La FTC plantea una nueva propuesta sobre la gobernanza de la IA que generará interés y controversia.
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En la columna de hoy, examino una propuesta de política recientemente publicada por la FTC sobre una iniciativa para garantizar que los fabricantes de IA divulguen adecuadamente la verdad sobre los sesgos que podrían surgir incorporados en sus modelos generativos de IA y modelos de lenguaje grandes (LLM). Este último esfuerzo propuesto por la FTC forma parte de su actividad constante para ejercer la protección gubernamental esperada de los consumidores y se alinea con los preceptos del Acta fundamental de la FTC.
Puede que sepas que el esfuerzo principal de supervisión de la FTC hasta ahora se ha centrado en la publicidad engañosa de los fabricantes de IA; consulta mis análisis exhaustivos en los enlaces aquí y aquí. Algunos fabricantes de IA han estado haciendo afirmaciones engañosas y atroces sobre su IA, llevando a cabo una publicidad exagerada que podría interpretarse como legalmente impropia. En esta última actividad, la atención se dirige hacia prácticas engañosas por parte de los fabricantes de IA. La cuestión es si los fabricantes de IA permiten o impulsan a su IA, en ocasiones, a producir resultados menos veraces. Existe una preocupación generalizada sobre los sesgos de la IA, que ha afectado especialmente a la industria de la IA desde el lanzamiento revolucionario de ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022.
Te guiaré a través de los elementos clave de este último asunto de política de IA. La FTC publicó su propuesta de iniciativa el 1 de julio de 2026 y está solicitando comentarios públicos para el 31 de julio de 2026. Mi análisis aquí te mantendrá al día. También planeo hacer un seguimiento una vez que se hayan publicado públicamente los comentarios públicos para que puedas tener una idea de qué tipos de respuestas y reacciones se han suscitado. Aunque esta propuesta podría parecer sencilla, sin duda habrá puntos de vista acérrimos que insistirán en que esta iniciativa podría convertirse en una caza de brujas de la IA o de otro modo servir como un exceso por parte del gobierno. Me comprometo a compartir lo bueno, lo malo y lo feo, permitiéndote decidir por ti mismo sobre los méritos de la iniciativa anticipada.
Hablemos de ello.
Este análisis de avances en IA es parte de mi columna continua en Forbes sobre lo último en IA, incluida la identificación y explicación de varias complejidades impactantes de la IA (ver enlace aquí).
Tendencia De Las Leyes Que Buscan Regular La IA
Antes de explorar la propuesta de la FTC, me gustaría contextualizar el panorama nacional de gobernanza de la IA de manera concisa. Los esfuerzos de la FTC están inextricablemente entrelazados con el mosaico más amplio de nuevas leyes de IA y emprendimientos legales a nivel federal y estatal en los Estados Unidos e internacionalmente también.
Se está llevando a cabo una actividad frenética para crear nuevas leyes de IA. Los estados individuales han estado avanzando en el establecimiento de nuevas leyes de IA. Algunas de estas leyes de IA son similares, mientras que otras difieren e incluso entran en conflicto con las de otros estados. Consulta mi cobertura exhaustiva de las numerosas leyes de IA recientemente promulgadas en el enlace aquí.
Utilizar las leyes para controlar la IA es un tema en la mente del público y en manos de los legisladores. Algunos creen fervientemente que la IA y los fabricantes de IA están siendo permitidos para actuar descontroladamente. Se necesitan nuevas leyes de IA de manera vital para proteger a la sociedad de esta acometida de IA ubicua. No todos están de acuerdo con esta carrera alocada de nuevas leyes de IA, o al menos les preocupa que estas leyes de IA puedan exagerar. En el afán de proteger a la sociedad, existe la posibilidad de que restrinjamos en exceso la innovación y demoremos o subestimemos los beneficios de la IA de vanguardia.
El debate continúa y es acalorado.
Los lectores recordarán que propuse un proceso de elaboración de leyes de IA en 7 pasos que creo que podría ayudar sustancialmente a los reguladores a diseñar nuevas leyes de IA que sean precisas y equilibradas; consulta mi descripción en el enlace aquí. Esto tiene el beneficio adicional de reducir lo que denomino deuda legal de las leyes de IA. Esto se refiere a leyes de IA que, aunque parecen impecables, contienen deudas legales ocultas que eventualmente deben pagarse. La deuda legal consiste en errores y problemas que se encontrarán finalmente cuando se hayan promulgado leyes de IA sin suficiente escrutinio y análisis (consulta mi descripción de lagunas legales de IA en el enlace aquí y una lista de los errores comunes en las leyes de IA en el enlace aquí).
El Pusilánime Morass De Las Leyes De IA
En cuanto a las leyes de IA en los Estados Unidos, ninguna de estas nuevas leyes de IA ha resistido completamente la prueba del tiempo, lo que significa que no sabremos realmente qué tan bien resisten hasta que haya desafíos legales que pongan a prueba estas nuevas leyes. Es demasiado pronto para saber si estas leyes que se están promulgando rápidamente sobrevivirán a las batallas legales entabladas por los fabricantes de IA y otros contendientes. El simple hecho de que se promulguen leyes de IA no significa que sean legalmente apropiadas. Sin duda, hay todo tipo de provisiones impropias y estipulaciones constitucionalmente conflictivas enterradas en estas nuevas leyes de IA relucientes.
El Congreso ha intervenido repetidamente para establecer una ley federal general que abarque la IA. Hasta ahora, sin éxito. Los esfuerzos han sido obstaculizados en última instancia. En este momento, no existe una ley federal integral dedicada a un conjunto completo de consideraciones de IA. Algunos creen fervientemente que la necesidad de una gran ley federal sobre IA es obvia, mientras que otros expresan la preocupación de que cualquier ley federal de este tipo sería onerosa y un constructo inestable de talla única para todos.
El quid de la cuestión es que hay un interés intenso y generalizado en utilizar la ley para gobernar la IA, pero llegar a un punto de elaboración de leyes de IA que sean legislativamente viables e implementables en la vida real es un notable punto de fricción. Es un campo que está abundantemente en auge. Los fabricantes de IA harían bien en mantenerse atentos a lo que está sucediendo en los pasillos y vericuetos de los reguladores y los órganos legislativos. He señalado repetidamente que una especialidad valiosa para abogados en ciernes es considerar concentrarse en el emocionante y dinámico campo de la IA y la ley; consulta mis predicciones y recomendaciones en el enlace aquí.
Preocupándose Por Los Problemas De IA
En cuanto a la IA generativa y los LLM, existen cuatro preocupaciones principales sobre las trampas de las capacidades actuales:
- (1) Errores de la IA.
- (2) Falsedades producidas por la IA.
- (3) Alucinaciones de la IA.
- (4) Sesgos dentro de la IA.
Para mi revisión exhaustiva de esas cuatro preocupaciones, consulta el enlace aquí. Echemos un breve vistazo a las preocupaciones sobre los sesgos de la IA, ya que eso es lo más pertinente a la propuesta de la FTC que estaré desglosando en breve.
Los sesgos dentro de la IA pueden surgir de muchas maneras. No caigas en afirmaciones imprudentes de que de alguna manera solo hay un medio por el cual la IA puede terminar conteniendo sesgos. Hay muchas vías.
Considera estas posibilidades persistentes:
- Sesgos en los datos escaneados de Internet utilizados para el entrenamiento de datos de la IA.
- Sesgos en los algoritmos de IA utilizados para hacer coincidencias en los datos obtenidos.
- Sesgos en el diseño general de la IA y su infraestructura.
- Sesgos de los desarrolladores de IA, ya sea implícita o explícitamente, en la formación de la IA.
- Sesgos de los probadores de IA, ya sea implícita o explícitamente, en la pruebas y refinamiento de la IA.
- Sesgos de los esfuerzos de ajuste de aprendizaje por refuerzo por retroalimentación humana, ya sea implícita o explícitamente, a través de los revisores humanos que proporcionan orientación de formación a la IA.
- Sesgos de la facilitación del campo de la IA para el uso operativo de la IA.
- Sesgos en cualquier configuración o instrucciones del sistema predeterminadas establecidas para la IA en su uso diario.
- Sesgos introducidos o ampliados durante el mantenimiento o actualización de la IA.
- Etc.
Para quien espere que una varita mágica cure la gran cantidad de posibles sesgos, por favor dejen atrás esa noción soñadora. Será una batalla difícil y duradera.
La FTC Examina La Conducta Engañosa De La IA
Cambiando de tema, ahora estamos listos para adentrarnos en la nueva iniciativa propuesta por la FTC.
Una misión fundamental de la Comisión Federal de Comercio (FTC) es prohibir que las empresas se involucren en conductas injustas o engañosas. Esta supervisión se lleva a cabo típicamente de maneras cruciales, como fomentar la competencia activa en el mercado, educar a los consumidores, detectar y tratar con publicidad falsa, y así sucesivamente. Entre las diversas seguridades, la FTC busca sacar a la luz la conducta engañosa y en consecuencia contenerla.
En el ámbito de la IA, la FTC ahora se propone abordar el tema de la IA que produce resultados menos veraces. La FTC afirma que esto es probablemente una práctica engañosa de magnitud importante y, por lo tanto, cae dentro de los contornos de la FTC. La FTC indica que el público se ha vuelto dependiente de la IA a gran escala y que la suposición de los consumidores es que la IA está produciendo resultados verídicos. Esta suposición pública se ve fácilmente impulsada por la forma en que los fabricantes de IA promocionan sus productos de IA.
Si la IA que utilizan los consumidores contiene sesgos que llevan a resultados menos veraces, los consumidores están siendo engañados. ¿Cómo surgen estas decepciones? Podría ser por parte de fabricantes de IA sin ninguna intención de su parte, aunque sin embargo podría estar ocurriendo de todos modos. También podría ser emprendido por fabricantes de IA que tienen una intención oculta o explícita. Algunos fabricantes de IA podrían estar tratando de alcanzar insidiosamente un mayor uso, lealtad del consumidor y monetización, e incrustar sesgos en la IA para alcanzar esos objetivos. Algunos fabricantes de IA podrían estar haciéndolo sin conciencia consciente de sus acciones, pero sus desarrolladores de IA permiten inherentemente que sus sesgos personales impregnen el diseño y la conformación de la IA.
Una nueva e inesperada vuelta de tuerca podría sorprenderte.
La IA podría estar sembrada de sesgos debido al cumplimiento con las leyes estatales emergentes de IA. Aquí está el problema. Un fabricante de IA podría creer que debe sesgar su IA para cumplir con alguna estipulación legal estatal en particular. Si no lo hacen, corren el riesgo de la ira de las autoridades estatales que van tras ellos legalmente. Podrías decir que un fabricante de IA podría acabar entre la espada y la pared. Sucede así. Podrían optar por no permitir que su IA se use en un estado así, pero eso reduce su base de usuarios potenciales y crea una difícil elección de qué hacer.
