Descripción: La ‘Caja Negra’ se refiere a un sistema cuyos mecanismos internos no son visibles o comprensibles, lo que dificulta interpretar sus decisiones. Este concepto es especialmente relevante en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), donde los algoritmos complejos, como las redes neuronales profundas, pueden producir resultados precisos sin que los usuarios comprendan cómo se llegó a ellos. La falta de transparencia en estos sistemas plantea importantes cuestiones éticas, ya que las decisiones tomadas por la IA pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas, desde la selección de candidatos en procesos de contratación hasta la determinación de sentencias en el sistema judicial. La ‘Caja Negra’ se convierte en un desafío para la rendición de cuentas, ya que es difícil identificar sesgos o errores en el proceso de toma de decisiones. Además, la opacidad de estos sistemas puede llevar a la desconfianza por parte de los usuarios, quienes pueden cuestionar la legitimidad de las decisiones automatizadas. Por lo tanto, la discusión sobre la ‘Caja Negra’ en IA no solo se centra en la tecnología en sí, sino también en las implicaciones éticas y sociales que surgen de su uso, subrayando la necesidad de desarrollar métodos que aumenten la transparencia y la interpretabilidad de estos sistemas.
