🧪 Ética y Responsabilidad en IA
El uso de modelos de lenguaje y otras herramientas de IA en educación no es solo una cuestión técnica: plantea preguntas éticas sobre la autonomía, la veracidad, la equidad y la responsabilidad.
Esta página sintetiza los principales enfoques y recomendaciones para integrar la IA de forma responsable y reflexiva en el aula, con un enfoque prioritario en Chile y América Latina.
🧑🎓 Dimensiones éticas
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Veracidad y fiabilidad
Los LLM pueden generar respuestas plausibles pero incorrectas (alucinaciones). Se recomienda contrastar sus afirmaciones con fuentes confiables y enseñar a los estudiantes a cuestionar críticamente la veracidad de la información que reciben. -
Equidad y no discriminación
Los modelos aprenden de datos que pueden contener sesgos. Diseña prompts y actividades que incluyan diversas perspectivas y promueve la reflexión sobre cómo los prejuicios se introducen en la IA. → Sesgos, Equidad y Justicia en IA -
Privacidad y consentimiento
No se deben introducir datos personales o sensibles. En Chile aplica la Ley 19.628 de Protección de la Vida Privada y su futura actualización (proyecto de ley de datos personales), además de la legislación sectorial en educación. En el contexto latinoamericano, se recomienda alinear el uso de IA con la Recomendación sobre la Ética de la IA de la UNESCO y las orientaciones de la CEPAL. -
Transparencia
Los estudiantes tienen derecho a saber cuándo se emplea IA y cómo influye en el proceso educativo. Explica siempre la función de la IA y las limitaciones de sus respuestas. -
Autonomía y desarrollo del juicio
La IA debe estimular el pensamiento crítico, no sustituirlo. Las tareas deben incentivar que los alumnos elaboren sus propios argumentos y usen la IA como apoyo, no como reemplazo.
📌 Recomendaciones prácticas
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Crea un acuerdo de uso
En cada curso, redacta junto con tu clase normas sobre cómo, cuándo y por qué se usará la IA. Incluye cláusulas de consentimiento y uso responsable. -
Fomenta la reflexión metacognitiva
Tras interactuar con la IA, pide a los estudiantes que identifiquen qué aprendieron, qué errores detectaron y qué dudas aún tienen. -
Integra la diversidad
Utiliza prompts que incorporen perspectivas de distintas corrientes filosóficas y autores no hegemónicos.
Ejemplo: Prompt Engineering para Docentes. -
Actualiza tus conocimientos
Las guías y leyes evolucionan rápidamente. Revisa regularmente los marcos normativos y ajusta tus prácticas. -
Discute dilemas éticos
Plantea preguntas como:“¿Puede una IA ser moralmente responsable?”
“¿Qué significa comprender?”
“¿Es justo usar sistemas con sesgos en contextos educativos?”
🌍 Más allá del aula
La responsabilidad también implica considerar las consecuencias socioambientales de la IA:
- Consumo energético del entrenamiento de modelos.
- Condiciones laborales en la generación y etiquetado de datos.
- Impacto en la desigualdad digital.
Incluir estos temas en la enseñanza de la filosofía permite a los estudiantes comprender la interconexión entre tecnología, ética y sociedad.
🔗 Enlaces relacionados
- Principios Éticos y Regulaciones para el Uso de IA
- Evaluación de Impacto en Entornos Educativos
- UNESCO – Recomendación sobre la Ética de la IA
- CEPAL – Gobernanza de la Inteligencia Artificial