COVID-19

Después del 11 de septiembre de 2001, los gobiernos promulgaron nuevas leyes de tecnología de vigilancia impulsadas por la Inteligencia Artificial (IA) para localizar a los terroristas. Ahora, con la COVID-19, los gobiernos también están sopesando herramientas de vigilancia para localizar vectores de infecciones y prevenir la próxima pandemia. Teniendo en cuenta que el terrorismo y los virus tienen orígenes diferentes, seguir el mismo enfoque de vigilancia del 11 de septiembre para prevenir el próximo virus podría criminalizar a las personas equivocadas, además de violar los derechos civiles y, lo que es peor, impedir la búsqueda de los vectores reales de infecciones. También resultó fallida la iniciativa de Google Flu Trend de "hacer un pronóstico inmediato" de la gripe a partir de las tendencias de big data en los motores de búsqueda. 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 ni auditadas para el contexto adecuado ni 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 la 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 de las propuestas, los derechos de privacidad se erosionarán.

Como hemos visto con la COVID-19, cuando los datos más actuales de repente dejan de parecerse a los datos pasados, los algoritmos impulsados por IA no pueden hacer frente a ello. Eso implica que el algoritmo no funcionará como se esperaba y generará recomendaciones o predicciones inexactas. En los modelos de inteligencia artificial predictiva para la vigilancia de la salud pública, las inexactitudes no son útiles para la ciudadanía. Promover una comprensión de las relaciones contextuales, las dependencias, los actores, la evaluación de riesgos y la participación de la comunidad, todo unido, da como resultado una tecnología impulsada por una Inteligencia Artificial más sólida.

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