La Brecha Entre la IA y la Justificación Legal

A medida que la inteligencia artificial (IA) se vuelve más común en nuestras vidas, hay una presión de los reguladores para que se expliquen las decisiones tomadas por estos sistemas. Sin embargo, hay una gran brecha entre la necesidad de Explicaciones claras y la capacidad de los sistemas de aprendizaje automático para proporcionarlas. Este estudio analiza el concepto de "dar razones" en el derecho y cómo se relaciona con las explicaciones que buscamos de la IA.

#Propósito de Dar Razones en el Derecho

Dar razones tiene varios roles importantes en el sistema legal:

1. Tomar decisiones mejores y más justas.
2. Apoyar el debido proceso.
3. Reconocer la participación humana.
4. Mejorar la autoridad de los tomadores de decisiones.

Al examinar estos roles, queda claro que las explicaciones proporcionadas por los sistemas de IA a menudo no cumplen. Esto se debe a que la efectividad de dar razones depende de influir en un tomador de decisiones humano, lo cual no es aplicable cuando los resultados provienen de una máquina.

#La Demanda de Explicaciones de la IA

A medida que los sistemas de IA asumen roles de toma de decisiones, hay un creciente clamor del público y de los reguladores para que se den explicaciones de las decisiones automatizadas. El "derecho a la explicación" a menudo proviene de marcos legales como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Este derecho se ve como vital para garantizar la equidad, la transparencia y la protección de los derechos humanos en los procesos de toma de decisiones.

El auge de la IA ha llevado a un interés ampliado en la IA Explicable (XAI) por parte de la comunidad de aprendizaje automático. Los desarrolladores buscan proporcionar explicaciones claras para predicciones complejas para generar confianza en los sistemas de IA.

#El Desafío de Conectar la Explicabilidad con los Requisitos Legales

Este análisis investiga si la Explicabilidad para el usuario final puede cumplir con los requisitos legales para una explicación. Examina tres preguntas clave:

1. ¿Cómo se define "explicación" en la ley?
2. ¿Dónde se aplica dar razones en contextos legales?
3. ¿Por qué es importante dar razones en el derecho?

Entender estos aspectos muestra que dar razones es crucial para la toma de decisiones en el derecho, impactando cómo se toman y justifican las decisiones.

#Funciones de Dar Razones en el Derecho

Las funciones principales de dar razones incluyen:

• Mejorar la equidad de las decisiones.
• Apoyar los derechos de los individuos a entender las decisiones tomadas sobre ellos.
• Reconocer la agencia moral tanto de la persona afectada por la decisión como del tomador de decisiones.
• Mejorar la Legitimidad de las autoridades que toman estas decisiones.

Estas funciones destacan que dar razones no es solo un requisito burocrático, sino un mecanismo que ayuda a crear resultados más justos.

#Las Limitaciones de la Explicabilidad para el Usuario Final

A pesar de la demanda de explicaciones, la Explicabilidad para el usuario final tiene limitaciones significativas. A menudo no aborda las funciones centrales de dar razones legales. Los sistemas de IA, particularmente aquellos que dependen de algoritmos complejos, no tienen la capacidad de proporcionar el tipo de explicaciones significativas que fomentan la toma de decisiones justa. En cambio, producen predicciones basadas en algoritmos, que no tienen las cualidades humanas vinculadas a la Responsabilidad y el juicio moral.

Por ejemplo, cuando una decisión se basa en predicciones de máquina, el papel de dar razones para garantizar resultados justos se vuelve irrelevante. La IA carece de la capacidad de entender o reflexionar sobre los valores humanos, lo que dificulta que estos sistemas influyan positivamente en las decisiones.

#¿Puede la Explicabilidad Facilitar el Debido Proceso?

El debido proceso es otro ámbito donde las explicaciones son esenciales. Las personas tienen derecho a conocer las razones detrás de las decisiones que les afectan. Si la Explicabilidad no puede proporcionar una explicación suficiente, el proceso no protege los derechos individuales. El estudio argumenta que las técnicas actuales para generar explicaciones a menudo se quedan cortas, sin cumplir con la definición legal de lo que constituye una explicación confiable.

#El Desafío de Interpretar la Explicabilidad

Las técnicas de explicabilidad, como LIME y SHAP, generan resultados que pueden ser difíciles de interpretar para los no expertos. Muchas personas carecen del conocimiento técnico para comprender estos resultados, lo que puede llevar a confusión y desconfianza. La Explicabilidad debería proporcionar explicaciones comprensibles para todos, no solo para aquellos con experiencia en aprendizaje automático.

#Preocupaciones de Privacidad y Seguridad

Las preocupaciones sobre privacidad, propiedad intelectual y seguridad también generan resistencia entre los interesados cuando se trata de proporcionar explicaciones. Algunos temen que ofrecer explicaciones pueda exponer información sensible o permitir la manipulación del proceso de toma de decisiones. Esta dinámica adversarial entre los usuarios finales y los sistemas de IA puede complicar la construcción de confianza que se supone que deben fomentar las explicaciones.

#Reconociendo la Agencia Humana

Dar razones también juega un papel en reconocer la agencia humana. Cuando los humanos toman decisiones, pueden ser responsables de sus acciones. Sin embargo, cuando los sistemas de máquina toman decisiones, el concepto de responsabilidad se desplaza. Esto plantea preguntas éticas sobre la autonomía humana y el rol de la IA en los procesos de toma de decisiones. La presencia de explicaciones debería respetar y afirmar la dignidad humana de los afectados por las decisiones, sin importar si la decisión fue tomada por una persona o una máquina.

#Mejora de la Autoridad de los Tomadores de Decisiones

Un área donde la Explicabilidad parece tener éxito es en mejorar la autoridad de los tomadores de decisiones. Una decisión bien explicada puede mejorar la legitimidad percibida de quienes toman la decisión. En algunos casos, los sistemas de IA, como los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), pueden generar explicaciones coherentes, incluso si las explicaciones son defectuosas o engañosas.

Sin embargo, esto genera preocupaciones sobre manipulación y dependencia excesiva de las máquinas. Cuando los usuarios finales confían en explicaciones de resultados generados por máquinas sin el debido escrutinio, puede llevar a acciones equivocadas y potencial daño. El riesgo de fomentar una confianza ciega en las máquinas no debe ser pasado por alto.

#El Cambio en la Investigación de Explicabilidad

La investigación en Explicabilidad ha cambiado el enfoque de la transparencia a la efectividad y la construcción de confianza. Mientras que la transparencia busca proporcionar una visión de cómo funciona un sistema, las tendencias recientes enfatizan la satisfacción del usuario y la confianza en el sistema. Este cambio puede diluir el objetivo original de fomentar el escrutinio y la responsabilidad en los sistemas de IA.

#Conclusión

El análisis destaca la brecha entre la necesidad legal de explicaciones y la realidad de lo que los sistemas de IA actuales pueden proporcionar. Muchas técnicas de explicabilidad luchan por cumplir con las funciones esenciales de dar razones legales. Si bien hay desarrollos alentadores en la mejora de la autoridad de los sistemas de IA, los riesgos asociados de manipulación y confianza mal ubicada plantean desafíos significativos.

A medida que la IA continúa evolucionando, es crucial repensar cómo abordamos la Explicabilidad. La dependencia de técnicas inadecuadas, junto con el potencial de abuso, crea una situación precaria que exige consideraciones cuidadosas en el desarrollo e implementación de sistemas de IA. Es esencial asegurar que la búsqueda de explicaciones no conduzca a consecuencias no deseadas que socaven los principios de equidad y responsabilidad que buscan respaldar.