Panorama legislativo de la inteligencia artificial en la unión europea

AutorVanessa García Herrera
Páginas265-302
PANORAMA LEGISLATIVO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA UNIÓN EUROPEA
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Prof. Titular de Universidad I URJC
Sumario: 1. Necesidad de un concepto flexible y generalmente aceptado de inteligencia ar-
tificial como prólogo de su reglamentación. 2. El auge de la inteligencia artificial:
la cuarta revolución humana. 3. La regulación de la inteligencia artificial: actua-
lización del marco jurídico europeo y de los marcos jurídicos nacionales versus
creación de instrumentos jurídicos nuevos y específicos. 3.1. El eterno debate.
3.2. Estado actual de la cuestión. 4 Conclusiones. Bibliografía
1. NECESIDAD DE UN CONCEPTO FLEXIBLE Y GENERALMENTE ACEP
TADO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO PRÓLOGO DE SU RE
GLAMENTACIÓN
No existe, a fecha de hoy, un concepto preciso y generalmente aceptado de inteli-
gencia artificial. Esta carencia representa un obstáculo para la consecución de una re-
glamentación adecuada, eficiente, transparente y coherente de la materia. Presupues-
to sine qua non de toda regulación es la determinación de su ámbito de aplicación; de
ahí que el tema conceptual no sea una cuestión baladí.
La Comisión Europea1 ofreció una primera definición en su Comunicación so-
bre Inteligencia Artificial para Europa2, estableciendo que el término «se aplica a los
sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, pues son capaces de anali-
zar su entorno y pasar a la acción -con cierto grado de autonomía- con el fin de alcan-
zar objetivos específicos». Aclaraba, a renglón seguido, que los sistemas basados en
la inteligencia artificial pueden consistir simplemente en un programa informático
(por ejemplo, asistentes de voz, programas de análisis de imágenes, motores de bús-
queda y sistemas de reconocimiento facial o de voz) o estar incorporados en disposi-
1 La Comisión Europea ha reiterado la necesidad de crear una definición de inteligencia artifi-
cial generalmente aceptada que sea flexible y no lastre u obstaculice la innovación y el desarrollo.
2 COM(2018)237 final, p. 1.
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tivos de hardware (por ejemplo, robots avanzados, automóviles autónomos, drones y
aplicaciones del internet de las cosas).
Esta definición fue posteriormente perfeccionada por el Grupo de Expertos de
Alto Nivel en Inteligencia artificial3, que consideró que los sistemas de inteligencia
artificial «son programas informáticos (y posiblemente también equipos informá-
ticos) diseñados por seres humanos que, dado un objetivo complejo, actúan en la
dimensión física o digital mediante la percepción de su entorno mediante la adqui-
sición de datos, la interpretación de los datos estructurados y no estructurados, el
razonamiento sobre el conocimiento o el tratamiento de la información, fruto de es-
tos datos y la decisión de las mejores acciones que se llevarán a cabo para alcanzar el
objetivo fijado»4.
En este contexto de ausencia de un concepto uniforme, la Comisión Europea
insta a que, en los instrumentos jurídicos que puedan elaborarse sobre la materia,
la definición que se ofrezca de inteligencia artificial sea lo suficientemente flexible
como para adaptarse al progreso técnico al tiempo que mantenga un nivel de pre-
cisión adecuado para ofrecer la seguridad jurídica necesaria5. Y precisamente si-
guiendo esta consideración, el Parlamento Europeo ha definido recientemente los
sistemas de inteligencia artificial como «todo sistema basado en programas infor-
máticos o incorporado en dispositivos físicos que muestra un comportamiento que
simula la inteligencia, entre otras cosas, mediante la recopilación y el tratamiento de
datos, el análisis y la interpretación de su entorno y la adopción de medidas, con cier-
to grado de autonomía, para lograr objetivos específicos».
2. EL AUGE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: LA CUARTA REVOLU
CIÓN HUMANA
El término inteligencia artificial se acuñó por primera vez en 1956 por el infor-
mático John Patrick McCarthy (con la ayuda de Marvin Minsky y Claude Shannon)
en la Conferencia de Dartmouth (evento germen de la inteligencia artificial como
esfera), quien la definió como la ciencia e ingeniería de “hacer máquinas inteligentes,
3 El Grupo de Expertos de Alto Nivel en Inteligencia Artificial (AI HLEG) fue creado por la
Comisión Europea en junio de 2008, está integrado por 52 expertos, entre ellos representantes de la
academia, de la sociedad civil y de la industria. Su objetivo general es apoyar la implementación de la
Estrategia Europea de Inteligencia Artificial, lo cual incluye la elaboración de recomendaciones sobre el
desarrollo de políticas relacionadas con el futuro y sobre cuestiones éticas, legales y sociales relacionadas
con la inteligencia artificial, incluidos los desafíos socioeconómicos (https://ec.europa.eu/digital-single-
market/en/high-level-expert-group-artificial-intelligence).
4 https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation/guidelines.
5 Informe sobre las repercusiones en materia de seguridad y responsabilidad civil de la inteligenci a
artificial, el internet de las cosas y la robótica de la Comisión al Parlamento Europeo, al Consejo y al Co-
mité Económico y Social Europeo de 19 de febrero de 2020 (COM(2020)64 final y 65 final, p. 20).
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especialmente programas de cálculo inteligentes”; no concebía la inteligencia arti-
ficial como la imitación del comportamiento humano por parte de las máquinas o
las computadoras, sino como aquella inteligencia que puede replicarlo6. Sus bases se
establecieron por ALAN TURING en 1950 en su estudio Computering Machinering
and Intelligence (Máquinas de Computación e Inteligencia), en el que sugirió sustituir
la pregunta ¿pueden pensar las máquinas?, planteada en 1637 por el filósofo y mate-
mático René Descartes, por el interrogante ¿pueden las máquinas hacer lo que noso-
tros (como entidades pensantes) podemos hacer? y presentó, a tal efecto, la prueba o
test de turing7.
Hasta la década de los 90 el concepto evolucionó con cierta lentitud. Por citar
algunas aplicaciones prácticas, en 1957 Frank Rosenblatt diseñó la primera red neu-
ronal artificial, en 1966 Joseph Weizenbaum desarrolló el primer chatbot (ELIZA8)
en el Massachussets Institute of Technology (MIT), en 1973 se desarrolló en SRI el
primer lenguaje de programación para robots con la denominación WAVE, en 1979
la máquina BKG 9.8 logró derrotar a Luigi Villa, campeón de backgammon, en este
juego, también en ese mismo año Ernst Dickmanns trabajó en su modelo de visión
artificial y tres años más tarde, en 1982, consiguió que un vehículo eléctrico se mo-
viera a derecha y a izquierda, fenómeno que se erigió como nacimiento de los vehí-
culos autónomos.
En 1990 la inteligencia artificial coge impulso e inicia su edad de oro, que en-
cuentra su fundamento principal en el repentino desarrollo de la tecnología, que
afectaba directamente a las industrias. Las empresas comenzaron en aquel entonces
a invertir en tecnología y surgió el llamado “mundo digital, en el que se produjo una
mejora de la capacidad de procesamiento y análisis de ingentes cantidades de datos.
A comienzos de esta década, el experto en inteligencia artificial Kai-Fu Lee creó a
CASPER, el primer sistema de reconocimiento de voz que presentó Apple en 1992
y que puede considerarse como el antepasado de la tecnología de análisis del habla
actual, en 1994 varios vehículos autónomos recorrieron unos 1000 kilómetros de au-
topistas en los alrededores de París y en 1997 la multinacional IBM presentó a DEEP
BLUE, un ordenador provisto de inteligencia artificial capaz de ganar una partida de
6 De acuerdo con esta concepción la mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial ac-
tuales no podrían ser consideradas como tales; vide ORTIZ HERNÁNDEZ, S., GARROS FONT, I. y
ROMERA SANTIAGO, M.: Hacia la implantación de la inteligencia artificial en nuestro sistema judicial,
Revista Aranzadi Doctrinal nº 3/2020 parte Estudios, BIB 2020\8846.
7 El test de Turing consiste en que un humano evalúa conversaciones en lenguaje natural entre
un humano y una máquina, con el conocimiento previo de que uno de los participantes es una máquina.
Si en 5 minutos de conversación, que equivale al 70% del tiempo en evaluación, el evaluador no es capaz
de distinguir entre la máquina y el humano, aquélla habrá pasado la prueba.
8 ELIZA fue un dispositivo que incorporaba el procesamiento del lenguaje natural humano y
cuyo principal objetivo era enseñar a los ordenadores a comunicarse con los seres humanos mediante su
propio lenguaje y no mediante un lenguaje de programación.

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