Transparencia algorítmica y la propiedad intelectual e industrial: tensiones y soluciones - Núm. 30, Julio 2020 - Revista La Propiedad Inmaterial - Libros y Revistas - VLEX 853599984

Transparencia algorítmica y la propiedad intelectual e industrial: tensiones y soluciones

AutorMichelle Azuaje Pirela, Daniel Finol González
CargoDoctora en Derecho, Universidad Autónoma de Chile. Profesora e Investigadora, Universidad Autónoma de Chile. Santiago de Chile (Chile). Correo-e: michelle.azuaje@uautonoma.cl. Fecha de recepción: 19 de marzo de 2020. Fecha de aceptación: 20 de julio de 2020. Para citar el artículo: Azuaje Pirela, Michelle y Finol González, Daniel. '...
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resumen
Este artículo analiza algunas de las tensiones que se generan entre las crecientes obli-
gaciones de transparencia algorítmica surgidas en el marco de la cuarta revolución
industrial y los derechos de propiedad intelectual e industrial, haciendo especial
referencia a los secretos empresariales que puedan recaer sobre los algoritmos de
inteligencia artificial utilizados para la toma de decisiones automatizadas y la rea-
lización de perfiles. En ese sentido, se aportan nuevos elementos para contribuir a
la discusión sobre la problemática descrita y se proponen algunas soluciones que
permitan resguardar de forma equilibrada tanto la transparencia como los derechos
de propiedad intelectual e industrial, desde la perspectiva del Derecho chileno,
haciendo puntuales referencias al derecho de la Unión Europea.
* En este artículo se presentan resultados parciales del proyecto de la Universidad
Autónoma de Chile, Vicerrectoría de Investigación y Postgrado, diua150-2019 titulado:
“Régimen jurídico aplicable a la protección del Big Data y los algoritmos en el De-
recho chileno a la luz del Derecho comparado”, del cual la profesora Azuaje Pirela es
investigadora responsable. Asimismo, fue redactado durante la estancia de investigación
postdoctoral que realizó la mencionada profesora en los Departamentos de Derecho Civil
y Derecho Administrativo de la Universidad de Alicante, con el apoyo del programa de
estancias cortas postdoctorales de la Fundación Carolina, convocatoria 2019-2020. En ese
sentido, los autores quieren agradecer al Dr. Rubén Martínez Gutiérrez, al Dr. Aurelio
López-Tarruella y a la Dra. María Begoña Ribera Blanes, así como a la Universidad de
Alicante, a la Fundación Carolina y a la Universidad Autónoma de Chile por el apoyo
brindado para la realización de este trabajo.
** Doctora en Derecho, Universidad Autónoma de Chile. Profesora e Investigadora,
Universidad Autónoma de Chile. Santiago de Chile (Chile). Correo-e: michelle.azuaje@
uautonoma.cl. Fecha de recepción: 19 de marzo de 2020. Fecha de aceptación: 20 de julio
de 2020. Para citar el artículo: Azuaje Pirela, Michelle y Finol González, Daniel.
“Transparencia algorítmica y la propiedad intelectual e industrial: tensiones y solucione-
sen Revista de la propiedad inmaterial n.º 30, Universidad Externado de Colombia, julio
2020-diciembre 2020, pp. 111-146. doi: https://doi.org/10.18601/16571959.n30.05
*** Magíster en Computación Aplicada, Universidad del Zulia. Profesor del Minor en
Inteligencia Artificial y Derecho, Universidad Autónoma de Chile. Santiago de Chile
(Chile). Correo-e: daniel.finol@cloud.uautonoma.cl.
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Michelle Azuaje Pirela y Daniel Finol González
Palabras clave: Propiedad intelectual; Secretos empresariales; Transparencia algo-
rítmica; Decisiones automatizadas; Inteligencia artificial.
algorithmic transparency and intellectual
property: tensions and solutions
abstract
This article analyzes some of the tensions between the algorithmic transparency
obligations that arose in the framework of the fourth industrial revolution, and
intellectual property rights, making special reference to the trade secrets that may
apply to artificial intelligence algorithms used for automated decision making and
profiling. In this sense, new elements are provided to contribute to the discussion
on the problem described and some solutions are proposed that allow for the ba-
lanced safeguarding of both: transparency, and intellectual and industrial property
rights, from the perspective of Chilean law, making specific references to the law
of the European Union.
Keywords: Intellectual Property; Trade Secrets; Algorithmic Transparency; Auto-
mated Decisions; Artificial Intelligence.
introducción
En el mundo de las ciencias de la computación con el término Inteligencia Artificial
(ia) se hace referencia, en general, a “la ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas
inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes”1. Aunque no hay
todavía una única definición sobre lo que es la ia, uno de los aspectos en los que
existe acuerdo es que la idea de una máquina “inteligente” sugiere la existencia de
un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen
sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. O que, de alguna manera,
imita las funciones cognitivas de la mente humana, como por ejemplo: “percibir”,
“razonar”, “aprender” y “resolver problemas”2. Así, a través de la ia se busca que las
máquinas o sistemas tengan una inteligencia similar a la humana. Incluso, su fin
último es lograr ya no imitar a la mente humana, sino “ser una mente”3.
En ese sentido, se distingue entre la llamada ia débil y la ia fuerte. La primera
consiste en construir programas que realicen tareas específicas sin necesidad de tener
1 McCarthy, J., What is artificial intelligence? [en línea] Disponible en:
http://www-
formal.stanford.edu/jmc/whatisai/
[consultado el 19/02/2020].
2 Russell, S.; Norvig, P., Artificial intelligence: a modern approach. Upper Saddle
River, N.J., Prentice Hall, 2010, p. 2.
3 Searle, J., “Minds, brains, and programs.” Behavioral and Brain Sciences 3 (3), 1980,
417-457. doi: https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756.
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transparencia algorítmica y la propiedad intelectual
e industrial: tensiones y soluciones
estados mentales; en tanto que la segunda (también conocida como Inteligencia
Artificial General)4, implicaría que un sistema convenientemente diseñado no
simula una mente, sino que “es una mente”, y, por consiguiente, debería ser capaz
de tener una inteligencia igual o incluso superior a la humana5.
Ahora bien, a pesar de que en la actualidad la ia no ha alcanzado su máximo
desarrollo6, es posible encontrar en la práctica algunos sistemas que realizan tareas
específicas realmente sorprendentes y que ya generan las más diversas consecuencias
sociales, que a su vez plantean nuevos conflictos jurídicos. Piénsese, por ejemplo, en
los vehículos autónomos, los cuales cuentan con una red de señales electrónicas que
tramitan sus decisiones. En ese sentido, como vehículos autónomos, son capaces
de percibir el medio que les rodea y navegar en consecuencia7.
Entre la multiplicidad de alternativas que ofrece hoy en día la ia, también existen
sistemas que, a través de machine learning8 (en español aprendizaje automático, que
es una subdisciplina o área dentro de la disciplina de estudio, Inteligencia Artifi-
cial), hacen posible extraer valor, obtener patrones e inferir información a partir
de grandes bases de datos, para convertirla en puntajes, clasificaciones, cálculos de
riesgo u otros, que generan consecuencias muy importantes9. En particular, para
estos sistemas de ia juega un papel fundamental el algoritmo. Este toma decisiones
o sirve de instrumento para ello, y se utiliza también para crear perfiles o dirigir
comportamientos e influir en determinados sucesos y resultados. Así que, en las
últimas décadas, la ia, los datos y los algoritmos han adquirido un rol cada vez
más protagónico y una complejidad creciente10.
4 Sin embargo, debe mencionarse que algunos autores consideran que no es lo mismo
IA general que IA fuerte, aunque se trata de términos conectados. En ese sentido, toda
IA fuerte será necesariamente general, pero puede haber IA generales, es decir multitarea,
que no sean fuertes, que emulen la capacidad de exhibir inteligencia general similar a la
humana, pero sin experimentar estados mentales. Sobre esto véase a López de Mántaras,
R., “¿Hacia una nueva Ilustración? Una década trascendente. El futuro de la IA: hacia
inteligencias artificiales realmente inteligentes”, [en línea], disponible en: https://www.
bbvaopenmind.com/articulos/el-futuro-de-la-ia-hacia-inteligencias-artificiales-realmente-
inteligentes/ [consultado el 19/02/2020].
5 Searle, Minds, brains, and programs, cit.
6 Hasta ahora la IA es débil y específica, en el sentido de que todavía no existe tal
cosa como sistemas que “sean una mente”, o que sean capaces de tener una inteligencia
general como la de los seres humanos.
7 Con el término “vehículo autónomo” o “coche autónomo”, en sentido estricto, se
hace referencia a un vehículo a motor equipado con un sistema de inteligencia artificial
que permite conducirlo sin intervención humana, es decir, con delegación total en los
sistemas del automóvil. En ese sentido, los coches autónomos son capaces de imitar las
capacidades humanas de manejo, conducción y control. Como vehículo autónomo, puede
percibir el medio que le rodea y navegar en consecuencia. Barrio, M., “Consideraciones
jurídicas acerca del coche autónomo”, Actualidad Jurídica (Uría & Menéndez) Núm. 52,
2019, pp. 101-108.
8 Machine learning, que se refiere en particular al estudio científico de algoritmos y
modelos estadísticos que los sistemas computacionales usan para llevar a cabo una tarea
específica de forma efectiva sin instrucciones explícitas, apoyándose en patrones e inferencias.
9 Pasquale, F., The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and
Information, Londres, Harvard University Press, 2015, p. 4.
10 Arellano Toledo, W., “El derecho a la transparencia algorítmica en Big Data e
inteligencia artificial”, Revista General de Derecho Administrativo, 50, 2019, p. 3.

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