La OCDE avanza en sus trabajos sobre la Inteligencia Artificial (IA) con vistas a elaborar una Recomendación del Consejo en el transcurso de 2019 y crear un observatorio de la IA como pilar de la segunda fase del proyecto Going Digital. Los días 24 y 25 de septiembre se celebró en París la primera reunión del Grupo de expertos en IA de la OCDE (AIGO) . Le seguirán otras reuniones en los próximos meses. El AIGO tiene una composición multipartita y reúne a expertos que han sido designados por las delegaciones y los comités consultivos de la OCDE (incluido el TUAC), así como a un puñado de expertos invitados. El TUAC estuvo representado a través de su Secretaría, Anna Byhovskaya y por UNI Global Union, Christina Colclough. Se pide al grupo que contribuya al alcance y al contenido de los principios de la OCDE sobre la IA, que se espera que abarquen desde la salvaguarda de los valores democráticos y sociales fundamentales, pasando por los parámetros operativos de los sistemas de IA, hasta las directrices para los marcos políticos. Tanto a nivel nacional como regional (incluido el de la UE) se están celebrando actualmente debates de este tipo entre las múltiples partes interesadas. Las implicaciones de un uso cada vez mayor y más amplio de la IA, combinada con otras tecnologías, serán de gran alcance en los empleos y en los trabajadores: desde el cambio de las pautas de trabajo hasta el control de los datos o la sustitución de tareas. Sin embargo, muchas de las oportunidades y retos de la IA y su alcance aún no pueden comprenderse del todo, ya que su desarrollo y difusión se producen a una velocidad sin precedentes. Para el TUAC, la incorporación de salvaguardias en el diseño, el desarrollo y el uso de la IA será crucial, sobre todo en los aspectos relacionados con el empleo. Muchas propuestas políticas empiezan y terminan con la educación y la formación cuando se trata de los impactos sociales. La negociación colectiva o los fondos de transición justa no están en el radar de algunos de estos debates, todavía. Las políticas públicas deben examinar los aspectos económicos, sociales, incluidos los del mercado laboral, éticos y jurídicos de la IA, ya que surgen varios riesgos. Al mismo tiempo, es importante mantener el equilibrio entre la aplicación y la revisión de las normas y los marcos reglamentarios existentes. El TUAC había publicado un primer conjunto de prioridades en noviembre de 2017(https://tuac.org/news/shaping-introduction-ai-benefit/ ) y las irá desgranando:
- Desarrollar normas operativas, jurídicas y éticas y evitar la fragmentación de normas y reglamentos;
- Establecer requisitos de mando humano, incluido el derecho de explicación, y que los robots y la IA nunca deben ser «humanizados»;
- idear y financiar estrategias de transición para que los trabajadores conserven o cambien su puesto de trabajo si el contenido de la tarea ocupacional se ve alterado significativamente por la IA;
- Implicar a los interlocutores sociales en los procesos de diálogo industrial y de innovación con el fin de garantizar los parámetros adecuados para la normalización, unos resultados más justos a través de la negociación colectiva y la autonomía de los trabajadores en las interacciones entre máquinas y personas;
- anticipar qué competencias son necesarias para complementar las tareas realizadas por las tecnologías cognitivas y desarrollar políticas de formación y la financiación subyacente bajo un prisma de aprendizaje permanente con la participación de los sindicatos en la gobernanza, el diseño, la aplicación y la supervisión;
- Garantizar la calidad de los conjuntos de datos sobre los que se construye la IA: los malos algoritmos pueden dar lugar a resultados perjudiciales: entre otros, se plantean desafíos a la propiedad de los datos en vista de la opacidad del procesamiento y la reutilización de los datos, y buscar vías hacia la anonimización de los datos personales (incluidas las evaluaciones del impacto sobre la privacidad);
- auditará las técnicas de aprendizaje automático frente a los riesgos de parcialidad y seguridad y debatirá sobre la responsabilidad y la protección de los consumidores, así como sobre la salud y la seguridad en el trabajo (SST).
- Apoyar la I+D pública que actualmente carece de los recursos necesarios para perseguir objetivos a más largo plazo en comparación con los laboratorios corporativos, y para ello fomentar los ecosistemas de innovación y los clusters en las regiones;
- Crear incentivos y hacer obligatorias las simulaciones y los sistemas de validación a la hora de probar la IA.
