interconectadas por “sinapsis” (pesos ponderados).

Estas redes pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas, como la clasificación de imágenes o la predicción de patrones, mediante el ajuste de estos pesos durante el proceso de aprendizaje. Existen diferentes tipos de arquitecturas de redes neuronales, siendo las más comunes las redes de retropropagación y las redes recurrentes, utilizadas para tareas que requieren el procesamiento de secuencias, como el reconocimiento del habla​.

Desde un punto de vista físico, estas redes comparten analogías con los modelos de espín en física estadística, que describen cómo se alinean los momentos magnéticos en sólidos.

Las redes neuronales funcionan optimizando una “función de costo”, que en física corresponde a la minimización de la energía en un sistema físico. En las ANN, esta minimización se logra ajustando los pesos sinápticos mediante algoritmos de aprendizaje como la retropropagación del error. Este mecanismo se basa en el cálculo de las derivadas parciales de un error acumulado, utilizando el método de descenso de gradiente​.

Aprendizaje automático

“Con raíces en la década de 1940, el aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales (ANNs) se ha desarrollado durante las últimas tres décadas hasta convertirse en una herramienta versátil y poderosa, con aplicaciones tanto en la vida cotidiana como en la ciencia avanzada. Con las ANNs, los límites de la física se extienden para albergar fenómenos de la vida, así como la computación.”

El modelo de Hopfield

El modelo de Hopfield es un ejemplo crucial de redes neuronales recurrentes. Este tipo de red permite interacciones de retroalimentación, donde el estado de una neurona afecta a otras y, a su vez, es afectado por ellas. En este modelo, los nodos tienen estados binarios (0 o 1), y las conexiones entre ellos (sinapsis) se definen por pesos simétricos. La estabilidad de la red se garantiza por la simetría de estos pesos, y los estados estacionarios de la red representan las memorias almacenadas.

Traducción de parte técnica sobre Hopfield:

“El modelo de Hopfield es una red neuronal recurrente donde los nodos tienen estados binarios y se actualizan de manera asincrónica, es decir, uno a la vez. Cada nodo se actualiza basado en una suma ponderada de las entradas de los demás nodos conectados. El valor del nodo se establece en 1 si la suma ponderada es mayor que cero, y en 0 de lo contrario. Estos pesos reflejan las correlaciones entre pares de nodos en las memorias almacenadas, aplicando la regla de Hebb.”

Máquinas de Boltzmann de Hinton

La Máquina de Boltzmann introducida por Hinton en los años 80 es una extensión del modelo de Hopfield. Se basa en un enfoque probabilístico, donde los patrones de aprendizaje están asociados a una distribución de probabilidad de los estados del sistema. En lugar de simplemente almacenar patrones específicos, este modelo genera distribuciones de patrones y es especialmente útil para problemas complejos de clasificación y generación de datos.

Traducción de parte técnica sobre Hinton:

“En la Máquina de Boltzmann, cada estado de la red tiene una probabilidad asignada según la distribución de Boltzmann. Esta red incluye nodos visibles que corresponden a los patrones a ser aprendidos, así como nodos ocultos, que permiten modelar distribuciones de probabilidad más generales. El objetivo es minimizar la desviación entre la distribución estadística generada por el modelo y un conjunto dado de patrones de entrenamiento.”

Deep Learning: Hacia redes neuronales profundas

El aprendizaje profundo (deep learning) se basa en redes neuronales multicapa, donde varias capas de nodos intermedios (ocultos) permiten que la red aprenda representaciones jerárquicas de los datos. La técnica de retropropagación (backpropagation) fue clave para entrenar estas redes profundas, permitiendo calcular las derivadas parciales del error respecto a cada peso en la red, optimizando así los pesos para mejorar la precisión de las predicciones.

Traducción de parte sobre el aprendizaje profundo:

“La retropropagación es un algoritmo que minimiza la desviación cuadrática media entre la salida de la red y los datos de entrenamiento, utilizando el descenso de gradiente. Este método se utiliza para ajustar los pesos en redes con múltiples capas ocultas, permitiendo que la red aprenda tareas complejas que no podrían ser resueltas sin estas capas intermedias.”

Aplicaciones en física y otras disciplinas

Las ANNs se utilizan como aproximadores de funciones en física, lo que permite reducir el tiempo de cálculo necesario para modelar sistemas físicos complejos. Esto es particularmente útil en problemas de física cuántica, donde las ANNs se entrenan para replicar energías de fases materiales y fuerzas interatómicas con precisión comparable a modelos cuántico-mecánicos.

Traducción de aplicaciones en física:

“En algunas aplicaciones, las ANNs se emplean como aproximadores de funciones; es decir, se utilizan para proporcionar una ‘copia’ del modelo físico en cuestión. Esto puede reducir significativamente los recursos computacionales necesarios, permitiendo analizar sistemas más grandes con mayor resolución.”

El impacto de las redes neuronales en campos técnicos y científicos

Las aplicaciones de las ANN han tenido un impacto masivo en la ciencia y la tecnología. Por ejemplo, en la física de materiales, las redes neuronales se utilizan para predecir las propiedades cuánticas de los materiales con una precisión comparable a los cálculos ab initio, pero a una fracción del costo computacional​. En astrofísica, las ANN han permitido el análisis de datos complejos de detectores de neutrinos, contribuyendo a la creación de imágenes del plano galáctico basadas en la detección de neutrinos​. Estos ejemplos muestran el potencial de las ANN para transformar nuestra comprensión del mundo físico.

Sin embargo, el uso generalizado de estas tecnologías también ha introducido complejidades en áreas donde el error puede tener consecuencias significativas. Un campo particularmente sensible es la medicina, donde las redes neuronales se utilizan para el análisis de imágenes médicas, como en la detección de tumores. En este tipo de aplicaciones, los sistemas de IA pueden tener un impacto directo en la vida de las personas, lo que plantea la pregunta: ¿qué sucede si la IA se equivoca?

Errores en sistemas de IA: el caso de los diagnósticos médicos

Imaginemos un caso hipotético, donde una clínica utiliza un sistema de IA basado en redes neuronales para detectar cáncer de mama mediante mamografías. Este sistema, entrenado con miles de imágenes, es capaz de identificar patrones que los médicos podrían pasar por alto. Sin embargo, en el caso de Laura, el sistema no detecta un tumor maligno. El error en el diagnóstico lleva a un retraso en el tratamiento, lo que agrava su condición de salud. ¿Quién es responsable de este error?

Este tipo de situaciones es cada vez más común con la proliferación de la IA en áreas críticas, como la salud. Las implicancias legales son profundas, ya que el sistema de IA no es un agente moralmente responsable. En su lugar, el foco de la responsabilidad recae en los actores humanos e instituciones que diseñan, implementan y usan estas tecnologías.

Responsabilidad legal en el uso de IA: aproximaciones técnicas y jurídicas

Desde un punto de vista técnico, los errores de una IA suelen derivarse de problemas en los datos de entrenamiento o en los modelos utilizados. Las redes neuronales requieren grandes cantidades de datos para aprender, y si estos datos están sesgados o son insuficientes, el sistema puede tomar decisiones incorrectas. Además, debido a la complejidad de las ANN, es difícil identificar exactamente por qué una IA tomó una decisión incorrecta, lo que genera un problema conocido como “caja negra”: la falta de transparencia en los procesos internos de la IA.

En términos legales, actualmente no existe una legislación específica que aborde de manera directa la responsabilidad por los errores cometidos por la IA.

En países como Argentina, las leyes existentes, como la Ley de Protección de Datos Personales (Ley 25.326) y el Código Civil y Comercial, proporcionan algunos mecanismos para abordar la responsabilidad en estos casos, pero no están diseñadas para la complejidad de los sistemas de IA.

A continuación, exploramos algunas teorías legales que podrían aplicarse:

Responsabilidad por producto defectuoso: En este caso, la IA sería tratada como un producto defectuoso. Si se demuestra que el software de diagnóstico tenía fallas en su diseño o en su implementación, la empresa que desarrolló el sistema podría ser responsable de compensar a Laura por los daños sufridos. Esta teoría es similar a la responsabilidad que tienen los fabricantes de productos físicos defectuosos.

Responsabilidad profesional: Otra posibilidad es que el hospital o el médico que utilizó la IA asuma la responsabilidad. En este caso, la IA es vista como una herramienta, y la responsabilidad final recae en el profesional que decidió utilizarla. Si bien la IA puede ofrecer sugerencias, es el médico quien tiene la responsabilidad de confirmar el diagnóstico y tomar decisiones finales.