COVID-19

Después del 11 de septiembre, los gobiernos promulgaron nuevas leyes de tecnología de vigilancia impulsadas por la inteligencia artificial para localizar a los terroristas existentes y en ciernes sin éxito. Ahora, con COVID-19, los gobiernos también están sopesando herramientas de vigilancia para localizar vectores de infecciones y prevenir la próxima pandemia. Si bien el terrorismo y los virus se originan en diferentes fuentes, seguir el mismo enfoque de vigilancia del 11 de septiembre para prevenir el próximo virus podría atrapar a las personas equivocadas y violar los derechos civiles y, lo que es peor, impedir la búsqueda de los vectores reales de infecciones. Además, la iniciativa de Google Flu Trend de "hacer un pronóstico inmediato" de la gripe basándose en las tendencias de big data en los motores de búsqueda también fue tremendamente inexacta. En el pico de la temporada de gripe de 2013, se equivocó en un 140 por ciento. ¿Por qué fallaron estos programas? Porque estas tecnologías no fueron auditadas para el contexto adecuado y evaluadas dentro de un marco legal. 

La pandemia de COVID-19 está marcando el comienzo de una nueva era de vigilancia digital y está reconfigurando la sensibilidad del mundo sobre la privacidad de los datos. Por muy grave que sea el COVID-19, necesitamos equilibrar los esfuerzos para combatir con la necesidad de proteger los derechos de privacidad. La recopilación excesiva de datos altamente sensibles con el pretexto de ayudar a combatir la pandemia es oportunista. Si la privacidad no está a la vanguardia de los planes y ofertas, los derechos de privacidad se erosionarán.

Como hemos visto con COVID-19, cuando los datos actuales de repente dejan de parecer datos pasados, los algoritmos impulsados por IA no pueden hacer frente. Eso significa que el algoritmo no funcionará como se esperaba y generará recomendaciones o predicciones inexactas. Las inexactitudes en los modelos de inteligencia artificial predictiva para la vigilancia de la salud pública no sirven a los ciudadanos del mundo. Cultivar una comprensión de las relaciones contextuales, las dependencias, los actores, la evaluación de riesgos y la participación de la comunidad, todo ello produce una tecnología impulsada por IA más robusta.

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