·transparencia;

·diversidad, no discriminación y equidad;

·bienestar social y medioambiental;

·rendición de cuentas.

Además, las directrices facilitan una lista para que las empresas comprueben en la práctica si se cumplen los requisitos. Durante la segunda mitad de 2019, más de 350 organizaciones probaron esta lista y enviaron sus observaciones al respecto. El grupo de expertos de alto nivel está revisando las directrices a partir de estas observaciones y terminará esta labor de aquí a junio de 2020. Una observación fundamental tras el proceso de consultas es que, si bien varios de los requisitos se recogen ya en los regímenes jurídicos o reguladores, aquellos relativos a la transparencia, el seguimiento y la supervisión humana no se contemplan de manera específica en la legislación en vigor de numerosos sectores económicos.

Además de este conjunto de directrices no vinculantes del grupo de expertos de alto nivel, y de conformidad con las orientaciones políticas de la presidenta, un marco regulador claro para Europa generaría confianza entre los consumidores y las empresas con relación a la IA, y, por consiguiente, aceleraría su adopción. Dicho marco regulador debe ser coherente con otras acciones destinadas a promover la capacidad innovadora y la competitividad de Europa en el sector. Además, debe garantizar resultados óptimos desde el punto de vista social, medioambiental y económico, así como su conformidad con la legislación, los principios y los valores de la UE. Ello resulta especialmente relevante en sectores en los que los derechos de los ciudadanos se vean afectados de manera más directa; por ejemplo, en el caso de las aplicaciones de IA empleadas por los cuerpos y fuerzas de seguridad y el poder judicial.

Los desarrolladores e implementadores de la inteligencia artificial ya están sujetos a la legislación europea en materia de derechos fundamentales (la protección de datos, la privacidad o la no discriminación, entre otros), protección de los consumidores y normas sobre la seguridad de los productos y responsabilidad civil. Los consumidores esperan el mismo nivel de seguridad y respeto de sus derechos independientemente de si un producto o un sistema está basado en la IA o no. Sin embargo, algunas características específicas de la IA (como la opacidad) pueden hacer que la aplicación y ejecución de la legislación sea más compleja. Por esta razón, resulta necesario analizar si la legislación actual puede hacer frente a los riesgos de la IA y si su observancia es factible o si, por el contrario, es necesario adaptarla o se requiere nueva legislación.

Debido a la rapidez con la que evoluciona la inteligencia artificial, el marco regulador debe dejar margen para abordar su desarrollo en el futuro. Toda modificación debe limitarse a aquellos problemas detectados con claridad para los que existan soluciones factibles.

Los Estados miembros señalan la actual falta de un marco común europeo. El Comité alemán sobre ética en materia de datos propone un sistema de regulación de cinco niveles basado en el riesgo, que va desde la ausencia de regulación en el caso de los sistemas de IA más inocuos hasta la prohibición absoluta en el caso de los más peligrosos. Dinamarca acaba de poner en marcha un prototipo de «sello de ética de los datos». Malta ha incorporado un sistema voluntario de certificación de la IA. Si la UE no es capaz de ofrecer un enfoque a escala de la Unión, existe un riesgo real de fragmentación del mercado interior, que pondría en peligro los objetivos de la confianza y la seguridad jurídica, así como el de la adopción de la IA en el mercado.

Un marco regulador europeo sólido que garantice una IA fiable protegerá a todos los ciudadanos europeos y contribuirá a crear un mercado interior sin fricciones de cara al desarrollo y adopción futuros de la IA, y reforzará los cimientos industriales de Europa en el sector de la inteligencia artificial.

A.Definición de los problemas

Aunque la IA puede ofrecer muchas ventajas, por ejemplo, mejorando la seguridad de los productos y los procedimientos, también puede resultar nociva. Los daños pueden ser tanto materiales (para la seguridad y la salud de las personas, con consecuencias como la muerte, y menoscabos al patrimonio) como inmateriales (pérdida de privacidad, limitaciones del derecho de libertad de expresión, dignidad humana, discriminación en el acceso al empleo, etc.) y pueden estar vinculados a una gran variedad de riesgos. El marco regulador debe centrarse en cómo minimizar los distintos riesgos de sufrir daños, especialmente los más significativos.

Los principales riesgos relacionados con el uso de la inteligencia artificial afectan a la aplicación de las normas diseñadas para proteger los derechos fundamentales (como la protección de los datos personales y la privacidad, o la no discriminación) y la seguridad, así como a las cuestiones relativas a la responsabilidad civil.

Riesgos para los derechos fundamentales, especialmente la protección de los datos personales y de la privacidad y la no discriminación

El uso de la inteligencia artificial puede afectar a los valores sobre los que se fundamenta la UE y provocar la conculcación de derechos fundamentales, como la libertad de expresión, la libertad de reunión, la dignidad humana, la ausencia de discriminación por razón de sexo, raza u origen étnico, religión o credo, discapacidad, edad u orientación sexual, y, en su aplicación en determinados ámbitos, la protección de los datos personales y de la vida privada , el derecho a una tutela judicial efectiva y a un juicio justo, o la protección de los consumidores. Estos riesgos pueden ser resultado de defectos en el diseño general de los sistemas de IA (especialmente en lo que se refiere a la supervisión humana) o del uso de datos que puedan ser sesgados sin una corrección previa (por ejemplo, se entrena un sistema utilizando única o principalmente datos relativos a hombres, y ello se traduce en resultados peores con relación a las mujeres).

Puede suceder que el uso de determinados algoritmos de la IA para predecir la reincidencia delictiva dé lugar a prejuicios raciales o de género, y prevea una probabilidad de reincidencia distinta para hombres y mujeres o para nacionales y extranjeros. Fuente: Tolan S., Miron M., Gomez E. and Castillo C. "Why Machine Learning May Lead to Unfairness: Evidence from Risk Assessment for Juvenile Justice in Catalonia", Best Paper Award, International Conference on AI and Law, 2019.

Algunos programas de IA de análisis facial muestran prejuicios raciales o de género, y presentan un bajo nivel de error a la hora de determinar el género de hombres de piel más clara, pero un elevado nivel de error al determinar el género de mujeres de piel más oscura. Fuente: Joy Buolamwini, Timnit Gebru; Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency, PMLR 81:77-91, 2018.