La incorporación de la Inteligencia Artificial requiere un marco claro que oriente su utilización en todos los ámbitos. Estos principios ofrecen una referencia común para garantizar que el uso de la IA en la Universidad del País Vasco (EHU) se alinee con los valores institucionales y contribuya al desarrollo de una comunidad universitaria justa, segura y comprometida con el bien común.
No se trata de regular la tecnología en sí, sino de asegurar que su integración respete la dignidad de las personas, preserve la integridad académica y refuerce la confianza en nuestros procesos educativos e investigadores.
Los principios que se presentan a continuación establecen las bases para un uso responsable, transparente y socialmente orientado de la IA generativa en nuestra universidad.
1. Equidad
El uso de la IA generativa debe basarse en el principio de equidad, garantizando el acceso para todas las personas que forman parte de la comunidad universitaria, sin ningún tipo de discriminación. Es importante evitar plataformas o herramientas que ofrezcan resultados sesgados o discriminatorios.
2. Ética
Toda utilización y desarrollo de IA generativa debe fundamentarse en los principios éticos reconocidos por la universidad. Esto implica actuar con responsabilidad, transparencia y justicia en todas las etapas: diseño, implementación y aplicación. Es esencial garantizar que la IA no se use con fines que puedan vulnerar la dignidad humana, fomentar la discriminación, manipular la información o comprometer la privacidad.
3. Confidencialidad
El uso de IA generativa debe respetar estrictamente la protección y privacidad de los datos personales e institucionales. No deben introducirse datos sensibles, como identificadores personales, información financiera o datos privados de contacto, ni materiales que puedan comprometer la seguridad.
4. Honestidad académica
La falta de honestidad en el uso de la IA generativa puede afectar gravemente a los procesos formativos y, especialmente, a la evaluación. Por ello, su utilización debe declararse explícitamente en trabajos y proyectos académicos, especialmente en TFG, TFM o tesis doctorales. Es fundamental seguir las recomendaciones institucionales sobre cómo indicar el uso de IA en documentos académicos.
5. Transparencia
Siempre que sea posible, los desarrollos de IA generativa utilizados en investigación deben ser transparentes, haciendo públicos los algoritmos y modelos neuronales, así como las bases de datos empleadas en el entrenamiento. La transparencia fortalece la confianza y la reproducibilidad científica.
6. Formación
El uso responsable de IA generativa requiere capacitación. La comunidad universitaria debe contar con formación progresiva y transversal que incluya aspectos técnicos, sociales y éticos de estas tecnologías. La alfabetización digital es una condición imprescindible para un uso seguro y eficaz.
7. Colaboración abierta
La IA generativa debe promover una cultura de colaboración entre personas usuarias, profesorado, personal investigador y desarrolladores. Compartir conocimiento y prácticas responsables mejora la calidad del uso académico y fomenta la innovación conjunta.
8. Supervisión
El uso de IA generativa debe estar acompañado de supervisión humana. Las decisiones importantes no deben dejarse completamente automatizadas. Es necesario que las personas responsables cuenten con las competencias adecuadas para revisar, validar y corregir los resultados generados por la IA.
9. Sostenibilidad
El desarrollo y uso de IA generativa debe considerar su impacto ambiental y energético. La universidad debe promover soluciones alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, fomentando prácticas responsables que reduzcan la huella ecológica y apoyen la equidad social y la inclusividad.
10. Aportación social
Las soluciones basadas en IA generativa deben orientarse al bien común. Su diseño y aplicación deben contribuir a resolver retos sociales, mejorar el bienestar y fortalecer las instituciones. La IA no debe concebirse únicamente como herramienta tecnológica o comercial, sino como recurso al servicio del desarrollo social y del conocimiento compartido.
