Desafíos actuales de la Inteligencia Artificial

134 Desafíos actuales de la Inteligencia Artificial jetivos del Consejo de Europa; a saber, Argentina, Australia, Canadá, Costa Rica, la Santa Sede, Israel, Japón, México, Perú, los Estados Unidos de América y Uruguay. El Consejo de Europa también hizo partícipes a actores no estatales en las negociaciones: un total de 68 representantes de la sociedad civil y de la industria lo hicieron en calidad de observadores, interviniendo junto con Estados y representantes de otras organizaciones internacionales, como la OSCE, la OCDE, la UNESCO y los órganos y comités pertinentes del Consejo de Europa. La Unión Europea también participó en las negociaciones representada por la Comisión Europea, incluyendo en su delegación también a representantes de la Agencia de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea (FRA) y del Supervisor Europeo de Pro- tección de Datos (SEPD). El resultado final fue la conclusión, el 17 de mayo de 2024, del Convenio Marco sobre inteligencia artificial, derechos humanos, democracia y Estado de Derecho (en adelante el CIA). 2. ¿DE QUÉ SE HABLA CUANDO SE HABLA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EUROPA? La dificultad de ofrecer una definición “acabada” de la IA se evidencia leyendo las di- ferentes versiones que se han ido ofreciendo durante el proceso de aprobación del RIA: en el texto que presentó la Comisión en 2021 se entendía como “el software que se desarrolla empleando una o varias de técnicas y estrategias que figuran en el Anexo I y que puede, para un conjunto determinado de objetivos definidos por seres humanos, generar información de salida como contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones que influyan en los entornos con los que interactúa”. Tras las enmiendas aprobadas por el Parlamento Europeo en 2023, se definió como “un sistema basado en máquinas diseñado para funcionar con diversos niveles de autonomía y capaz, para objetivos explícitos o implícitos, de generar información de salida —como pre- dicciones, recomendaciones o decisiones— que influya en entornos reales o virtuales”. En el texto definitivo se entiende como un sistema basado en máquinas diseñado para funcionar con distintos niveles de autonomía, que puede mostrar capacidad de adaptación tras su despliegue y que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de las entradas que recibe, salidas tales como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales (artículo 3). En el Preámbulo se explica que una característica clave de los sistemas de IA es su ca- pacidad para inferir. Las técnicas que permiten la inferencia incluyen enfoques de aprendi- zaje automático y enfoques basados en la lógica y el conocimiento que infieren a partir del conocimiento codificado o la representación simbólica de la tarea que debe resolverse. La capacidad de un sistema de IA para inferir va más allá del procesamiento básico de datos, permitiendo el aprendizaje, el razonamiento o el modelado. Los sistemas de IA están diseña- dos para funcionar con distintos niveles de autonomía, lo que significa que tienen cierto grado