Datos policiales e Inteligencia Artificial: Un equilibrio delicado entre la privacidad, la utilidad y la ética

• Hernández Borges, María Teresa ^[1] ; Baquero Pérez, Pedro Juan ^[2]
  1. [1] Gobierno de Canarias

     Gobierno de Canarias

     Santa Cruz de Tenerife, España

     
  2. [2] Universidad de La Laguna

     Universidad de La Laguna

     San Cristóbal de La Laguna, España

     
• Localización: Revista Canaria de Administración Pública, ISSN-e 2990-3734, ISSN 1130-3824, Nº. Extra 0, 2023
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Este artículo aborda la intersección crítica entre la inteligencia artificial (IA), la privacidad y la ética en el ámbito policial. Explora cómo la IA ofrece oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia en la recopilación y el procesamiento de datos en investigaciones criminales, pero también cómo plantea desafíos éticos y riesgos para la privacidad y la protección de datos. Desde dilemas éticos en la recopilación de datos y el uso de algoritmos de predicción delictiva hasta los riesgos asociados con la inferencia de datos y la creación de perfiles, el artículo examina las diversas facetas del tema. También se considera la tensión entre los enfoques deontológicos y utilitaristas en la ética de la privacidad, y se presentan métodos específicos para mitigar riesgos, como la anonimización, el consentimiento y notificación, la eliminación de datos y la privacidad diferencial. Finalmente, se ofrece un análisis multidimensional de los desafíos y planteamientos en este ámbito emergente.

  • English

    This article addresses the critical intersection between artificial intelligence (AI), privacy, and ethics in the realm of policing. It explores how AI offers unprecedented opportunities for enhancing efficiency in the collection and processing of data in criminal investigations, but also how it poses ethical challenges and risks to privacy and data protection. From ethical dilemmas in data collection and the use of predictive crime algorithms to the risks associated with data inference and profiling, the article examines the various facets of the issue. The tension between deontological and utilitarian approaches in privacy ethics is also considered, and specific methods to mitigate risks are introduced, such as anonymization, consent and notification, data deletion, and differential privacy. Finally, it provides a multidimensional analysis of the challenges and approaches in this emerging field.