DESCIFRANDO EL FUTURO LEGAL DE LOS NUEVOS DERECHOS EN LA ERA TECNOLÓGICA 4.0
DESCIFRANDO EL FUTURO LEGAL DE LOS NUEVOS DERECHOS EN LA ERA TECNOLÓGICA 4.0
La Cuarta Revolución Industrial, caracterizada por la integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA), la robótica, la Internet de las Cosas (IoT) y el blockchain, como es por todos visto está transformando todos los aspectos de la vida humana y las estructuras sociales. En este contexto, surge la necesidad de redefinir y proteger los derechos humanos y legales en esta nueva era puesto que tenemos nuevos enfoques de entendimiento y protección que deben ser protegidos.
NUEVOS DERECHOS EN LA ERA TECNOLÓGICA |
1. Derecho a la transparencia algorítmica y explicabilidad |
2. Derecho a la no discriminación en el uso de tecnologías |
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3. Derecho a la identidad digital y la protección de la identidad en línea |
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4. Derecho digital a la privacidad y protección de datos |
El devenir de la nueva era perfila los siguientes derechos que me permitiré esbozar y explicar:
Derecho a la transparencia algorítmica y explicabilidad. En la era de la inteligencia artificial y los sistemas automatizados, la transparencia algorítmica y la explicabilidad se convertirán en derechos fundamentales que deben ser regulados y consagrados en los sistemas jurídicos del civil law en leyes. Estos conceptos se refieren a la capacidad de los sistemas de IA y algoritmos para ser entendidos y evaluados por humanos, permitiendo a los individuos comprender cómo se toman las decisiones que les afectan y garantizando que estas decisiones sean justas, responsables y libres de sesgos indebidos. Ejemplo de Derecho a la Transparencia Algorítmica y Explicabilidad: Aplicaciones de Sentencias Judiciales Automatizadas: Algunos sistemas judiciales están experimentando con el uso de IA para recomendar sentencias o decisiones de libertad condicional basadas en datos históricos de casos y perfiles de los delincuentes. Desafíos: (i) Falta de transparencia en los factores que el algoritmo considera. (ii) Posibles sesgos raciales o socioeconómicos en los datos históricos que afectan las recomendaciones. Ejemplo Real: En Estados Unidos, el sistema COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) ha sido criticado por ser una "caja negra" y por mostrar sesgos raciales en sus recomendaciones de riesgo
Derecho a la no discriminación en el uso de tecnologías: El derecho a la no discriminación en el uso de tecnologías es fundamental para asegurar que todos los individuos sean tratados de manera justa y equitativa, sin importar su origen étnico, género, edad, discapacidad u otras características personales. Las tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y el big data, pueden, sin quererlo, perpetuar o incluso exacerbar sesgos y discriminaciones presentes en los datos con los que se entrenan
Derecho a la identidad digital y la protección de la identidad en línea. El derecho a la identidad digital y la protección de la identidad en línea son cruciales en la era digital. Estos derechos aseguran que las personas puedan gestionar y proteger sus identidades en el entorno digital, evitando suplantaciones, fraudes y otros usos indebidos de la información personal. Ejemplos de Derecho a la Identidad Digital y Protección de la Identidad en Línea. 1. Protección contra el Robo de Identidad. Situación: El robo de identidad ocurre cuando alguien utiliza la información personal de otro individuo sin su permiso, a menudo para cometer fraude o delitos. Ejemplo Real: En 2017, Equifax, una de las principales agencias de informes de crédito en Estados Unidos, sufrió una violación de datos que expuso la información personal de 147 millones de personas, incluidos nombres, números de Seguro Social, fechas de nacimiento, direcciones y números de licencia de conducir. Esta brecha de seguridad puso a millones de personas en riesgo de robo de identidad y fraude financiero. 2. Gestión de Identidades Digitales en Redes Sociales. Situación: Las redes sociales son plataformas donde los individuos comparten información personal y profesional, lo que puede ser utilizado indebidamente si no se protege adecuadamente. Ejemplo Real: En 2018, el escándalo de Cambridge Analytica reveló que datos de millones de usuarios de Facebook fueron recopilados sin su consentimiento y utilizados para influir en elecciones políticas. La falta de control y protección sobre la información personal permitió el abuso y la manipulación de identidades digitales. 3. Suplantación de Identidad en el Comercio Electrónico. Situación: Los sitios de comercio electrónico recopilan información personal y financiera para facilitar transacciones. La suplantación de identidad puede ocurrir si esta información es robada. Ejemplo Real: En 2019, se descubrió una campaña de phishing masiva que apuntaba a clientes de Amazon. Los atacantes enviaban correos electrónicos falsos, haciéndose pasar por Amazon, y dirigían a los usuarios a sitios web fraudulentos donde se robaban sus credenciales de inicio de sesión y detalles de pago. 4. Protección de Identidades Digitales en Servicios Financieros. Situación: Las instituciones financieras manejan información altamente sensible que debe protegerse contra accesos no autorizados y fraudes. Ejemplo Real: En 2020, se reportó que hackers utilizaron identidades robadas para solicitar beneficios de desempleo en varios estados de EE. UU. durante la pandemia de COVID-19, resultando en la pérdida de millones de dólares. 5. Uso de Identidades Digitales en Educación en Línea. Situación: Las plataformas de educación en línea recopilan y almacenan información personal y académica de los estudiantes. Ejemplo Real: En 2020, durante el aumento de la educación en línea debido a la pandemia, se reportaron varios incidentes de hacking y zoombombing, donde personas no autorizadas accedieron a clases virtuales, comprometiendo la privacidad y seguridad de los estudiantes
Derecho digital a la privacidad y protección de datos. Algunos ejemplos concretos de cómo el uso de big data y análisis predictivo puede conducir a violaciones de privacidad y decisiones automatizadas que afectan negativamente a los individuos son los siguientes:
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Target y el Descubrimiento de Embarazos: En 2012, Target, una cadena de tiendas minoristas en los Estados Unidos, utilizó big data y análisis predictivo para identificar a las mujeres embarazadas basándose en sus hábitos de compra. Utilizando estos datos, Target enviaba cupones específicos a estas mujeres antes de que ellas mismas anunciaran su embarazo públicamente. Este enfoque llevó a una situación incómoda cuando una adolescente recibió cupones de productos para bebés, revelando su embarazo a su familia antes de que ella tuviera la oportunidad de hacerlo. Este caso ilustra cómo el análisis predictivo puede invadir la privacidad personal y causar daños emocionales y sociales significativos.
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Crédito y Préstamos Financieros: Las instituciones financieras utilizan big data para evaluar la solvencia crediticia de los solicitantes de préstamos. Algoritmos de IA analizan un vasto conjunto de datos, que incluyen no solo historiales de crédito, sino también comportamientos en redes sociales, compras en línea y otros datos personales. Un ejemplo famoso es el uso de algoritmos de puntaje de crédito que pueden discriminar indirectamente a ciertos grupos demográficos debido a sesgos en los datos subyacentes. Esto puede resultar en la denegación injusta de créditos o préstamos a personas que de otro modo serían consideradas solventes según criterios más transparentes y justos.
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Reconocimiento Facial y Vigilancia: El uso de tecnologías de reconocimiento facial en espacios públicos ha generado preocupaciones significativas sobre la privacidad. En China, el gobierno utiliza sistemas avanzados de reconocimiento facial y análisis predictivo para monitorear a la población, identificar a individuos de interés y predecir comportamientos "problemáticos". Esta vigilancia masiva plantea serias cuestiones sobre los derechos a la privacidad y la libertad personal, especialmente cuando se utiliza para reprimir a disidentes políticos o minorías étnicas, como los uigures en Xinjiang.
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Publicidad Personalizada y Manipulación del Comportamiento: Las plataformas de redes sociales y los motores de búsqueda utilizan big data para ofrecer publicidad altamente personalizada. Sin embargo, el escándalo de Cambridge Analytica mostró cómo los datos personales de Facebook fueron utilizados sin consentimiento para influir en el comportamiento electoral de los usuarios. Al analizar grandes volúmenes de datos, se pueden crear perfiles detallados de los individuos, permitiendo campañas de microtargeting que manipulan la opinión pública y el comportamiento de voto, afectando así los procesos democráticos.
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Análisis Predictivo en el Empleo: Las empresas están utilizando algoritmos de IA para analizar datos de candidatos a empleo y predecir su rendimiento futuro. Empresas como HireVue han desarrollado sistemas que analizan las expresiones faciales, el tono de voz y las palabras utilizadas en entrevistas de video para evaluar a los candidatos. Estos sistemas pueden estar sesgados y discriminar a ciertos grupos, como personas con discapacidades, diferentes orígenes étnicos o aquellos que no se ajustan a un perfil "ideal" preconcebido por el algoritmo.
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