EL DILEMA DEL TRANVÍA Y LA ÉTICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Introducción:

El dilema del tranvía, planteado originalmente por la filósofa Philippa Foot en 1967, ha trascendido el ámbito de la filosofía moral para convertirse en un marco de referencia clave en la ética aplicada a la inteligencia artificial (IA). Este experimento mental —en el que se debe decidir entre causar la muerte de una persona o permitir la muerte de cinco— plantea interrogantes profundos sobre la naturaleza de la elección moral, la responsabilidad y el valor de la vida humana.

Con el avance de los sistemas autónomos, especialmente en contextos como los vehículos sin conductor, la medicina asistida por algoritmos o el armamento inteligente, la pregunta ya no es meramente teórica: se traduce en decisiones que pueden afectar vidas reales. ¿Cómo debe actuar una IA en situaciones donde todas las opciones conllevan consecuencias éticamente complejas? ¿Puede una máquina, sin conciencia ni emociones, realizar juicios morales legítimos? ¿Y quién asume la responsabilidad cuando una decisión automatizada resulta trágica?

Este documento analiza cómo el dilema del tranvía ha sido incorporado en el diseño de sistemas inteligentes, los límites de las teorías morales tradicionales aplicadas a máquinas, y las repercusiones legales, sociales y filosóficas de delegar dilemas éticos a entidades no humanas. A través de una exploración estructurada en seis apartados, nos adentraremos en el corazón de uno de los desafíos más inquietantes del presente tecnológico: si una IA puede —o debe— decidir quién vive y quién muere.

1. Analizando cómo el dilema del tranvía ha sido incorporado al diseño de sistemas de inteligencia artificial autónoma.
¿Qué modelos de decisión utilizan los vehículos autónomos ante situaciones de riesgo y cómo se interpretan éticamente?

El dilema del tranvía se ha convertido en una herramienta conceptual clave para evaluar las decisiones que deben tomar los sistemas de inteligencia artificial autónoma, especialmente en situaciones donde no hay una opción que evite el daño. Uno de los ámbitos más estudiados es el de los vehículos autónomos, que deben enfrentarse a la posibilidad de colisiones inevitables. ¿Debe el coche proteger prioritariamente a sus ocupantes, a los peatones, o minimizar el número total de víctimas?

En el diseño de estos sistemas, los modelos de decisión más comunes se basan en el utilitarismo algorítmico, una forma de cálculo que busca minimizar el daño total. Estos algoritmos recopilan datos en tiempo real y simulan posibles desenlaces, eligiendo el que supuestamente representa “el mal menor”. Sin embargo, la interpretación ética de este enfoque no está exenta de problemas: ¿es moralmente aceptable decidir que una vida vale más que otra según criterios programados? ¿Y si los criterios están sesgados por factores como edad, profesión o género?

Además del utilitarismo, algunos proyectos de investigación han propuesto modelos deontológicos, en los que ciertas acciones —como matar deliberadamente— estarían prohibidas sin importar sus consecuencias. Estos sistemas tienden a evitar intervenciones activas que causen daño, incluso si eso implica mayores pérdidas, siguiendo la lógica del “no intervenir”.

Empíricamente, iniciativas como Moral Machine del MIT han recopilado millones de decisiones humanas frente a variantes del dilema del tranvía para analizar las preferencias morales de distintas culturas. Aunque estos datos han sido utilizados para informar el diseño ético de sistemas autónomos, su uso también ha sido cuestionado: ¿deben las decisiones de una IA reflejar la moral promedio de una sociedad, o ajustarse a un ideal ético universal?

En resumen, el dilema del tranvía ha sido integrado como una herramienta para anticipar conflictos morales en los sistemas autónomos, pero su traducción en modelos computacionales revela las tensiones entre lógica, ética y responsabilidad. El problema no es solo técnico, sino profundamente humano: al final, no se trata de programar una solución perfecta, sino de decidir qué valores queremos que encarne la tecnología.

2. Liimitaciones de aplicar el utilitarismo clásico al comportamiento de máquinas inteligentes.
¿Puede una IA realmente “elegir” entre opciones morales si carece de conciencia o empatía?

El utilitarismo clásico, formulado por filósofos como Jeremy Bentham y John Stuart Mill, sostiene que la acción moralmente correcta es aquella que maximiza el bienestar o la felicidad para el mayor número de individuos. Esta doctrina ha sido atractiva para el desarrollo de inteligencia artificial porque, en principio, sus principios se prestan a ser formalizados en términos cuantificables: minimizar muertes, daños materiales o sufrimiento.

Sin embargo, al trasladar este enfoque a máquinas inteligentes, surgen limitaciones fundamentales. El primer obstáculo es la ausencia de conciencia y empatía en las IA. A diferencia de los seres humanos, que experimentan emociones, remordimientos y compasión, las máquinas no sienten; simplemente ejecutan instrucciones. Esto plantea una pregunta esencial: ¿puede considerarse verdaderamente moral una elección si no hay un sujeto consciente que la realice?

Además, el utilitarismo aplicado a sistemas de IA se enfrenta al problema de la reducción de la vida humana a variables numéricas. Por ejemplo, si un algoritmo decide salvar a cinco personas sacrificando a una, ¿qué ocurre si esa una es un niño y las cinco son ancianos? ¿Debe la IA evaluar la “calidad de vida” o el “valor social” de los individuos? Este tipo de razonamiento puede derivar en discriminaciones implícitas, cuestionando la equidad del criterio utilitario cuando se aplica sin un marco moral más amplio.

Otra limitación crítica es la falta de contexto moral y cultural. El utilitarismo, al centrarse en los resultados, ignora a menudo los principios, intenciones y normas sociales que forman parte de las decisiones humanas. Una IA que actúa utilitariamente podría tomar decisiones que, si bien minimizan el daño, resultan inaceptables desde el punto de vista moral, legal o cultural.

Por último, el utilitarismo exige una capacidad de previsión perfecta, ya que sus juicios dependen de los resultados. Pero las IA, aunque potentes, operan con incertidumbre, datos incompletos y sesgos algorítmicos. Esto significa que muchas veces sus cálculos éticos no solo son impersonales, sino también probabilísticamente fallibles.

En conclusión, aunque el utilitarismo ofrece un marco lógico que puede ser programado, su aplicación estricta en máquinas inteligentes revela profundas carencias: ausencia de experiencia moral, cosificación de la vida humana, e incapacidad para comprender el tejido ético que subyace a las decisiones humanas. La pregunta no es solo si la IA puede elegir moralmente, sino si queremos que lo haga en nuestros términos o que simplemente nos obedezca.

3. Explorando el papel de la programación ética en la toma de decisiones automatizadas.
¿Es viable codificar dilemas morales como el del tranvía en algoritmos, y quién determina los criterios válidos?

La programación ética busca incorporar valores morales en los algoritmos que rigen el comportamiento de sistemas autónomos. En el contexto del dilema del tranvía, esto implica traducir decisiones profundamente humanas —como a quién salvar en una situación de vida o muerte— en reglas computacionales. Pero esta tarea, en apariencia lógica, se enfrenta a desafíos inmensos, tanto técnicos como filosóficos.

En primer lugar, la viabilidad técnica de codificar dilemas éticos depende de la capacidad del sistema para interpretar contextos complejos en tiempo real. En un accidente inminente, un vehículo autónomo debe identificar variables como número de personas involucradas, edad aparente, posición exacta, velocidad, y hasta el grado de certeza del daño potencial. Estas decisiones requieren una modelización probabilística extremadamente precisa, pero también una jerarquización de valores: ¿vale lo mismo la vida de un ocupante que la de un peatón? ¿Debe priorizarse al más joven, al que cumple las normas, al que tiene más posibilidades de sobrevivir?

Codificar estos criterios supone tomar decisiones normativas que no son neutrales. Aquí surge la pregunta central: ¿quién decide qué valores deben programarse? ¿Los ingenieros? ¿Los gobiernos? ¿Las mayorías sociales? ¿Una ética universal consensuada? Cada opción conlleva riesgos. Si el criterio lo define una empresa, podría reflejar intereses económicos. Si lo decide un gobierno, puede estar teñido de ideología. Si se hace por consenso, se corre el riesgo de imponer la moral de la mayoría sobre las minorías.

Existen intentos de formalizar estas decisiones. Por ejemplo, algunos enfoques han propuesto sistemas híbridos que combinan reglas deontológicas (prohibiciones básicas, como “no matar directamente”) con cálculos utilitaristas para casos límite. Otros promueven IA explicables, capaces de justificar sus decisiones en lenguaje comprensible para humanos. Sin embargo, todos estos modelos enfrentan una limitación común: la ética no es computable en términos absolutos.

Además, incluso si se logra una programación ética coherente, surge un dilema de fondo: programar una decisión moral no equivale a tener una conciencia moral. La IA no entiende el sufrimiento, ni valora la dignidad humana. Solo simula juicios morales en base a reglas.

Por todo ello, codificar dilemas como el del tranvía es posible en un sentido técnico limitado, pero profundamente problemático en el plano filosófico y político. La verdadera dificultad no es escribir el algoritmo, sino acordar —como sociedad— qué ética queremos que represente la máquina.

4. La diferencia entre responsabilidad moral humana y responsabilidad algorítmica en sistemas inteligentes.
¿A quién se atribuye la culpa en decisiones polémicas tomadas por una IA autónoma?

La introducción de sistemas inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas plantea una profunda disyuntiva ética y legal: si una IA comete un error que causa daño, ¿quién debe asumir la responsabilidad? Esta pregunta revela una fractura fundamental entre la noción clásica de responsabilidad moral —basada en intención, conciencia y libre albedrío— y el funcionamiento algorítmico de las máquinas, que carecen de esas cualidades.

En los sistemas humanos, la responsabilidad moral implica que un agente consciente de sus actos y capaz de comprender sus consecuencias puede ser culpable o inocente. Pero una inteligencia artificial no tiene intenciones, no sufre dilemas éticos reales, ni tiene sentido del deber. Por tanto, no puede ser moralmente responsable en el sentido tradicional. En su lugar, emerge el concepto de responsabilidad algorítmica, que se desplaza hacia los humanos involucrados en el desarrollo y uso de la IA.

Aquí se abre una cadena compleja de posibles responsables:

• Los programadores, por diseñar el algoritmo;
• Los entrenadores de datos, si los sesgos o errores surgen del conjunto de entrenamiento;
• La empresa desarrolladora, por comercializar el sistema;
• El usuario final, por implementarlo sin supervisión adecuada;
• O incluso el Estado, si no ha regulado correctamente su uso.

La jurisprudencia aún está en construcción. En casos como accidentes con vehículos autónomos o decisiones erróneas en diagnósticos médicos automatizados, los tribunales tienden a buscar culpables humanos indirectos. Pero a medida que los sistemas se vuelven más complejos, la atribución de culpa se diluye, creando un fenómeno que algunos expertos llaman "vacío de responsabilidad".

Desde el punto de vista ético, este vacío es peligroso: una sociedad que permite que las decisiones se tomen sin posibilidad clara de rendición de cuentas corre el riesgo de erosionar los principios básicos de justicia y derechos. Por ello, se han propuesto marcos como:

• “IA responsable”, que exige trazabilidad, supervisión humana significativa y auditorías éticas;
• Y “personalidad legal electrónica”, un concepto controvertido que propondría tratar ciertas IA como entidades legales limitadas (similar a las empresas), aunque sin conciencia.

En definitiva, aunque las IA no pueden ser moralmente responsables, los humanos detrás de ellas sí lo son. El reto es crear un marco claro donde la delegación algorítmica no implique impunidad, y donde las decisiones automatizadas no estén por encima del juicio humano.

5. Implicaciones sociales y jurídicas de resolver dilemas como el del tranvía a través de inteligencia artificial.
¿Qué impacto tienen en la confianza pública, la legislación tecnológica y la percepción de la autonomía computacional?

Resolver dilemas morales mediante sistemas de inteligencia artificial no solo implica una transformación técnica, sino también un cambio profundo en la relación entre la sociedad y la tecnología. Cuando dejamos en manos de algoritmos decisiones éticas que antes eran exclusivas del juicio humano, se alteran pilares fundamentales como la confianza, la responsabilidad y la percepción de la autonomía.

Desde el punto de vista social, uno de los efectos más inmediatos es el impacto sobre la confianza pública. Si la ciudadanía percibe que una máquina puede tomar decisiones letales sin supervisión humana ni explicación clara, puede generarse un sentimiento de deshumanización y vulnerabilidad. Casos como los accidentes con vehículos autónomos o errores en sistemas de diagnóstico médico automatizado alimentan ese temor. La opacidad algorítmica —cuando no se puede explicar por qué una IA tomó una determinada decisión— refuerza la idea de una tecnología incontrolable, lo cual mina la aceptación social.

En el plano jurídico, la delegación de dilemas morales a una IA obliga a repensar el marco legal. Las leyes actuales están diseñadas en función de agentes humanos, con intenciones, motivaciones y capacidad de rendir cuentas. Pero una IA no posee estos atributos. Por eso, surgen nuevas preguntas jurídicas:

• ¿Se puede demandar a una IA?
• ¿Debe haber supervisión humana obligatoria en decisiones de alto riesgo?
• ¿Cómo deben legislarse los algoritmos que aplican criterios éticos?

Algunos países ya han comenzado a actuar. Por ejemplo, la Unión Europea, en su propuesta de Ley de Inteligencia Artificial, establece categorías de riesgo y exige transparencia, trazabilidad y control humano significativo en sistemas de alto impacto. Aun así, el marco normativo global es fragmentario y reactivo, y muchas decisiones críticas siguen tomándose sin un consenso legal sólido.

Finalmente, en cuanto a la percepción de la autonomía computacional, los dilemas éticos programados en IA generan una paradoja: mientras más inteligentes parecen las máquinas, más tendemos a tratarlas como sujetos autónomos, aunque no lo sean. Esto puede dar lugar a fenómenos de “responsabilidad difusa” (la máquina lo decidió, no nosotros), y a una peligrosa delegación de funciones humanas esenciales.

En suma, cuando la inteligencia artificial entra en el terreno de la moral, no solo automatiza decisiones: modifica nuestra manera de entender la agencia, la culpa, el derecho y la convivencia. El reto es asegurar que la automatización no sustituya al juicio humano, sino que lo complemente bajo marcos claros, éticos y democráticamente deliberados.

6. Variantes contemporáneas del dilema del tranvía aplicadas a contextos tecnológicos específicos.
¿Cómo se adapta el dilema en escenarios como la guerra con drones, la selección de pacientes por IA médica o la moderación automatizada en redes sociales?

El dilema del tranvía, aunque formulado en un contexto hipotético de vías férreas, ha cobrado nueva vida en escenarios contemporáneos donde la inteligencia artificial toma decisiones en situaciones éticamente complejas. Su estructura básica —elegir entre dos males— se adapta hoy a campos tan dispares como la guerra, la medicina o el control informativo, revelando cómo los conflictos morales se han digitalizado.

1. Guerra con drones:
En el ámbito militar, el dilema del tranvía se materializa en sistemas autónomos de combate que deben decidir, en milisegundos, si atacar o no a un objetivo. Un dron con capacidad de fuego puede identificar a varios individuos en una zona, pero ¿cómo distingue entre combatientes y civiles? ¿Debe atacar si cree que salvará más vidas a largo plazo? Aquí se plantea un dilema de vida o muerte mediado por algoritmos que no entienden el contexto humano de la guerra. Además, la ausencia de imputabilidad directa —cuando no hay un piloto ni una orden explícita— convierte el dilema ético en una decisión despersonalizada, potencialmente deshumanizante.

2. Selección de pacientes por IA médica:
En medicina, sobre todo en contextos de escasez (como pandemias o catástrofes), algunas IA son utilizadas para priorizar el acceso a recursos limitados: respiradores, quirófanos, trasplantes. El dilema se reconfigura: ¿salvar al paciente con mayores probabilidades de recuperación o al más joven? ¿Ponderar calidad de vida o esperanza de vida? Aunque el objetivo sea maximizar vidas salvadas, estas decisiones automatizadas pueden percibirse como frías o injustas, especialmente si no se explicitan los criterios usados. Además, introducen el riesgo de discriminación algorítmica si los datos de entrenamiento contienen sesgos históricos.

3. Moderación automatizada en redes sociales:
En el terreno digital, las plataformas utilizan IA para moderar contenidos. ¿Qué debe eliminarse en aras del bien común? ¿Desinformación médica, discursos de odio, contenidos sensibles? Aquí el dilema del tranvía se traslada a la libertad de expresión frente al daño colectivo. ¿Es aceptable silenciar a miles para proteger a millones? ¿Qué ocurre cuando el algoritmo falla, eliminando voces legítimas o dejando pasar contenidos peligrosos? La decisión no es trivial, pues afecta a derechos fundamentales y modela el espacio público de comunicación global.

En todos estos casos, lo que está en juego no es solo qué decisión se toma, sino quién la toma y bajo qué legitimidad moral. Adaptar el dilema del tranvía a estos contextos obliga a replantear las fronteras de la ética, el poder y la responsabilidad en una era donde los algoritmos no solo informan, sino actúan en nombre nuestro.

 

Conclusión

El dilema del tranvía, lejos de ser un simple experimento mental, ha adquirido una dimensión práctica y urgente en el contexto de la inteligencia artificial. A medida que delegamos a las máquinas decisiones que antes requerían juicio moral humano, enfrentamos preguntas fundamentales sobre el valor de la vida, la justicia, la responsabilidad y el poder.

Los sistemas autónomos, como los vehículos inteligentes, los algoritmos médicos o los drones militares, nos obligan a pensar en términos éticos dentro de marcos algorítmicos. Pero esta transición no está exenta de peligros: la tentación de reducir la moral a una fórmula, la opacidad de los procesos de decisión y la dificultad de atribuir responsabilidad cuando algo sale mal. La IA puede ejecutar decisiones, pero no comprende el sufrimiento, ni asume culpa, ni posee empatía. En este vacío emocional y ético, se vuelve crucial no solo cómo se programa la máquina, sino quién decide qué valores encarna y bajo qué principios actúa.

Además, el uso de IA en dilemas morales revela tensiones sociales más amplias: la confianza pública en la tecnología, la legitimidad del poder automatizado y la necesidad de marcos legales capaces de responder a desafíos inéditos. Frente a estas tensiones, debemos defender una idea clave: la tecnología no debe reemplazar al juicio humano, sino complementarlo bajo condiciones claras, éticas y transparentes.

El dilema del tranvía no se resuelve con un algoritmo. Nos interpela como sociedad a decidir qué clase de decisiones queremos automatizar y cuáles deben seguir siendo humanas. La verdadera inteligencia no está solo en la máquina que calcula, sino en la comunidad que delibera.