Perfil de la o del participante

Alumnado de Doctorado de la UPV/EHU

Fechas

Enero 2026

Duración / Horario

Total: 25 horas (6 sesiones)

Horario: 09:00 – 13:00 (última sesión de: 09:00 – 14:00)

Asistencia

90% de asistencia obligatoria, y entregar en su caso, todos los trabajos prácticos solicitados (Ver puntos 3 y 5 de la Normativa básica para la participación en actividades de formativas transversales organizadas por la Escuela de Doctorado).

TODA AUSENCIA debe justificarse documentalmente.

Idioma

Castellano

Modalidad

Online síncrona

Requisitos previos

Es imprescindible que el alumnado presente, el primer día de clase, el proyecto con el que ha inscrito la tesis en el programa de doctorado, así como un resumen descriptivo de 3 páginas sobre el contenido de la tesis.

Lugar y días de celebración

Docente

Ignacio Ayestarán Úriz es doctor (Ph.D.) cum laude en filosofía y en la actualidad es profesor de esa misma disciplina en la Facultad de Educación, Filosofía y Antropología de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU – Donostia-San Sebastián).

En la década de los años 90 coordinó uno de los libros pioneros en español sobre los Estudios “Ciencia, Tecnología, Sociedad”, con la participación, entre otros especialistas, de Carl Mitcham y Wiebe E. Bijker: Para comprender Ciencia, Tecnología y Sociedad (Ediciones EVD, Estella, 1996). Sus investigaciones y trabajo se han basado con frecuencia en la forma de asegurar un enfoque transdisciplinar sobre la ciencia, la tecnología y la tecnociencia, desde una ética de la complejidad global y de las consecuencias sociales, incluyendo los Estudios CTS y la filosofía contemporánea. En esta línea, fue unos de los coordinadores del monográfico Riesgos y beneficios del desarrollo tecnológico (Eusko Ikaskuntza, Donostia, 1995) y posteriormente ha coordinado el libro Sustainable Development: Relationships to Culture, Knowledge and Ethics (Karlsruher Studien Technik und Kultur - KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 2011) y ha sido editor del libro Sustainable Development, Ecological Complexity and Environmental Values (Universidad de Nevada, Reno, 2013), junto con Miren Onaindia. En el campo de las nuevas epistemologías post-kuhnianas de la ciencia también ha explorado el ámbito de la “ciencia post-normal” que iniciaron Jerome Ravetz y Silvio Funtowicz. Con este último autor publicó “Ciencia postnormal, problemas ambientales complejos y modelos de información” (Ludus Vitalis, 2010).

Número de participantes

10

Inscripción

Competencias que adquirirá la doctoranda o el doctorando (Real Decreto 99/2011)

• c) Capacidad para contribuir a la ampliación de las fronteras del conocimiento a través de una investigación original.
• d) Capacidad de realizar un análisis crítico y de evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
• f) Capacidad de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance científico, tecnológico, social, artístico o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.
• g) Capacidad de fomentar la Ciencia Abierta y la Ciencia Ciudadana, conforme al artículo 12 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, como modo de contribuir a la consideración del conocimiento científico como un bien común, mediante la evaluación de actividades transversales llevadas a cabo por la doctoranda o el doctorando relacionadas con diferentes dimensiones de la Ciencia Abierta y la Ciencia Ciudadana, así como la capacitación adquirida en sendas disciplinas en formato de microcredenciales o similar.

Objetivos

La finalidad del mismo es presentar y familiarizar al alumnado en los aspectos éticos y sociales de la inteligencia artificial, con especial atención a los debates y avances actuales.

Los objetivos de aprendizaje son los siguientes:

• Aprender a desenvolverse en los nuevos contextos tecnológicos y sociales de la inteligencia artificial en los que todavía hay poca información específica y donde se requiere la transversalidad.
• Encontrar las preguntas claves que hay que responder para resolver un problema complejo como es las implicaciones éticas y sociales de la inteligencia artificial.
• Diseñar, crear, desarrollar y emprender proyectos novedosos e innovadores en el ámbito propio de conocimiento del alumnado, teniendo en cuenta la singularidad epistémica de la utilización de la inteligencia artificial.
• Posibilitar en el futuro el trabajo tanto en equipo como de manera autónoma en un contexto internacional o multidisciplinar dentro del ámbito de la digitalización.
• Integrar conocimientos y habilidades, enfrentarse a la complejidad creciente, tanto social como académica, y formular juicios con información limitada, donde las heurísticas incluyen elementos éticos y epistémicos.
• La crítica y defensa intelectual de soluciones y ejercitar la destreza suficiente para la resolución de problemas en un entorno acelerado y cambiante a partir de una comprensión transversal.

Contenido del curso

1. Epistemología de la inteligencia artificial
   Datos, información y conocimiento. La triple estructura del conocimiento. Epistemología analítica de las virtudes y de las destrezas. Fiabilismo computacional. Competencias sin comprensión. Algoritmo y recursión. La superación del test de Turing.
2. Ciencia e inteligencia artificial
   La inteligencia artificial entre la ciencia y la ingeniería. Las ciencias de lo artificial. Ciencia normal cerrada y ciencia poskuhniana abierta. Límites de la ciencia ciudadana ante el impacto de la inteligencia artificial.
3. Ética de la inteligencia artificial
   Modelos de ética. Inteligencia y agencia. Opacidad algorítmica y vacío ético. Saturación normativa e incapacidad decisoria. El problema del marco semántico y social. Principios operativos para la ética de la inteligencia artificial. Ética de la invención del futuro.
4. Aspectos sociales de la inteligencia artificial
   Singularidad tecnológica y obsolescencia humana. Tecnooptimismo y accidentes tecnológicos. Aceleracionismo y desigualdades. Transhumanismo y riesgos existenciales de una inteligencia artificial general.
5. Conclusiones y ejercicio práctico
   Reflexiones finales. Un ejercicio práctico individual sobre el uso ético de la inteligencia artificial en la investigación personal.