Un estudio de la Universidad Estatal de Pensilvania revela que los chatbots de IA toman decisiones más rápidas, pero menos matizadas, que los médicos a la hora de asignar un riñón. Ante escenarios con dos pacientes elegibles, los modelos suelen priorizar un único criterio (en particular, el consumo de alcohol), mientras que los humanos sopesan varios factores, como la edad, y reconocen la ambigüedad moral de estas decisiones.
Los investigadores descubrieron que la IA prácticamente no muestra vacilación, a diferencia de los participantes humanos, que incorporan la incertidumbre en su juicio. Según Hadi Hosseini, los sistemas se desvían con frecuencia de los valores humanos al simplificar dilemas complejos. John Dickerson, de Mozilla.ai, señala que la asignación de recursos escasos se basa en un debate moral que los modelos no logran replicar.
Si bien los modelos de aprendizaje a lo largo de la vida (MLV) se utilizan cada vez más en el sector sanitario, sobre todo para optimizar las vías de atención y la gestión de recursos, los autores enfatizan que las decisiones sobre la asignación de órganos requieren una estricta alineación con los valores humanos. Consideran que el papel de la IA en estas decisiones que salvan vidas debe definirse cuidadosamente, con el objetivo no de reemplazar el juicio médico, sino de comprender los sesgos y las limitaciones de estos sistemas.
 Pascal Lemontel
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21/09/2026 | 
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