Autor: COIM. Publicado: 23/11/2022
Video completo de esta jornada organizada por el Instituto de la Ingeniería de España el pasado 16 de noviembre.
https://www.youtube.com/watch?v=HCuWopy9vr8&feature=youtu.be
Àtia Cortés, Departamento de Ciencias de la Vida del BSC-CNS
“Si los datos con los que se entrena la inteligencia artificial están sesgados, los resultados también lo estarán”
Los programas informáticos que realizan operaciones comparables a las de la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico, a menudo reflejan los errores y prejuicios que introducen sus creadores. Àtia Cortés, investigadora del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación advierte sobre el problema y promueve prácticas éticas y responsables en la IA.
La revista Forbes la ha incluido en la lista de los 40 mejores futuristas de España por liderar la investigación en los aspectos éticos, legales, socioeconómicos y culturales de la inteligencia artificial (IA).
La ingeniera informática Àtia Cortés (Barcelona, 1985), doctorada en IA en la Universidad Politécnica de Cataluña, trabaja hoy en el Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS). Sus investigaciones se centran en el impacto ético y social de esta tecnología, presente ya en las aplicaciones cotidianas.
¿Qué tiene que ver la inteligencia artificial con la ética?
La IA se aplica en muchos ámbitos de la vida y siempre tiene un impacto directo en las personas y, por tanto, unas consecuencias éticas. En particular, para alimentar los sistemas de tomas de decisiones automáticas se necesitan grandes cantidades de datos y se plantean dos retos: uno tecnológico, para asegurar que esos datos sean realmente válidos para entrenar a los sistemas y tomen decisiones apropiadas; y el otro medioambiental, ya que almacenarlos y procesarlos supone un gran coste energético y un impacto significativo en el entorno. En centros como el BSC-CNS se desarrolla una gran labor para avanzar en estos campos.
¿Cómo trabajas con la ética y la IA?
En mi día a día trabajo en diferentes proyectos europeos, todos relacionados con los aspectos éticos, legales, socioeconómicos y culturales (ELSEC) de la inteligencia artificial, aplicados a diferentes ámbitos, desde los medios de comunicación, la cultura y el arte, hasta temas de salud o, por ejemplo, en un proyecto que acabamos de empezar enfocado a sistemas de coches autónomos. A partir de ahí, intentamos identificar cuáles son los posibles retos técnicos, pero también de los aspectos ELSEC, que se presentan en cada campo de aplicación; y así crear buenas prácticas que ayuden a guiar a la gente que está desarrollando esta tecnología, sobre todo empresas, y hacer un uso responsable de ella.
¿En qué consiste el proyecto de coches autónomos que comentas?
Nuestro grupo del BSC va a crear una plataforma para que trabajen los socios de un consorcio europeo, donde estableceremos unos estándares o buenas prácticas para que todo el código que se suba siga unos criterios éticos a la hora de tener conjuntos de datos que sean justos, estén equilibrados y lo más libres posibles de sesgos. Para asegurar que haya una participación ciudadana en el diseño de esta tecnología, colaboramos con un centro en Francia donde contactarán con diferentes tipos de usuarios por sus formas de conducir o interactuar en la vía urbana con sus coches, o con necesidades sociales o físicas distintas. Recogeremos todos estos requerimientos y los traspasaremos a las empresas que desarrollan las tecnologías de IA para que los tengan en cuenta.
Ahora te preguntaré por los sesgos, pero al hablar de coches autónomos suele surgir la cuestión de si algún día podrán resolver situaciones como salvar al pasajero o un viandante inesperado que se cruza por delante...
Nosotros no trabajamos en resolver ese tipo de dilemas, que son complicados y, sinceramente, no sé si hay una respuesta, porque tampoco es una decisión que tomas tú en el día a día cuando vas conduciendo. No te da tiempo a pensarlo. Entonces, quizá se está pidiendo una decisión compleja a una máquina, que nosotros mismos no sabríamos cómo actuar en esos momentos. Lo que sí que es muy importante, y ahí está la clave, es que, sea cual sea la decisión, seamos capaces de explicar por qué se ha tomado.
Pasamos al problema de los sesgos en la IA, ¿por qué surgen?
La inteligencia artificial al final aprende de lo que tú le estás dando, y si los datos con los que se está entrenando están sesgados, entonces los resultados van a estar sesgados también. La responsabilidad es compartida en varias fases del proceso, pero hay un punto importante al que no se le da suficiente valor, que es cómo se están tratando los datos: toda la parte de preprocesamiento en aprendizaje automático.
Actualmente, existen grandes datasets o conjuntos de datos disponibles para entrenar los algoritmos, por ejemplo, asociados al lenguaje natural o al reconocimiento de imagen. Los desarrolladores tienen la responsabilidad de comprobar que sean válidos. Por muchos datos que tengamos no quiere decir que la información asociada sea apropiada o la que necesitamos. Deberíamos asegurar que sea la que realmente va a representar lo que nosotros queremos aprender y que se haga de una manera justa.
¿Nos puedes poner algún ejemplo de sesgos o injusticias en la IA?
Existen muchísimos ejemplos y lamentablemente algunos son conocidos desde hace bastantes años pero se siguen reproduciendo a veces hoy en día. Uno de los más famosos es el sistema COMPAS en EE UU, que se llegó a utilizar en juicios para dar soporte a la hora de decidir si un delincuente acusado previamente tenía riesgo de ser reincidente o no. Un grupo de investigadores y periodistas detectó que este algoritmo estaba sesgado de una manera racial, ya que daba riesgos de reincidencia muy altos a personas negras y bajísimos a las blancas. Con el tiempo se dieron cuenta de que a menudo esta decisión estaba totalmente equivocada, se revisó con qué datos se estaba entrenando el algoritmo y hubo que corregirlo.
¿Algún caso de sexismo o sesgo de género?
Por ejemplo, hubo una aplicación que comenzó a desarrollar Amazon para ayudar a recursos humanos a reclutar a nuevas personas. Enseguida se dieron cuenta de que este sistema automáticamente estaba descartando a mujeres y, como siempre, los datos de entrenamiento estaban detrás. Se habían tomado los del histórico de los últimos 10 años de los empleados en una empresa tecnológica como esta, donde aparecen desequilibrios de representación entre hombres y mujeres, sobre todo según subes hacia los puestos de dirección. El algoritmo es lo que aprendió, de tal forma que acabó penalizando cualquier currículum que viniera de una mujer, aunque no se especificara el sexo. Lo podía deducir de sus actividades o la información disponible, y al final las descartaba en el proceso de selección. Afortunadamente se dieron cuenta del fallo en una fase bastante inicial y enseguida fue retirado, pero llegó a los medios.
¿Cuántos tipos de sesgos aparecen en la IA?
En los grandes datasets hay un proceso colaborativo en el que, a parte de recopilar datos, se van poniendo metadatos o información adicional a esos datos que ya tenemos y que se van a utilizar para entrenar. Pues bien, ahí ya se están introduciendo sesgos, porque no hay una forma estándar de clasificar o categorizar, por ejemplo, caras o tonos de piel. Pero existen muchos más sesgos, como los cognitivos, que nosotros como humanos estamos traspasando a los datos de entrenamiento, al algoritmo o a la interpretación de lo que nos da. O los estadísticos, más relacionados con la representación de los resultados, si son equilibrados y están teniendo en cuenta, por ejemplo, diferentes colectivos o, por el contrario, dejan aparte grupos de población por un tema socioeconómico, geográfico, de edad, sexo o lo que sea.
En julio presentasteis un informe al Parlamento Europeo sobre este problema, ¿verdad?
Sí, justo de esto trata el informe. Hacemos una revisión desde un punto de vista tecnológico, explicando cuál es el ciclo que tiene el sistema basado en inteligencia artificial y en qué momento puede ir absorbiendo cada uno de esos sesgos. Luego, en colaboración con la Universidad del País Vasco, que hicieron una revisión del marco legal europeo, proporcionamos recomendaciones de hacia dónde debería ir una posible regulación sobre los datos.
La idea no es crear una nueva ley solo para esto, porque ya existe el Reglamento General de Protección de Datos [GDPR, por sus siglas en inglés] y se trabaja en la regulación de inteligencia artificial. Lo que hay que hacer es ver dónde se podrían hacer modificaciones o adaptaciones en estas legislaciones, y sobre todo, cómo certificar estos procesos, siempre con una perspectiva ética.
¿Cuál es tu papel en el Comité de Bioética de España? ¿En qué estáis centrados actualmente?
La formación del nuevo CBE es muy reciente, pero presenta grandes cambios en cuanto a diversidad profesional, geográfica y de género. Su misión es emitir informes, propuestas y recomendaciones para los poderes públicos de ámbito estatal y autonómico sobre temas de actualidad relacionados con la biomedicina y las ciencias de la salud y con unas implicaciones éticas y sociales. En los próximos años aportaré mi conocimiento en IA, ciencia de datos y su impacto en el ámbito de la salud. Personalmente me parece un reto muy atractivo y enriquecedor.
¿Quién es el responsable de que los datos de la IA no estén sesgados?
No solo es del personal que desarrolla la tecnología, están también las administraciones y los legisladores que hacen las leyes. Pero también es muy importante incluir a la sociedad, porque es la que va a usar la tecnología basada en IA y tiene una responsabilidad a la hora de utilizarla, aunque para eso necesita un conocimiento, una educación, que yo creo que todavía no tiene lo suficientemente asumida. Es responsabilidad nuestra, como usuarios, aprender a interactuar con esta tecnología y a emplearla de una manera responsable. Por tanto, es un trabajo multidisciplinar y a diversos niveles.
¿Nos podemos fiar entonces de los algoritmos y de su neutralidad a la hora de que nos concedan, por ejemplo, un crédito o una ayuda, o nos recomienden un restaurante, ver un vídeo u leer una noticia?
Como en todo, se necesita información. Para fiarme de algo que va a tener un impacto tan serio en mi vida, como que me concedan un crédito, necesito saber de dónde ha venido esa decisión. Debe haber transparencia, aunque haya que adaptarla al tipo de público que va a pedir la explicación. Es importante aclarar realmente cuáles son las capacidades de esta tecnología y sus limitaciones, cómo se ha entrenado el dataset, cómo se ha llegado a tomar esa decisión. Para mí, eso es fundamental para poderme fiar de un sistema basado en inteligencia artificial. Y en cuanto a temas más culturales, de noticias o el problema de la desinformación, pues al final es un poco lo mismo: ir a buscar la fuente, no creerte lo primero que te encuentras.
¿La IA y la ética podrán ir finalmente de la mano?
Es verdad que la inteligencia artificial ha creado algunas situaciones muy criticadas y que en ocasiones no se ha empleado de una manera apropiada, pero yo soy optimista. Como decía, la clave está en educar y concienciar sobre lo que es esta tecnología, poniéndola en contexto dentro de un marco ético a todos los colectivos implicados: la gente que la está desarrollando, la que elabora las leyes y la sociedad en general, empezando desde la educación más primaria, porque al final los más pequeños serán los que la van a desarrollar y utilizar en el futuro.
Fuente: SINC
03/11/2022
JORNADA-WEBINAR
Desde nuestra asociación seguimos apoyando y difundiendo los resultados de investigaciones realizadas en el ámbito de los bosques y el cambio climático. En este webinar se mostrarán los resultados obtenidos de últimos estudios realizados por el Centro de Investigación Forestal (ICIFOR) del Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), y los realizados por la Universidad de Santiago de Compostela, que ayudarán a disponer de un mejor conocimiento sobre el carbono absorbido por nuestros sistemas forestales.
Acceso: https://www.fbycc.org/index.php/jornadas/jornada-webinar-avances-en-el-calculo-de-carbono-de-los-sistemas-forestales/
Fecha: noviembre 10, 2022
Fuente: Universidad de Exeter
Resumen:
Las emisiones globales de carbono en 2022 se mantienen en niveles récord, sin signos de la disminución que se necesita con urgencia para limitar el calentamiento a 1.5 ° C, según el equipo científico del Proyecto Global de Carbono.
HISTORIA COMPLETA
Las emisiones globales de carbono en 2022 se mantienen en niveles récord, sin signos de la disminución que se necesita con urgencia para limitar el calentamiento a 1.5 ° C, según el equipo científico del Proyecto Global de Carbono.
Si los niveles actuales de emisiones persisten, ahora hay un 50% de posibilidades de que el calentamiento global de 1.5 ° C se supere en nueve años.
El nuevo informe proyecta el CO global total2emisiones de 40,6 mil millones de toneladas (GtCO2) en 2022. Esto es alimentado por las emisiones de CO2 fósil que se prevé que aumenten un 1,0% en comparación con 2021, alcanzando 36,6 GtCO2-- ligeramente por encima de los niveles anteriores a COVID-19 en 2019[1]. Se proyecta que las emisiones derivadas del cambio de uso de la tierra (como la deforestación) serán de 3,9 GtCO2en 2022.
Las emisiones proyectadas del carbón y el petróleo están por encima de sus niveles de 2021, siendo el petróleo el mayor contribuyente al crecimiento total de las emisiones. El crecimiento de las emisiones de petróleo puede explicarse en gran medida por el retraso en el repunte de la aviación internacional tras las restricciones de la pandemia de COVID-19.
El panorama de 2022 entre los principales emisores es mixto: se prevé que las emisiones disminuyan en China (0,9%) y la UE (0,8%), y aumenten en los Estados Unidos (1,5%) e India (6%), con un aumento del 1,7% en el resto del mundo combinado.
El presupuesto de carbono restante para una probabilidad del 50% de limitar el calentamiento global a 1.5 ° C se ha reducido a 380 GtCO2 (excedido después de nueve años si las emisiones se mantienen en los niveles de 2022) y 1230 GtCO2 para limitar a 2 ° C (30 años a niveles de emisiones de 2022).
Para llegar a cero CO2emisiones para 2050 ahora requerirían una disminución de aproximadamente 1.4 GtCO2cada año, comparable a la caída observada en las emisiones de 2020 resultantes de los confinamientos por COVID-19, destacando la escala de la acción requerida.
La tierra y el océano, que absorben y almacenan carbono, continúan absorbiendo alrededor de la mitad del CO.2Emisiones. El océano y la tierra CO2los sumideros siguen aumentando en respuesta al CO atmosférico2Aunque el cambio climático redujo este crecimiento en un 4% estimado (sumidero oceánico) y 17% (sumidero terrestre) durante la década 2012-2021.
El presupuesto de carbono de este año muestra que la tasa a largo plazo de aumento de las emisiones fósiles se ha desacelerado. El aumento promedio alcanzó un máximo de + 3% por año durante la década de 2000, mientras que el crecimiento en la última década ha sido de aproximadamente + 0.5% por año.
El equipo de investigación, que incluye a la Universidad de Exeter, la Universidad de East Anglia (UEA), CICERO y la Universidad Ludwig-Maximilian de Munich, dio la bienvenida a esta desaceleración, pero dijo que estaba "lejos de la disminución de emisiones que necesitamos".
Los hallazgos se producen cuando los líderes mundiales se reúnen en la COP27 en Egipto para discutir la crisis climática.
"Este año vemos otro aumento en las emisiones globales de CO2 fósil, cuando necesitamos una disminución rápida", dijo el profesor Pierre Friedlingstein, del Instituto de Sistemas Globales de Exeter, quien dirigió el estudio.
"Hay algunas señales positivas, pero los líderes reunidos en la COP27 tendrán que tomar medidas significativas si queremos tener alguna posibilidad de limitar el calentamiento global cerca de 1,5 ° C. Las cifras del Presupuesto Global de Carbono monitorean el progreso en la acción climática y en este momento no estamos viendo la acción requerida".
La profesora Corinne Le Quéré, profesora de investigación de la Royal Society en la Facultad de Ciencias Ambientales de la UEA, dijo: "Nuestros hallazgos revelan turbulencias en los patrones de emisiones este año como resultado de la pandemia y las crisis energéticas mundiales.
"Si los gobiernos responden acelerando las inversiones en energía limpia y plantando, no cortando, árboles, las emisiones globales podrían comenzar a caer rápidamente.
"Estamos en un punto de inflexión y no debemos permitir que los acontecimientos mundiales nos distraigan de la necesidad urgente y sostenida de reducir nuestras emisiones para estabilizar el clima global y reducir los riesgos en cascada".
Los cambios en el uso de la tierra, especialmente la deforestación, son una fuente importante de CO2emisiones (aproximadamente una décima parte de la cantidad de emisiones fósiles). Indonesia, Brasil y la República Democrática del Congo contribuyen con el 58% de las emisiones mundiales relacionadas con el cambio de uso de la tierra.
La eliminación de carbono a través de la reforestación o nuevos bosques contrarresta la mitad de las emisiones de deforestación, y los investigadores dicen que detener la deforestación y aumentar los esfuerzos para restaurar y expandir los bosques constituye una gran oportunidad para reducir las emisiones y aumentar las absorciones en los bosques.
El informe del Presupuesto Global de Carbono proyecta que el CO atmosférico2Las concentraciones alcanzarán un promedio de 417,2 partes por millón en 2022, más del 50% por encima de los niveles preindustriales.
La proyección de 40.6 GtCO2las emisiones totales en 2022 están cerca de los 40,9 GtCO2en 2019, que es el total anual más alto de la historia.
El informe Global Carbon Budget, producido por un equipo internacional de más de 100 científicos, examina tanto las fuentes como los sumideros de carbono. Proporciona una actualización anual, revisada por pares, basada en metodologías establecidas de manera totalmente transparente.
[1] Estas estimaciones incluyen el sumidero de carbonatación de cemento de 0,8 GtCO2 por año.
Fuente de la historia:
Materiales proporcionados por la Universidad de Exeter.
Referencia de la revista:
Pierre Friedlingstein, Michael O'Sullivan, Matthew W. Jones, Robbie M. Andrew, Luke Gregor, Judith Hauck, Corinne Le Quéré, Ingrid T. Luijkx, Are Olsen, Glen P. Peters, Wouter Peters, Julia Pongratz, Clemens Schwingshackl, Stephen Sitch, Josep G. Canadell, Philippe Ciais, Robert B. Jackson, Simone R. Alin, Ramdane Alkama, Almut Arneth, Vivek K. Arora, Nicholas R. Bates, Meike Becker, Nicolas Bellouin, Henry C. Bittig, Laurent Bopp, Frédéric Chevallier, Louise P. Chini, Margot Cronin, Wiley Evans, Stefanie Falk, Richard A. Feely, Thomas Gasser, Marion Gehlen, Thanos Gkritzalis, Lucas Gloege, Giacomo Grassi, Nicolas Gruber, Özgür Gürses, Ian Harris, Matthew Hefner, Richard A. Houghton, George C. Hurtt, Yosuke Iida, Tatiana Ilyina, Atul K. Jain, Annika Jersild, Koji Kadono, Etsushi Kato, Daniel Kennedy, Kees Klein Goldewijk, Jürgen Knauer, Jan Ivar Korsbakken, Peter Landschützer, Nathalie Lefèvre, Keith Lindsay, Junjie Liu, Zhu Liu, Gregg Marland, Nicolas Mayot, Matthew J. McGrath, Nicolas Metzl, Natalie M. Monacci, David R. Munro, Shin-Ichiro Nakaoka, Yosuke Niwa, Kevin O'Brien, Tsuneo Ono, Paul I. Palmer, Naiqing Pan, Denis Pierrot, Katie Pocock, Benjamin Poulter, Laure Resplandy, Eddy Robertson, Christian Rödenbeck, Carmen Rodriguez, Thais M. Rosan, Jörg Schwinger, Roland Séférian, Jamie D. Shutler, Ingunn Skjelvan, Tobias Steinhoff, Qing Sun, Adrienne J. Sutton, Colm Sweeney, Shintaro Takao, Toste Tanhua, Pieter P. Tans, Xiangjun Tian, Hanqin Tian, Bronte Tilbrook, Hiroyuki Tsujino, Francesco Tubiello, Guido R. van der Werf, Anthony P. Walker, Rik Wanninkhof, Chris Whitehead, Anna Willstrand Wranne, Rebecca Wright, Wenping Yuan, Chao Yue, Xu Yue, Sönke Zaehle, Jiye Zeng, Bo Zheng. Presupuesto Global de Carbono 2022. Datos científicos del sistema terrestre, 2022; 14 (11): 4811 DOI:10.5194/essd-14-4811-2022
Citar esta página:
Universidad de Exeter. "No hay señales de disminución en las emisiones globales de dióxido de carbono". ScienceDaily. ScienceDaily, 10 de noviembre de 2022. <www.sciencedaily.com/releases/2022/11/221110205401.htm>.
Autoría: Antonio Ruiz de Elvira Serra, Catedrático de Física Aplicada, Universidad de Alcalá
Reducir a cero las emisiones de dióxido de carbono era posible hace treinta años. Tal como está el mundo hoy, ya no es posible. Las medidas para sustituir los combustibles fósiles por la captura directa de la energía solar son insuficientes a nivel global y la población en la Tierra –una población que demanda constantemente energía barata– sigue aumentando.
Según Naciones Unidas, las emisiones mundiales de dióxido de carbono relacionadas con la energía aumentaron un 6 % en 2021, hasta alcanzar los 36 300 millones de toneladas, su nivel más alto de la historia.
Ante la proximidad de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (COP27), es preciso darnos cuenta de la magnitud real del problema y exigir a los gobiernos participantes no solo un compromiso, sino un plan detallado y con fechas y aportes de dinero para conseguir reducir las emisiones de CO₂ y poner en marcha medidas de adaptación.
Una transición energética demasiado lenta
El CO₂ es vertido a la atmósfera por coches, camiones, autobuses, barcos y aviones; por las centrales que proporcionan electricidad; por las fábricas de fertilizantes; por las cementeras, altos hornos y acerías, y por muchísimos otros procesos
Al mismo tiempo, se emite mucho metano a la atmósfera: en 2021 unos 135 millones de toneladas. Debemos tener en cuenta que el metano calienta el planeta 35 veces mas que el dióxido de carbono.
Por otro lado, la sustitución de la energía solar fósil (carbón, petróleo y gas natural) por energía solar directa, celdas fotovoltaicas, energía eólica y energía solar térmica se está haciendo a un ritmo de caracol comparado con el ritmo de aumento de las emisiones.
La energía renovable producida en el mundo en 2021 fue de unos 7 500 Twh, de los que unos 4 000 corresponden a la energía hidráulica, que es muy difícil aumentar. Por lo tanto, la eólica y la fotovoltaica representan unos 3 500 Twh anuales.
Aumento de emisiones de dióxido de carbono en el tiempo. Instituto Scripps de Oceanografía en la Universidad de California en San Diego
Cuánta energía renovable necesitamos en España
En España, en los últimos diez años, con algunos altibajos, hemos empleado unos 1000 Twh al año de todos los tipos de energía. Los combustibles fósiles (petróleo, gas natural y carbón) aportan un 70 % y el resto proviene de la nuclear, la eólica y la solar fotovoltaica y de la hidráulica (un 3 %), que no se puede aumentar.
Por tanto, si queremos eliminar los combustibles fósiles tenemos que generar el 70 % de 1 000 Twh, es decir, 700 Twh de energía a través de renovables. La nuclear proporcionaría poca energía de manera adicional, pues no se pueden montar muchas centrales más.
A finales de 2021, había instalados en España unos 28 Gw de potencia eólica, que produjeron alrededor de 60 Twh de energía funcionando alrededor de 2 000 horas al año. También había instalados unos 15 Gw de potencia solar fotovoltaica, que produjeron unos 30 Twh funcionando también durante unas 2 000 horas al año.
