Desafíos de la Inteligencia Artificial generativa: Tres escalas y dos enfoques transversales

Autores
Costa, Flavia Gisela; Mónaco, Julián Andrés; Covello, Alejandro; Novidelsky, Iago; Zabala, Ximena; Rodriguez, Pablo Esteban
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo de este artículo es ofrecer una perspectiva analítica para comprender y situar en su dimensión específica los diferentes debates que atraviesan la conversación pública sobre las Inteligencias Artificiales generativas y los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés). En primer lugar, identificamos cinco rasgos de las IA: no son una tecnología, sino que se trata de metatecnologías; constituyen no un dispositivo técnico, sino un mundoambiente; pueden ser tecnologías de alto riesgo y requieren de un tratamiento acorde en su ciclo de vida; las IA generativas y en particular los LLM no son sólo Inteligencia Artificial, sino también Sociedad Artificial; la perspectiva de la ética de la IA no es suficiente para abordarlas y es preciso promover un enfoque desde la ética organizacional de la IA y desde el pensamiento sistémico. En segundo lugar, recortamos las distintas escalas en las que actualmente se desarrollan las IA: la escala micro, la escala meso (la más propia para situar las políticas públicas) y la escala macro. En tercer lugar, presentamos dos enfoques transversales para el abordaje de las IA: el jurídico, orientado a la responsabilidad, y el sistémico, orientado a la protección y a la seguridad.
The objective of this article is to offer an analytical perspective to understand and situate in their specific dimension the different debates that cross the public conversation about generative Artificial Intelligences and large language models (LLM). First, we identify five traits of AI: they are not a technology, but rather meta-technologies; They constitute not a technical device, but a world-environment; They can be high-risk technologies and require appropriate treatment in their life cycle; Generative AI and in particular LLM are not only Artificial Intelligence, but also Artificial Society; The perspective of AI ethics is not sufficient to address them and it is necessary to promote an approach from the organizational ethics of AI and from systemic thinking. Secondly, we cut out the different scales at which AI is currently developed: the micro scale, the meso scale (the most suitable for situating public policies) and the macro scale. Thirdly, we present two transversal approaches to addressing AI: the legal one, oriented towards responsibility, and the systemic one, oriented towards protection and security.
Fil: Costa, Flavia Gisela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Altos Estudios Sociales; Argentina. Tecnocenolab; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina
Fil: Mónaco, Julián Andrés. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales. Carrera de Ciencias de la Comunicación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Altos Estudios Sociales; Argentina
Fil: Covello, Alejandro. Junta de Seguridad en el Transporte; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina. Universidad Nacional Autónoma de Honduras; Honduras
Fil: Novidelsky, Iago. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Haedo; Argentina. Junta de Seguridad en el Transporte; Argentina
Fil: Zabala, Ximena. Universidad Nacional de las Artes; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales. Carrera de Ciencias de la Comunicación; Argentina
Fil: Rodriguez, Pablo Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales. Instituto de Investigaciones "Gino Germani"; Argentina
Materia
Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial generativa
Riesgos y seguridad de la IA
Sociedad Artificial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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En primer lugar, identificamos cinco rasgos de las IA: no son una tecnología, sino que se trata de metatecnologías; constituyen no un dispositivo técnico, sino un mundoambiente; pueden ser tecnologías de alto riesgo y requieren de un tratamiento acorde en su ciclo de vida; las IA generativas y en particular los LLM no son sólo Inteligencia Artificial, sino también Sociedad Artificial; la perspectiva de la ética de la IA no es suficiente para abordarlas y es preciso promover un enfoque desde la ética organizacional de la IA y desde el pensamiento sistémico. En segundo lugar, recortamos las distintas escalas en las que actualmente se desarrollan las IA: la escala micro, la escala meso (la más propia para situar las políticas públicas) y la escala macro. En tercer lugar, presentamos dos enfoques transversales para el abordaje de las IA: el jurídico, orientado a la responsabilidad, y el sistémico, orientado a la protección y a la seguridad.The objective of this article is to offer an analytical perspective to understand and situate in their specific dimension the different debates that cross the public conversation about generative Artificial Intelligences and large language models (LLM). First, we identify five traits of AI: they are not a technology, but rather meta-technologies; They constitute not a technical device, but a world-environment; They can be high-risk technologies and require appropriate treatment in their life cycle; Generative AI and in particular LLM are not only Artificial Intelligence, but also Artificial Society; The perspective of AI ethics is not sufficient to address them and it is necessary to promote an approach from the organizational ethics of AI and from systemic thinking. Secondly, we cut out the different scales at which AI is currently developed: the micro scale, the meso scale (the most suitable for situating public policies) and the macro scale. Thirdly, we present two transversal approaches to addressing AI: the legal one, oriented towards responsibility, and the systemic one, oriented towards protection and security.Fil: Costa, Flavia Gisela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Altos Estudios Sociales; Argentina. Tecnocenolab; Argentina. Universidad de Buenos Aires; ArgentinaFil: Mónaco, Julián Andrés. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Sociales. Carrera de Ciencias de la Comunicación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Martín. Instituto de Altos Estudios Sociales; ArgentinaFil: Covello, Alejandro. Junta de Seguridad en el Transporte; Argentina. 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The objective of this article is to offer an analytical perspective to understand and situate in their specific dimension the different debates that cross the public conversation about generative Artificial Intelligences and large language models (LLM). First, we identify five traits of AI: they are not a technology, but rather meta-technologies; They constitute not a technical device, but a world-environment; They can be high-risk technologies and require appropriate treatment in their life cycle; Generative AI and in particular LLM are not only Artificial Intelligence, but also Artificial Society; The perspective of AI ethics is not sufficient to address them and it is necessary to promote an approach from the organizational ethics of AI and from systemic thinking. Secondly, we cut out the different scales at which AI is currently developed: the micro scale, the meso scale (the most suitable for situating public policies) and the macro scale. Thirdly, we present two transversal approaches to addressing AI: the legal one, oriented towards responsibility, and the systemic one, oriented towards protection and security.
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