Como se ha visto, la inteligencia artificial tiene diferentes aplicaciones que pueden emplearse en el ámbito académico. Sin embargo, para que esta se convierta en una aliada deben tenerse en consideración una serie de aspectos éticos, además de los ya mencionados en el decálogo sobre Inteligencia Artificial de la US.
- Adquirir competencias y no solo conocimientos: estudiar en la Universidad significa adquirir competencias como el pensamiento crítico y la capacidad de análisis y estructuración de la información, algo que debe reflejarse en los trabajos académicos del alumnado.
- Atender siempre a las recomendaciones del profesorado: lo que significa respetar los límites y criterios de evaluación que este marque en cuanto al uso de las IAs en su asignatura.
- Citar el uso de inteligencia artificial: existen diferentes estilos de citación que han establecido cómo hacerlo. Por otro lado, el uso de IA en la redacción y análisis plantea preguntas sobre la atribución de autoría y el reconocimiento del uso de estas herramientas.
- Evitar el plagio de información: la información proporcionada por las IAs puede estar tomada de forma literal de otros autores/as, por ello, para respetar los derechos de autor y la integridad académica es necesario citar y parafrasear siempre, evitando así el plagio accidental o erróneo.
- Revisar las fuentes y sesgos: usar inteligencia artificial sin cuestionar los resultados puede llevar a decisiones basadas en información sesgada o incorrecta. Además, los algoritmos pueden ofrecer información errónea o sesgada en cuestión de género, etnia, edad, etc., algo que puede perpetuar desigualdades o prejuicios en dichas áreas. También pueden recomendar cierto tipo de información sobre otra, limitando la diversidad de información. Por ello se recomienda verificar la veracidad de las fuentes ofrecidas por la IAs y hacer uso también de otro tipo de fuentes de información como bases de datos académicas, repositorio de la biblioteca, artículos de revistas científicas, etc.
- Cuidar los datos personales y la confidencialidad: la inteligencia artificial aprende con los datos ya existentes, incluidos los datos personales, sensibles y confidenciales que le proporciones, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad y el manejo ético de esta información, y quién puede tener acceso a la misma.
- Cuidar la transparencia y explicabilidad: cuando se utiliza IA, en muchas ocasiones se produce el efecto de la "caja negra" -no comprendemos por qué la IA llega a ciertas conclusiones. Esto genera problemas de confianza y responsabilidad.
Más recomendaciones generales para el uso de la inteligencia artificial
