Construyendo IA Confiable: Una Guía Práctica para la Mitigación de Riesgos y Cumplimiento

¿Cuáles son las clasificaciones principales de fallos identificadas en el contexto del cumplimiento de la IA?

Según un informe reciente del Instituto de Seguridad y Tecnología (IST), los fallos en el cumplimiento de la IA se pueden clasificar en tres categorías distintas. Estas categorías ayudan a comprender y mitigar los riesgos asociados con los sistemas de IA.

Fallos Institucionales

Estos fallos provienen de la falta de compromiso ejecutivo para crear una cultura de cumplimiento. Esto incluye el hecho de no establecer las políticas necesarias o potenciar el éxito a través de la estructura organizativa, lo que podría llevar a fallos previsibles.

Fallos de Procedimiento

Los fallos de procedimiento son el resultado de una desalineación entre las políticas establecidas de una institución y sus procedimientos internos, junto con una capacitación insuficiente del personal necesaria para adherirse a esas políticas.

Fallos de Rendimiento

Estos fallos ocurren cuando un empleado no sigue un proceso establecido, o un sistema automatizado no funciona como se esperaba, lo que lleva a un resultado indeseable.

¿Cómo pueden las medidas de cumplimiento proactivas mejorar los resultados para los constructores y usuarios de IA?

En un panorama de IA en rápida evolución, marcado por el creciente escrutinio de los reguladores y el potencial de daños financieros y de reputación significativos por el incumplimiento, las medidas de cumplimiento proactivas no se tratan solo de evitar sanciones; se trata de desbloquear una ventaja competitiva. Estas medidas pueden mejorar significativamente los resultados tanto para los constructores como para los usuarios de IA.

Reducción de la Exposición al Riesgo Regulatorio

La proliferación de herramientas de IA está atrayendo una mayor atención por parte de los reguladores. La implementación de medidas robustas de seguridad, protección, privacidad, transparencia y antidiscriminación, supervisadas por un programa de cumplimiento dedicado, puede prevenir daños costosos, litigios y daños a la reputación. El alcance extraterritorial de regulaciones como el RGPD y la Ley de IA de la UE significa que incluso las empresas que no tienen su sede física en la UE, pero que ofrecen servicios dentro del mercado de la UE, deben cumplir o enfrentarse a importantes multas. La implementación de estas medidas puede reducir significativamente la exposición al riesgo regulatorio.

Ventaja Competitiva y Acceso al Mercado

Las sólidas prácticas de cumplimiento proporcionan una ventaja competitiva. Las organizaciones con estrategias eficaces de IA responsable ven un impacto duplicado en las ganancias de sus esfuerzos de IA. Además, en los mercados moldeados por la contratación pública, el cumplimiento de las normas de IA pertinentes se está convirtiendo en un requisito previo. Al prepararse y cumplir con estas normas, las empresas se posicionan para acceder a lucrativos contratos gubernamentales y a una mayor participación en un mercado en auge.

Adquisición y Retención de Talento

Las empresas que priorizan el desarrollo y la implementación responsables de la IA son más atractivas para los mejores talentos. Los profesionales cualificados se sienten cada vez más atraídos por los lugares de trabajo comprometidos con la innovación ética. Un marco ético sólido impulsa la moral y la lealtad de los empleados, creando un entorno en el que el talento quiere contribuir y crecer, lo que aumenta la capacidad de la empresa para desarrollar mejores modelos y productos.

Mayor Valor de Vida Útil

Invertir en prácticas de IA responsables cultiva relaciones más sólidas con los clientes, socios y empleados, lo que conduce a una mayor satisfacción, lealtad y un mayor valor de vida del cliente. La gestión proactiva del cumplimiento de la IA salvaguarda la reputación de una organización y garantiza la resiliencia de la marca frente a posibles controversias.

Atracción de Inversores

Las empresas que demuestran el cumplimiento, especialmente en tecnologías emergentes como la IA, tienen más probabilidades de atraer inversiones. Un programa de cumplimiento riguroso señala un umbral de riesgo más bajo, lo que impulsa nuevas inversiones y mantiene las existentes, ya que las partes interesadas consideran cada vez más los riesgos de seguridad.

¿Cuáles son las estrategias clave propuestas para mitigar los riesgos en la recopilación y el preprocesamiento de datos?

El cumplimiento de la IA es una tarea multifacética. Cuando se trata de la recopilación y el preprocesamiento de datos, los constructores deben implementar salvaguardias para minimizar los riesgos institucionales, de procedimiento y relacionados con el rendimiento.

Recopilación de datos y privacidad

• Base legal para la recopilación: Asegúrese de que toda la recopilación, el procesamiento y el mantenimiento de datos cumplan con una base legal válida, como el consentimiento explícito del usuario, con mecanismos claros para que los usuarios retiren el consentimiento en cualquier momento. Esto aborda posibles fallas institucionales relacionadas con el cumplimiento de las políticas.

• Tecnologías de preservación de la privacidad: Implemente tecnologías como la privacidad diferencial y el cifrado homomórfico durante el preprocesamiento de datos para proteger los datos confidenciales y evitar que el modelo aprenda información de identificación personal. Emplee el cifrado de datos en reposo y en tránsito para defenderse contra los ataques de cambio de etiquetas y el almacenamiento inseguro de datos. Esta estrategia técnica se dirige principalmente a fallas de rendimiento y fallas de procedimiento.

Transparencia de datos y mitigación de sesgos

• Transparencia de la fuente de datos: Publique una «tarjeta de datos» para cada modelo, documentando las fuentes de datos, las medidas de privacidad y los pasos de preprocesamiento. Esto mejora la transparencia y aborda las fallas institucionales de transparencia.

• Herramientas de detección de sesgos: Audite sistemáticamente los conjuntos de datos de entrenamiento en busca de desequilibrios en atributos como raza, idioma, género y edad, utilizando herramientas automatizadas de detección de sesgos. Asegúrese de la exactitud y la veracidad de los datos. Mitigue los posibles sesgos con técnicas de aumento o reponderación de datos. Esto ayuda a prevenir las fallas de rendimiento y garantiza que un modelo funcione según lo previsto.

¿Cuáles son las estrategias clave propuestas para mitigar los riesgos en la arquitectura del modelo?

Las empresas de tecnología y los organismos reguladores se centran cada vez más en mitigar los riesgos asociados con la arquitectura de los modelos de IA. Un nuevo informe describe varias estrategias de mitigación que los profesionales de la tecnología jurídica, los responsables de cumplimiento y los analistas de políticas deben conocer.

Estrategias clave para la mitigación de riesgos

• Establecer un equipo de cumplimiento de IA interfuncional: Incluir representantes de los departamentos jurídico, de producto, de ingeniería, de infraestructura de datos, de ciberseguridad, de ética y de auditoría interna para armonizar las políticas internas y abordar los problemas de cumplimiento emergentes a lo largo del ciclo de vida de la IA.
• Implementar un programa de seguridad: Diseñar y aplicar controles sólidos de ciberseguridad y seguridad física para proteger la arquitectura del modelo y la infraestructura de alojamiento. Limitar y supervisar el acceso a los componentes del sistema.
• Priorizar la explicabilidad por diseño: Documentar e informar sobre las características del modelo de IA que explican los resultados, incluida la contribución de los datos de entrenamiento específicos. Integrar marcos de explicabilidad que simplifiquen los modelos complejos de aprendizaje automático.
• Adoptar el modelado de amenazas: Simular ataques adversarios para mejorar la solidez del modelo frente a entradas maliciosas, centrándose en las aplicaciones de alto riesgo.
• Incorporar la detección de anomalías: Integrar mecanismos de supervisión continua y detección de anomalías para identificar actividades inusuales o maliciosas en tiempo real y proporcionar alertas sobre posibles usos indebidos.
• Crear tarjetas de modelo: Desarrollar tarjetas de modelo detalladas para los modelos orientados al usuario, documentando la arquitectura, las métricas de rendimiento, la explicabilidad, las medidas de seguridad y las pruebas de solidez. Estas tarjetas deben incluir los casos de uso previstos, las limitaciones, los usos «fuera del alcance» y las mitigaciones técnicas, con actualizaciones periódicas sobre el rendimiento observado del modelo y los riesgos potenciales.

Estos pasos pueden ayudar a las organizaciones a reducir los fallos institucionales, de procedimiento y de rendimiento dentro de sus sistemas de IA, generando confianza y garantizando el cumplimiento.

Abordar los riesgos relacionados con la arquitectura del modelo no es meramente un ejercicio técnico; es un imperativo estratégico que influye directamente en la capacidad de una organización para innovar de manera responsable y mantener una ventaja competitiva. No abordar estos riesgos puede acarrear repercusiones legales, daños a la reputación y una pérdida de confianza del usuario.

El cambiante panorama normativo, incluido el RGPD y la Ley de IA de la UE, impone rigurosos requisitos de cumplimiento. Las empresas deben implementar de forma proactiva estas estrategias de mitigación de riesgos para evitar elevadas multas y garantizar el acceso continuo al mercado. Por ejemplo, la Ley de IA de la UE exige transparencia y documentación, lo que se alinea con la recomendación del informe de crear tarjetas de modelo detalladas.

¿Qué estrategias se proponen para mitigar los riesgos durante las fases de entrenamiento y evaluación del modelo?

Los desarrolladores de IA enfrentan riesgos significativos durante el entrenamiento y la evaluación del modelo. Aquí hay algunas estrategias propuestas para mitigar esos riesgos y mejorar el cumplimiento, centrándose en áreas como la seguridad, la equidad y la robustez.

Priorizar la seguridad y la equidad

Establecer puntos de referencia de seguridad obligatorios para los modelos de IA es crucial, particularmente para aquellos con un impacto social significativo. Estos puntos de referencia deben ser específicos del contexto, considerando factores como la aplicación en la industria y el impacto en las poblaciones vulnerables. Los modelos deben evaluarse en múltiples dimensiones, incluyendo la precisión, la equidad, el sesgo y la robustez, replicando las certificaciones de seguridad comunes en otras industrias. Las evaluaciones deben utilizar diversos conjuntos de datos para evitar el sobreajuste tras la implementación. Este proceso promoverá la creación de directrices que se centren en la documentación del entrenamiento, los conjuntos de datos, los algoritmos y el ajuste de hiperparámetros.

Implementar salvaguardias técnicas

Las estrategias técnicas durante el entrenamiento y la evaluación incluyen evitar la creación de salidas sesgadas mediante la eliminación de sesgos adversarios. La procedencia del contenido juega un papel importante al incorporar características en todas las salidas del modelo, como marcas de agua o metadatos. A través de este paso, se prueba el origen y la integridad del contenido generado y se puede prevenir el uso indebido por parte de actores de amenazas.

Protección de datos y monitoreo

Las técnicas de mitigación deben incluir tecnologías que preserven la privacidad y protejan los datos sensibles durante la fase de entrenamiento, la supervisión de la deriva del modelo y las alertas en tiempo real en caso de que se detecte actividad inesperada.

¿Cómo se pueden mitigar los riesgos durante el despliegue de modelos?

El despliegue de modelos de IA conlleva riesgos inherentes, pero estos pueden mitigarse significativamente mediante una combinación de salvaguardias técnicas y marcos de políticas robustos. Piense en ello como construir un edificio: necesita materiales sólidos (la tecnología) y un plano sólido (las políticas) para asegurar su estabilidad.

Estrategias de Mitigación Técnica

En el aspecto técnico, se pueden implementar varias medidas:

• Detección de Anomalías: Incorporar monitoreo en tiempo real para detectar actividad inusual o maliciosa, proporcionando alertas sobre posibles usos indebidos.
• Canalizaciones de Entrenamiento Seguras: Entrenar modelos en entornos seguros, con control de versiones y medidas criptográficas para evitar la manipulación de datos o parámetros.
• Marcas de Agua: Insertar marcas de agua o metadatos en las salidas del modelo para verificar el origen y la integridad, desalentando la manipulación.
• Límites de Tasa de Consulta: Imponer restricciones en la frecuencia de consultas del usuario para evitar el abuso.
• Opciones de Exclusión Voluntaria: Proporcionar a los usuarios mecanismos claros de exclusión voluntaria de los procesos impulsados por IA, asegurando que haya supervisión humana disponible.
• Monitoreo de la Deriva del Modelo: Rastrear el rendimiento a lo largo del tiempo y detectar la deriva del modelo o de los datos para activar el reentrenamiento cuando sea necesario.
• Directrices de Terminación: Desarrollar protocolos claros que especifiquen cuándo y cómo apagar un sistema de IA inmediatamente, especialmente en emergencias.
• Registro Detallado: Diseñar sistemas para registrar todas las actividades operativas y las salidas generadas por la IA, proporcionando acceso a las partes interesadas relevantes para la auditoría.

Estrategias de Políticas y Gobernanza

Las estrategias orientadas a las políticas son igualmente cruciales:

• Equipos Interfuncionales de Cumplimiento de la IA: Establecer un equipo con miembros de las funciones legal, de producto, ingeniería, ciberseguridad, ética y auditoría para armonizar las políticas y abordar los problemas emergentes de cumplimiento.
• Programa de Seguridad: Implementar controles de ciberseguridad y seguridad física para proteger la arquitectura del modelo y la infraestructura de alojamiento.
• Notificación de Incidentes: Desarrollar un marco para documentar, rastrear y escalar las brechas e incidentes.
• Capacitación del Personal: Implementar capacitación obligatoria sobre alfabetización en IA, uso previsto e impacto potencial, asegurando que se aborden las necesidades específicas del rol y los contextos jurisdiccionales.
• Plan de Despliegue: Seguir un plan predefinido que describa el inventario del sistema, el mantenimiento, los roles, los plazos y las pruebas específicas del contexto, alineados con el perfil de riesgo del modelo.
• Revisiones de Cumplimiento de la IA: Realizar revisiones periódicas para garantizar la continua alineación con las regulaciones, los marcos y las políticas internas.
• Intercambio Responsable de Información: Implementar procesos para compartir de manera responsable la información sobre seguridad de la IA, incluidas las vulnerabilidades y las estrategias de mitigación, con las partes interesadas relevantes del gobierno, la industria y la sociedad civil.

Consideraciones Clave

Es crucial comprender que ninguna estrategia por sí sola elimina todos los riesgos. Los desarrolladores y desplegadores de la IA deben considerar cuidadosamente la idoneidad de cada medida en función del uso previsto, los riesgos potenciales y el dominio de la aplicación, desde el entretenimiento hasta los sectores críticos como la atención médica y las finanzas.

Las consecuencias no deseadas no deben clasificarse automáticamente como fallas de cumplimiento. En cambio, tales instancias deberían servir como oportunidades de aprendizaje para refinar las prácticas de gestión de riesgos de la IA para los constructores, los usuarios y los reguladores.

¿Qué estrategias se recomiendan para gestionar los riesgos asociados con la aplicación de modelos?

Al aplicar un modelo de IA en escenarios del mundo real, entran en juego varias consideraciones de seguridad y cumplimiento. Piense en esta etapa como el momento de la verdad, donde las medidas de seguridad teóricas se mantienen o se derrumban. Estas son las estrategias más relevantes:

Controles de seguridad específicos de la aplicación

Como parte de garantizar la seguridad de cada aplicación, las organizaciones deben crear un árbol de decisiones para determinar qué herramienta de IA implementar. Estos deben diferir según si la herramienta se utiliza internamente o para interacciones de empresa a usuario o de empresa a empresa.

Límites de velocidad de consulta

Para mitigar el abuso, incluidos los ataques automatizados, se deben establecer límites de velocidad en la cantidad de consultas que un solo usuario puede enviar a la IA dentro de un período de tiempo. Esto previene a los malos actores y mitiga la probabilidad de ataques de inyección de prompts.

Sistemas con participación humana (Human-in-the-Loop)

Para aplicaciones que involucran decisiones de alto riesgo o información confidencial, la supervisión humana es fundamental. Implemente controles y ciclos de retroalimentación para evaluar el proceso de toma de decisiones de la IA y permitir la intervención según sea necesario. Se trata de encontrar el equilibrio adecuado entre las ventajas operativas que brindan las capacidades de los agentes y la supervisión humana esencial para las decisiones críticas.

¿Qué estrategias de interacción con el usuario se recomiendan para garantizar un uso responsable de la IA?

Para garantizar un uso responsable de la IA, es fundamental centrarse en la interacción con el usuario, lo que abarca el consentimiento informado, mecanismos de retroalimentación sólidos, la educación del usuario, la opción de exclusión voluntaria y una comunicación clara mediante técnicas como el marcado de agua.

Consentimiento Informado y Derechos del Usuario

Desarrollar políticas que requieran información clara para los usuarios antes de que un sistema de IA tome decisiones en su nombre. Para escenarios de alto impacto (empleo, finanzas o atención médica), proporcionar explicaciones de los procesos de toma de decisiones y mecanismos de apelación. Fundamentalmente, garantizar que las interacciones usuario-IA estén regidas por protocolos de consentimiento claros.

Bucles de Retroalimentación y Autonomía

Integrar mecanismos para que los usuarios ofrezcan comentarios o impugnen las decisiones impulsadas por la IA. Esto protege la autonomía del usuario y fomenta una participación ética.

Educación del Usuario Final

Invertir en programas que eduquen a los usuarios sobre las limitaciones y los usos apropiados de los modelos de IA, incluidas las medidas de seguridad, para promover interacciones informadas y aumentar la confianza pública.

La Disposición de Exclusión Voluntaria

Proporcionar a los usuarios la opción explícita de optar por no participar en los procesos automatizados de IA, lo que permite la intervención humana en su lugar. Las notificaciones son esenciales: los usuarios deben ser informados cuando un sistema de IA genera contenido, consejos, decisiones o acciones, y se les debe proporcionar explicaciones claras de los criterios subyacentes.

Procedencia y Transparencia del Contenido

Emplear técnicas de marcado de agua para identificar los resultados generados por la IA. Si bien no es infalible, esto ayuda a los usuarios a distinguir entre el contenido tradicional y el generado por la IA.

¿Qué prácticas continuas de supervisión y mantenimiento son esenciales para los sistemas de IA?

Para que los sistemas de IA sigan siendo conformes y eficaces, es crucial contar con una serie de prácticas de supervisión y mantenimiento. Estas prácticas abordan posibles problemas como la deriva del modelo, las vulnerabilidades de seguridad y la evolución de los panoramas normativos.

Revisiones de Cumplimiento de la IA

Los equipos de cumplimiento de la IA deben realizar revisiones periódicas para auditar los modelos de IA, asegurando su continua alineación con las regulaciones, los marcos y las políticas internas. Documentar y actualizar estas auditorías en las fichas de los modelos es un paso clave para mantener la transparencia.

Intercambio Responsable de Información

Establecer procesos claros para compartir responsablemente la información sobre la seguridad de la IA con las partes interesadas pertinentes, incluidos los gobiernos, la industria y la sociedad civil. Esto incluye el intercambio de información sobre los riesgos de seguridad, las posibles vulnerabilidades y los métodos para mitigar el uso indebido.

Transición y Desmantelamiento del Sistema

Un sistema de IA debe adherirse a un plan detallado de transición o desmantelamiento que cumpla con todas las leyes y regulaciones aplicables. Esto implica salvaguardar la privacidad del usuario y los derechos de los datos, deshacerse adecuadamente de los materiales sensibles y retener la documentación del sistema para los desarrolladores y la organización.

Revisiones de Terceros

Integrar revisiones independientes periódicas para evaluar un modelo de IA con respecto a las métricas de seguridad, protección y calidad de rendimiento. Estas revisiones también podrían incluir evaluaciones de riesgo previas a la implementación, informadas por conocimientos de organizaciones centradas en la gobernanza y la política de la IA.

Supervisión de la Deriva del Modelo

Utilizar sistemas de supervisión automatizados para rastrear el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo y detectar la deriva del modelo o de los datos. Implementar mecanismos que se activen cuando un modelo comience a comportarse de forma impredecible, lo que podría conducir a intervenciones humanas de reentrenamiento.

Directrices para la Terminación del Modelo

Desarrollar protocolos claros de respuesta de emergencia que especifiquen las circunstancias bajo las cuales un sistema de IA debe ser apagado inmediatamente, el proceso para hacerlo y cómo esto puede ser verificado.

Protocolos de Supervisión y Registro

Asegurar que los sistemas de IA estén diseñados para registrar todas las actividades operativas y los resultados generados por la IA, como informes, predicciones y recomendaciones. Proporcionar a las partes interesadas pertinentes acceso a esta información registrada.