El presente trabajo parte de una defensa del Derecho de los sistemas jurídicos constitucionalizados, por el lugar central que otorga a los derechos humanos, cuya base es la dignidad de la persona humana. Destaca asimismo que la aspiración de realización del valor justicia nos caracteriza como Homo Juridicus. Todo lo cual encuentra justificación en una ética humanista que, en tanto integrante de una cultura jurídica, concuerda con el objeto de estudio del Bioderecho Internacional. En ese marco, luego de identificar los problemas y riesgos de la Inteligencia Artificial, de conceptualizar y caracterizar la posición transhumanista, mediante un abordaje ético se contrapone esta última visión con aquella biojurídica. La conclusión es que esta última es la única que proporciona una adecuada justificación a las acciones y límites normativos.

This paper refers to a critical view about the Artificial Intelligence (AI). In this regards, it causes negative effects on the personal and relational autonomy of individuals. It also benefits the consolidation of certain currents of thought which defend a minimum right. In this way, it suggests a collaborative dimension between different ethics which allow direct a precise legal regulation of AI. This will enable the protection of human dignity as the center of gravity of the legal systems of the Constitutional States. The issue is analyzed taking into consideration a new interesting area for the Legal Philosophy that is called the Biolaw, which results from the crossing between Bioethics and Law.

Estudios previos en aprendizaje causal humano han demostrado que la historia predictiva de los estímulos influye en su asociabilidad (i.e., en la facilidad con la que estos entran posteriormente en asociaciones). En la Fase 1 de estos estudios se dan las condiciones para que los participantes aprendan que la mitad de los estímulos son predictores fiables de sus resultados y la otra mitad son predictores no fiables. En la Fase 2 todos los estímulos se emparejan por igual con nuevos resultados. Se ha observado consistentemente que los participantes estiman que la probabilidad de ocurrencia de los resultados de la Fase 2 es más probable en presencia de los predictores fiables de la Fase 1 que en presencia de los no fiables. Se presenta un experimento en el que se demuestra que una reducción en el entrenamiento de la Fase 1 no afecta a la magnitud de este efecto de fiabilidad predictiva. Este resultado es inconsistente con la idea de que el efecto de fiabilidad predictiva se produce a consecuencia de cambios en la asociabilidad de los estímulos durante la Fase 1. Se discute una interpretación alternativa del efecto en términos del aprendizaje y generalización de reglas de actuación en la tarea.