Los principios que regulan la Inteligencia Artificial en Estados Unidos

• El gobierno de Donald Trump propone una serie de normas que sus agencias federales deben hacer efectivas en el sector privado

La Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido ya en diversos ámbitos de nuestra vida. Así, su desarrollo y expansión se han convertido en desafío para los grandes mercados globales que ven necesario regularla. La Comisión Europea pretende hacerlo con la consulta pública de su Libro Blanco sobre IA, y Estados Unidos ha hecho lo suyo con el establecimiento de una serie de principios de regulación de esta tecnología que sus agencias federales deben hacer efectiva.

En el país americano ha surgido un cambio en comparación a la postura que tenía hace un tiempo. La política del gobierno de Donald Trump había descartado la intervención en temas de IA aduciendo que eran competencia de la industria. Sin embargo, este año ha presentado un decálogo que marca la pauta de actuación a sus agencias en aras a regular el desarrollo y uso de la IA en el ámbito privado.

Los principios han sido publicados por la Oficina de Política Científica y Tecnológica de EE.UU. Se basan en tres objetivos: garantizar la participación pública, limitar el exceso regulatorio y promover una IA fidedigna, justa, transparente y segura. Según la interpretación del MIT los 10 principios son los siguientes:

• “Confianza pública en la IA. El Gobierno debe promover aplicaciones de IA fiables, sólidas y fidedignas.
• Participación pública. La sociedad debería tener la oportunidad de dar su opinión en todas las etapas del proceso de la elaboración de normas.
• Integridad científica y calidad de la información. Las decisiones políticas se deben basar en la ciencia. 
• Evaluación y gestión de riesgos. Las agencias deben decidir qué riesgos son aceptables y cuáles no.
• Beneficios y costes. Las agencias deben sopesar los impactos sociales de todas las regulaciones propuestas.
• Flexibilidad. Cualquier enfoque debe poder adaptarse a los rápidos cambios y actualizaciones de las aplicaciones de IA.
• Trato justo y sin discriminación. Las agencias deben asegurarse de que los sistemas de IA no discriminen.
• Divulgación y transparencia. La sociedad confiará en la inteligencia artificial solo cuando sepa cuándo y cómo se utiliza.
• Seguridad y protección. Las agencias deben mantener seguros y protegidos todos los datos utilizados por los sistemas de IA.
• Coordinación entre las agencias. Las agencias deben hablar entre ellas para ser coherentes y previsibles en las políticas relacionadas con la IA”.

Estas medidas son de aplicación en el sector privado, mas no para la IA que usa el gobierno federal o las agencias de refuerzo de la ley como el FBI. No obstante, cualquier regulación propuesta por una agencia federal, debe demostrar adherencia a los principios regulatorios presentados.

Desarrollo de la IA en EE.UU.

Según el Artificial Intelligence Index Report 2019, informe anual del Human-Centered Artificial Intelligence Institute de la Universidad de Stanford, el interés de Estados Unidos en IA se hace evidente en ámbitos como la creación de empleo. Las ofertas de trabajo relacionadas con IA constituyeron el 1,32% del total de ofertas de trabajo en 2019. Un cambio en relación al 2010 cuando representaban el 0,26%. De este 1,32%, la mayoría de puestos son del sector de fabricación y servicios de alta tecnología, y también del machine learning.

El informe también muestra que la inversión en start ups relacionadas con IA conserva un “crecimiento sostenido”. Si en el 2010 se invirtieron 1.300 millones de dólares, en 2018 la cifra fue de 40.400 millones, esto es un crecimiento interanual de 48%. En 2019 la inversión total en IA fue de 70.000 millones de dólares.

En este sector, los coches autónomos fueron los principales beneficiados por la inversión en 2019, con 7.700 millones de dólares (9,9% del total). Le siguen la investigación en medicamentos, cáncer y terapias; y el reconocimiento facial, con 4.700 millones de dólares cada uno; el contenido en vídeo (3.600 millones de dólares) y la detección del fraude bancario (3.100 millones de dólares).

La IA en Estados Unidos también ha crecido en el campo de investigación y desarrollo. El informe detalla que en 2018 aumentó en 300% el volumen de publicaciones científicas sobre el tema respecto a 1998. Además, las citaciones de patentes de IA en América del Norte representa más del 60% de la actividad mundial.  Asimismo, la asistencia a eventos en relación a IA ha aumentado.

En educación también se hace notar el progreso, pues la IA se ha convertido en la especialización más popular entre doctorados en Ciencias de la Computación en América del Norte, llegando a duplicarse el número de alumnos. El 2018, 21% de estos doctorados se especializaron en IA y machine learning. Se ha pasado de 20% de doctorados en IA en 2004, a un 60% en 2018.