Quizás ahora también tenga intenciones, si fuera posible, de cerrar las principales cadenas de televisión de Estados Unidos, pues censuraron el discurso que dio en rueda de prensa el jueves 5 de noviembre en el que acusó de fraude y de robo electoral, afirmando que están intentando robar las elecciones al Partido Republicano porque no las estaban ganando. Los medios de comunicación tomaron esa decisión porque las acusaciones lanzadas por Trump no eran ciertas y no se basaban en hechos reales. 

Entre las cadenas que interrumpieron el discurso del todavía presidente de Estados Unidos se encuentran ABC, CBS, NBC, CNN, MSNBC e incluso la FOX, cadena afín a Donald Trump. La presentadora de ABC, minutos después de emitirse la rueda de prensa, interrumpió la emisión para dirigirse a los espectadores y comunicarles “hemos estado escuchado al presidente Trump dirigiéndose a la nación por primera vez desde la celebración de las elecciones, y está haciendo falsas acusaciones, sin fundamento. Afirma que ha salido ganador de unos estados en los que claramente no ha sucedido así”. 

El presentador de NBC News intervino diciendo que “tenemos que interrumpir porque el presidente está diciendo una serie de falsas informaciones, incluyendo la noción de que ha habido fraude electoral, cuando no hay evidencia de eso.”

La CBS hizo un fact-check de las afirmaciones de Trump con los participantes de la mesa de expertos, y la cadena MSNBC, tras escuchar sus palabras, comentó con un reportero y con los espectadores que “corrigiendo al presidente de los Estados Unidos, hasta donde sabemos no hay existencia de votos ilegales, y tampoco existe la victoria de Donald Trump”. 

Trump no se esperaba que el recuento de votos por correo daría tal victoria a Joe Biden, por lo que su estrategia se basa en negar la legalidad del recuento de esos votos, con el lema “¡Parad el recuento!”

STOP THE COUNT!

— Donald J. Trump (@realDonaldTrump) November 5, 2020

Sin embargo, no sólo los medios convencionales han censurado a Trump: Twitter y Facebook también se han sumado a la lucha contra las fake news que lanza el presidente. En el caso de Twitter, lo hace advirtiendo en algunos de sus tuits que “puede ser engañoso respecto de cómo participar en una elección u otro proceso cívico”. El tuit en cuestión alega que “ellos están intentando robar las elecciones. Nosotros nunca se lo vamos a permitir, los votos no pueden ser admitidos una vez las urnas se hayan cerrado”. Además, antes de que Twitter permita al usuario dar RT, se abre una pestaña en la que ofrece información sobre la seguridad que hay en el recuento de los votos de las elecciones. 

We are up BIG, but they are trying to STEAL the Election. We will never let them do it. Votes cannot be cast after the Polls are closed!

— Donald J. Trump (@realDonaldTrump) November 4, 2020

A raíz de esta polémica, se ha abierto un debate entre expertos y profesionales de la comunicación sobre hasta qué punto los medios deberían censurar e interrumpir la emisión del discurso del presidente de un país que va dirigido a toda la nación. Pero, la decisión de los medios se sustenta en la libertad de expresión, ya que son libres de cubrir o no los eventos que quieran. Si un medio considera que un evento que está emitiendo, en este caso el discurso de Trump, contiene informaciones falsas que no se sustentan en hechos contrastados, está más que justificado que interrumpa la emisión para explicar a la audiencia por qué esas afirmaciones no deberían tomárselas como verdaderas, a pesar de que procedan de una fuente institucional, como es el presidente de los Estados Unidos. Y es que los medios de comunicación deben asegurar que la información que emiten al público está contrastada y es fiable, aunque eso conlleve interrumpir a uno de los mandatarios más poderosos del mundo.

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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.

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