Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4o | Llama 3:

Resumen:

1.- La neurotecnología (neurotech) recolecta, interpreta, infiere o modifica datos del sistema nervioso. Es una tecnología emergente con potencial para transformar muchos aspectos de la vida.

2.- La neurotecnología se clasifica por invasividad (implantada vs portátil) y capacidades (sensar, modular o ambas). La ubicación de la interfaz es menos importante.

3.- Neurotecnologías que existen en alguna forma hoy: lectura de pensamientos/acciones, visualización de imágenes, cambio de sensaciones/percepciones, compartir emociones/recuerdos. La madurez y precisión varían.

4.- La neurotecnología tiene aplicaciones en salud, marketing, entretenimiento, defensa, ley. Ejemplos: tratar enfermedades, monitorear fatiga/atención, restaurar sensaciones, habilitar la escritura mental.

5.- La neuroética estudia los principios éticos e implicaciones relacionadas con la neurotecnología, neurodatos y neurociencia. Implica aplicar la ética para cambiar prácticas y políticas.

6.- El contexto de creación y uso de la neurotecnología impacta significativamente las consideraciones éticas. Preguntas clave: qué datos, uso previsto, quién, cómo, para quién.

7.- Algunos desafíos de la neurotecnología son comunes a otras tecnologías (seguridad, precisión, sostenibilidad). Otros se intensifican debido a la complejidad/sensibilidad (privacidad, agencia, identidad).

8.- La neurotecnología rara vez opera sola - requiere e intersecta con IA/ML, especialmente a medida que los conjuntos de datos se vuelven más grandes, complejos y se recolectan fuera de los laboratorios.

9.- La IA comenzó hace más de 60 años con humanos codificando soluciones inteligentes a problemas. Los años 80 introdujeron el aprendizaje automático basado en datos. El poder de cómputo permite el éxito actual de la IA.

10.- La IA se encuentra en asistentes digitales, transporte, servicio al cliente, medios, salud, finanzas, trabajos, ley. Se utiliza en la toma de decisiones de alto riesgo.

11.- Las limitaciones de la IA incluyen especialización estrecha, falta de robustez/adaptabilidad a entradas modificadas y altas necesidades de recursos computacionales que crean desequilibrios de poder.

12.- Los problemas éticos de la IA incluyen privacidad de datos, equidad, discriminación, transparencia, responsabilidad, impacto social, agencia humana, explicabilidad. Auditorías externas y regulaciones abordan esto.

13.- Los problemas éticos de la neuroética incluyen privacidad, equidad, acceso, perfilado, manipulación, impacto social, autonomía/agencia humana, identidad, precisión, seguridad, bienestar.

14.- La ética de la IA ha evolucionado a través de fases de conciencia, principios publicados y ahora práctica con regulaciones, estándares, prácticas corporativas y educación.

15.- La IA puede avanzar o perjudicar los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU. Los impactos deben considerarse cuidadosamente.

16.- Lecciones de ética de la IA: enfoque multi-stakeholder, los principios no son suficientes, prácticas a nivel de empresa, soluciones técnicas + no técnicas, los errores son parte del proceso.

17.- La neurotecnología introduce preocupaciones expandidas sobre datos, explicabilidad, responsabilidad, equidad, acceso, perfilado, manipulación, privacidad, autonomía, agencia, identidad, precisión, seguridad, bienestar.

18.- Las comunidades de IA y neurociencia tienen diferentes historias con la ética de datos humanos/animales. Se necesita colaboración para abordar los problemas convergentes de ética de neurotecnología e IA.

19.- Los expertos en IA y neurociencia deben prepararse para la convergencia de la IA y la neurotecnología actualizando marcos, involucrando a las partes interesadas y considerando a las comunidades afectadas.

20.- Conclusiones clave: la neurotecnología está llegando, rara vez opera sin IA, y esto introduce problemas éticos expandidos que requieren colaboración multi-stakeholder para abordarlos.

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