Ética sin conciencia: las perplejidades éticas de la inteligencia artificial
Bibliographic record
Abstract
En una época marcada por el desarrollo tecnológico vertiginoso, el examen crítico de la inteligencia artificial adquiere una importancia decisiva debido al papel que esta rama de la tecnología parece destinada a adoptar en un mundo globalizado que se enfrenta a un futuro incierto. Dicha tarea incrementa su urgencia en tanto los proyectos tecnócratas de desarrollo de la implementación de la inteligencia artificial siguen su curso de manera implacable. Según sus promotores académicos y empresariales, la innovación tecnológica apunta al desplazamiento del ser humano de su mundo social. Sin embargo, los defensores del papel anunciado de la inteligencia artificial pasan por alto algunas de las preguntas fundamentales de la ética. La incapacidad de abordar de manera diligente estas preguntas se manifiesta en los enfoques reduccionistas dominantes a partir de los cuales se concibe esta “herramienta” tecnológica. Evidenciar el empobrecido marco moral bajo la cual se concibe la agencia de la inteligencia artificial, la cual no profundiza en la naturaleza de la conciencia ética, muestra las limitaciones ideológicas inherentes al discurso antidemocrático de la “inevitabilidad” de la tecnologización del mundo de la vida. El marcado vigor de esta visión reducida del mundo se debe a poderosos intereses que deben cuestionarse dentro de la conversación política de la humanidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".