Ética y gobernanza de agentes de IA autónomos

Fundamentos de la ética en sistemas autónomos

• Definición de la autonomía en agentes de IA
• Principales teorías éticas aplicadas al comportamiento de las máquinas
• Perspectivas de las partes interesadas y diseño sensible a los valores

Riesgos sociales y casos de uso de alto impacto

• Agentes autónomos en seguridad pública, salud y defensa
• Colaboración humano-IA y límites de confianza
• Escenarios de consecuencias no deseadas y amplificación de riesgos

Contexto legal y regulatorio

• Resumen de la legislación sobre IA y tendencias de política (Ley de IA de la UE, NIST, OCDE)
• Rendición de cuentas, responsabilidad legal y personificación jurídica de los agentes de IA
• Iniciativas globales de gobernanza y brechas existentes

Explicabilidad y transparencia en la toma de decisiones

• Desafíos de la toma de decisiones autónoma en cajas negras
• Diseño de agentes explicables y auditables
• Herramientas y marcos de transparencia (p. ej., fichas de modelo, hojas de datos)

Alineación, control y responsabilidad moral

• Estrategias de alineación de la IA para el comportamiento de los agentes
• Paradigmas de control: humano en el circuito vs. humano supervisando el circuito
• Responsabilidad compartida entre diseñadores, usuarios e instituciones

Evaluación y mitigación de riesgos éticos

• Mapeo de riesgos y análisis de fallos críticos en el diseño de agentes
• Medidas de seguridad y mecanismos de desactivación
• Auditoría de sesgo, discriminación y equidad

Diseño de la gobernanza y supervisión institucional

• Principios de la gobernanza responsable de la IA
• Modelos de supervisión multilateral y auditorías
• Diseño de marcos de cumplimiento para agentes autónomos

Resumen y próximos pasos