Conflicto empeorado
El eje de cooperación y conflicto es crucial. Actualmente, se observa un desequilibrio en la inversión, con un marcado énfasis en el desarrollo de capacidades de Inteligencia Artificial que tienden a exacerbar la probabilidad y la severidad de los conflictos, en lugar de priorizar aquellas que fomentarían la cooperación. Dada esta trayectoria, la IA se perfila con una mayor propensión a generar impactos adversos a largo plazo en la estabilidad de las dinámicas internacionales.
ENTIDAD
1 - Humano
INTENCIÓN
3 - Otro
TIEMPO
3 - Otro
ID del riesgo
mit780
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.4 > Dinámicas competitivas
Estrategia de mitigacion
1. **Establecer un Marco Global de Gobernanza Inclusiva y Ética** Desarrollar e implementar con urgencia marcos regulatorios y éticos internacionales (basados en principios como la transparencia, la responsabilidad y la equidad) que exijan la adhesión estricta al derecho internacional humanitario y de derechos humanos en el despliegue de sistemas de IA. Esto debe incluir la supervisión humana obligatoria en aplicaciones consideradas de alto riesgo o que puedan tener un impacto directo en la seguridad y los derechos de las personas. 2. **Redireccionar la Inversión Estratégica hacia la Cooperación y Prevención** Incentivar y priorizar la financiación para el desarrollo de capacidades de Inteligencia Artificial que mejoren la cooperación internacional y la estabilidad, incluyendo la optimización de sistemas de alerta temprana para detectar amenazas emergentes, la creación de herramientas de procesamiento de lenguaje natural para la mediación diplomática, y la implementación de plataformas para el combate activo de la desinformación y los *deepfakes* que incitan a la violencia. 3. **Garantizar la Transparencia, la Trazabilidad y el Control de Sesgos Algorítmicos** Implementar rigurosos mecanismos de auditoría y revisión de los datos de entrenamiento y los algoritmos para prevenir el sesgo, que puede exacerbar conflictos existentes o llevar a decisiones injustas. Es fundamental adoptar técnicas de IA Explicable (XAI) para que las decisiones algorítmicas sean comprensibles y susceptibles de revisión humana y rendición de cuentas.