La Inteligencia Artificial no es ni artificial ni inteligente, es un reflejo del poder
Palabras clave:
inteligencia artificial, poder tecnológico, sesgos algorítmicosResumen
La inteligencia artificial (IA) suele imaginarse como una tecnología capaz de pensar y tomar decisiones de forma autónoma, casi como una mente digital. Sin embargo, esta visión oculta su verdadera naturaleza material. La IA no es una entidad abstracta, es un sistema construido a partir de datos humanos, recursos naturales, infraestructura tecnológica y decisiones políticas. En este artículo desmontamos los mitos comunes sobre la IA, explicando de forma sencilla cómo el aprendizaje automático imita patrones estadísticos en lugar de razonar. Además, se analiza su impacto en la biología y la medicina, donde la predicción de enfermedades puede verse afectada por la falta de diversidad en los datos genéticos. Finalmente, se plantea que la IA funciona como un espejo que refleja nuestras propias estructuras sociales y desigualdades.
Descargas
Citas
Benjamin, R. (2019). Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code. Polity Press. https://www.ruha-benjamin.com/race-after-technology
Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press. https://yalebooks.yale.edu/book/9780300209570/atlas-of-ai/
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596(7873), 583–589. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
Los Angeles Times. (2025, octubre 8). La IA ya forma parte de la vida diaria, pero conlleva un costo climático oculto. Los Angeles Times en Español. https://www.latimes.com/espanol/eeuu/articulo/2025-10-08/la-ia-ya-forma-parte-de-la-vida-diaria-pero-conlleva-un-costo-climatico-oculto
Noble, S. U. (2018). Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. NYU Press. https://nyupress.org/9781479837243/algorithms-of-oppression/
Penn State Institute of Energy and the Environment. (2023, noviembre 15). Why AI uses so much energy—and what we can do about it. Penn State IEE News Blog. https://iee.psu.edu/news/blog/why-ai-uses-so-much-energy-and-what-we-can-do-about-it
Popejoy, A. B., & Fullerton, S. M. (2016). Genomics is failing on diversity. Nature, 538(7624), 161–164. https://doi.org/10.1038/538161a
Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., et al. (2022). Tackling Climate Change with Machine Learning. ACM Computing Surveys, 55(2), 1–96. https://doi.org/10.1145/3485128
Topol, E. J. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books. https://www.basicbooks.com/titles/eric-topol/deep-medicine/9781541644632/
Turing, A. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433
Wiens, J., Saria, S., Sendak, M., Ghassemi, M., et al. (2019). Do no harm: a roadmap for responsible machine learning for health care. Nature Medicine, 25(9), 1337–1340. https://doi.org/10.1038/s41591-019-0548-6
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Milenaria, Ciencia y arte

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
