Por qué la Inteligencia Artificial Responsable es Importante Ahora
La Inteligencia Artificial (IA) se está implementando ampliamente en diversas disciplinas como las finanzas, la manufactura, la salud y la educación, más que en cualquier otro momento de la historia. Esto genera una creciente preocupación entre los constructores y usuarios de IA sobre la responsabilidad de su uso, dado el potencial de daños y beneficios que puede acarrear a la sociedad. Es fundamental que las compañías se aseguren de que los beneficios de la IA superen a los daños.
Dimensiones de la IA Responsable
Los siguientes aspectos definen cómo se debe desarrollar, desplegar y gestionar la IA para garantizar que sea ética, justa, transparente y beneficiosa para la sociedad.
a) Justicia
La evitación de sesgos y la discriminación son cruciales. Esto implica armonizar los resultados probables en cuestiones como la raza, ingresos, orientación sexual o género a través de la toma de decisiones algorítmica. Por ejemplo, un algoritmo de contratación que presenta sesgos a favor o en contra de solicitantes con nombres asociados a un género o etnicidad particular.
b) Responsabilidad
¿Quién es responsable de los efectos de un sistema de IA: desarrolladores, empresas o usuarios? Esto exige transparencia y procesos organizacionales, así como la documentación y el intercambio de cómo se crearon, entrenaron y evaluaron los modelos y conjuntos de datos.
Existen dos modos de documentación de responsabilidad:
- Model Cards: Un documento estándar que describe el propósito, rendimiento, limitaciones y consideraciones éticas de un modelo de aprendizaje automático, promoviendo la transparencia y la responsabilidad.
- Data Cards: Resúmenes estructurados de hechos esenciales sobre diversos aspectos de los conjuntos de datos de aprendizaje automático necesarios para las partes interesadas durante el ciclo de vida de un proyecto.
c) Seguridad y Protección
La seguridad de la IA debe seguir un procedimiento para evitar y gestionar acciones que puedan causar daños, ya sea de manera intencionada o no. Se recomienda realizar pruebas de estrés en la IA para verificar que funcione como se espera frente a brechas, perturbaciones y estabilidad bajo presión.
Para evaluar la seguridad de la IA, se necesita realizar pruebas adversariales: intentar “romper” una aplicación proporcionando datos que incluyan contenido explícitamente dañino u ofensivo.
d) Privacidad
Es esencial considerar las implicaciones potenciales del uso de datos sensibles, cumpliendo con requisitos legales y regulatorios, así como con las expectativas de los individuos en cuanto a la protección de sus datos.
e) Transparencia
Los procesos de toma de decisiones de la IA deben ser comprensibles para los usuarios y partes interesadas, explicando cómo funcionan los modelos y por qué se producen ciertos resultados. Es crucial plantear preguntas sobre qué pasos son necesarios para garantizar que los usuarios tengan la transparencia y el control adecuados sobre sus datos.
f) Inclusividad
Es importante tener en cuenta diversas perspectivas en el diseño de la IA para reflejar las necesidades de distintas poblaciones, evitando la exclusión de grupos subrepresentados.
g) Sostenibilidad
Es necesario evaluar el impacto ambiental de la IA, como el consumo de energía de modelos grandes, y promover prácticas ecológicas.
h) Diseño Centrado en el Humano
Se debe priorizar el bienestar humano, asegurando que la IA complemente en lugar de reemplazar el juicio humano donde sea apropiado.
