Acto sobre una ética de la inteligencia artificial

Puntos de la intervención

Director General de la FAO

Acto sobre una ética de la inteligencia artificial

 

 

Introducción

• Los sistemas alimentarios mundiales necesitan soluciones innovadoras para hacer frente a desafíos mundiales como, por ejemplo, garantizar la seguridad alimentaria y la nutrición para todas las personas, contribuir al crecimiento inclusivo y gestionar los recursos naturales de un modo sostenible.
• La digitalización puede desempeñar una función cada vez más importante a la hora de afrontar estos desafíos y ayudar a lograr los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), especialmente los ODS 1 y 2, es decir, erradicar la pobreza y poner fin al hambre.
• Además, para 2050, la agricultura mundial debe proporcionar un 50 % más de alimentos para satisfacer las necesidades alimentarias de una población cada vez mayor y más enriquecida, y este objetivo se debe cumplir de manera sostenible.
• La nueva frontera tecnológica, la inteligencia artificial (IA), puede tener enormes efectos positivos, ya que permitiría incrementar la productividad y sostenibilidad de la agricultura.
• Sin embargo, las oportunidades que ofrece la IA también pueden dar lugar a desafíos y riesgos económicos, sociales y éticos.
• La FAO está trabajando y está comprometida con las soluciones impulsadas por la innovación a través de tecnologías digitales, macrodatos e IA.
• Y nuestro objetivo consiste en ayudar a aprovechar su poder de transformación para incrementar la eficiencia, sostenibilidad e inclusividad de los sistemas alimentarios.

La IA en la agricultura: beneficios

• La agricultura puede beneficiarse de manera significativa de la IA en todas las regiones y estructuras agrícolas.
• El cultivo, el transporte, la elaboración y la comercialización de alimentos generan cadenas de valor complejas y la IA puede ayudar a hacer que estas cadenas sean más eficientes y sostenibles.
• Un ejemplo de una aplicación de IA de la FAO que beneficia a los pequeños agricultores es Nuru. Por ejemplo, Nuru utilizó el aprendizaje automático y la IA y ayudó a enfrentar el gusano cogollero en el África subsahariana, que amenazaba con devastar los cultivos y los medios de vida de los agricultores.
• El Sistema de acceso de datos de observación de la tierra de la FAO ayuda a los países a medir y seguir el uso de la tierra y los bosques e informar al respecto. Este sistema emplea computación en nube avanzada, IA y aprendizaje automático para permitir la detección de cambios a pequeña escala en los bosques como, por ejemplo, los asociados a la explotación forestal ilegal o insostenible.
• Los métodos de agricultura de precisión que se aplican en explotaciones de países desarrollados y economías emergentes se basan en la IA. Estos incluyen máquinas inteligentes como drones, sensores, robots y tractores autónomos. Estas máquinas se complementan con datos y programas informáticos que pueden “pensar” como el agricultor, “aprender” como el agricultor y “solucionar” problemas como un agricultor.
• Esto es muy distinto a lo que conocemos: los agricultores producen alimentos empleando los conocimientos adquiridos mediante la experiencia con el apoyo de datos científicos proporcionados a través de la extensión. Los agricultores también resultan esenciales en el suministro, intercambio y uso de los datos y la información agrícolas.
• La IA también puede ayudar a los agricultores a gestionar los cultivos y el ganado, detectar plagas y enfermedades y optimizar el uso de la mano de obra, los fertilizantes, los plaguicidas, los piensos y el agua.
• Todo esto puede tener una enorme repercusión en la productividad, la mejora de la gestión de los recursos naturales, como el suelo y el agua, la reducción de la contaminación y las repercusiones medioambientales, y el incremento de la inocuidad de los alimentos.
• Al mismo tiempo, la IA repercutirá profundamente en las fases finales de la cadena de valor alimentaria, pues el transporte, la elaboración y la comercialización y el comercio de alimentos también se verán afectados por los sistemas automatizados.
• En la agricultura y en todos los sectores, los comerciantes dependen cada vez más de algoritmos informáticos para obtener información económica e identificar oportunidades.
• Tenemos que entender estas repercusiones e intentar ampliar al máximo los beneficios minimizando los posibles riesgos.

La IA en la agricultura: desafíos

• A pesar del extraordinario potencial que posee para beneficiar a agricultores y consumidores, la IA en la agricultura comporta desafíos y riesgos.
• En primer lugar, tenemos que asegurarnos de que los instrumentos de IA se diseñan, desarrollan y usan de conformidad con los principios de derechos humanos universales. Esto se refiere a la vinculación de la tecnología con datos e información, cuestiones de privacidad y la forma en que se difunde la información. Por tanto, resulta necesario traducir las responsabilidades relacionadas con los derechos humanos en orientación para el diseño técnico tanto en el sector público como en el privado¹.
• En la agricultura, el desarrollo de tecnologías de IA también debería regirse por principios de bienestar animal, consideraciones medioambientales y la inocuidad de los alimentos. Todo esto debe tomarse en consideración al diseñar máquinas “inteligentes” y programas informáticos que puedan “pensar” como el cerebro humano. Para lograrlo, es esencial contar con un código ético que guíe el desarrollo de la tecnología. También resulta importante que este código se integre en el diseño y el desarrollo de instrumentos de IA.
• Existen otros desafíos que, aunque no son de carácter ético, están relacionados con la repercusión económica y social a largo plazo. Uno de estos desafíos es la repercusión de la IA en la mano de obra agrícola. No cabe duda de que la tecnología dará lugar a una menor demanda de mano de obra, pues muchas tareas de una explotación las pueden llevar a cabo máquinas “inteligentes”. Esto puede conllevar salarios más bajos y también lo que se denomina “desempleo tecnológico”, lo cual plantea la preocupación de la desigualdad y el cambio social negativo.
• El tractor es un ejemplo de tecnología que revolucionó la agricultura. En los Estados Unidos de América, el tractor se difundió entre 1910 y 1960, sustituyendo a caballos y trabajadores. En 1910 existían algo menos de 12 millones de trabajadores agrícolas. Para 1960, este número había descendido a 6 millones. Este descenso también refleja la migración del campo a la ciudad que se produjo en ese mismo período. La IA también puede generar desafíos sociales importantes, especialmente debido a que, a diferencia de lo que ocurrió con el tractor, los trabajadores pueden afrontar las limitadas oportunidades para mantener sus empleos actualizando sus competencias².
• Existen otros problemas relacionados también con la desigualdad y la forma de distribuir los beneficios derivados de la tecnología. Mediante la sustitución de la mano de obra, la IA puede reducir los salarios agrícolas e incrementar los beneficios de los propietarios de la tierra. Debido a que la oferta de tierra es limitada, estos beneficios pueden ser importantes, dando lugar así a la desigualdad. Gran parte de los beneficios irán a parar a los creadores de la innovación, es decir, los desarrolladores de los instrumentos de inteligencia artificial. Según la magnitud de la repercusión que tenga la tecnología en la desigualdad, debemos estar preparados para debatir reglamentos como, por ejemplo, políticas antimonopolio y marcos de derechos de propiedad intelectual que puedan promover un crecimiento sostenible e inclusivo en la agricultura.

Esfuerzos de la FAO por abordar los problemas económicos, sociales y éticos relacionados con las tecnologías digitales

• En la FAO, junto con el desarrollo de instrumentos de IA, trabajamos para establecer la Plataforma Internacional para la Alimentación y la Agricultura Digitales, un foro inclusivo de múltiples partes interesadas destinado a determinar y debatir los posibles beneficios y riesgos de la digitalización de los sectores de la alimentación y la agricultura.
• Esta plataforma subsanará una importante brecha entre los foros multilaterales relacionados con la economía digital y los relativos a la alimentación y la agricultura. Introducirá la agricultura en los debates mundiales sobre digitalización. En el caso de la IA, un foro importante es la Cumbre Mundial “AI for Good” (IA para el bien), organizada por la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT).
• La plataforma creará vínculos con todas las partes interesadas y respaldará a los encargados de formular políticas mediante recomendaciones como directrices voluntarias y mejores prácticas que pueden abordar los desafíos técnicos, económicos, sociales y éticos que está afrontando la agricultura en el contexto de las tecnologías digitales.