Introducción a los Marcos de IA Responsable
A medida que las capacidades de la IA continúan evolucionando a un ritmo vertiginoso, también lo hace la necesidad de establecer guardrails éticos claros para guiar su desarrollo y despliegue. Desde la mitigación de sesgos hasta la procedencia de datos y la garantía de transparencia, la demanda de una IA responsable ha pasado de ser un ideal aspiracional a una necesidad práctica, especialmente a la luz de los modelos generativos y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) actuales.
Demandas Crecientes de Gobernanza Ética
En respuesta a esta creciente demanda para la gobernanza ética de la IA, numerosos gobiernos, organizaciones y coaliciones han lanzado marcos destinados a ayudar a los equipos a evaluar y mejorar la fiabilidad de sus sistemas de IA. Sin embargo, con tantas guías disponibles, que van desde las Directrices Éticas para una IA Confiable de la Unión Europea hasta herramientas desarrolladas por la OCDE, Canadá y otros, puede ser difícil para los desarrolladores y tomadores de decisiones saber por dónde empezar o cómo aplicar estos marcos en proyectos del mundo real.
Aplicación de Marcos Éticos en Proyectos de IA
Es aquí donde entra en juego la experiencia de especialistas en el campo. Han pasado varios años estudiando los marcos de IA responsable disponibles públicamente, comparando sus enfoques e identificando las conclusiones más prácticas y accionables para los equipos empresariales.
Ejemplo de Aplicación de Directrices Éticas
Un tema crucial que se debe abordar es cómo aplicar las Directrices Éticas de la UE durante un proyecto de desarrollo de LLM. Un aspecto fundamental de la IA responsable es mitigar los sesgos en nuestros datos de entrenamiento, en los modelos y en la forma en que utilizamos esos resultados.
La mayoría de los modelos se entrenan extensamente con datos y recursos disponibles en Internet, pero a menudo, estos datos no son de la mejor calidad. La mayoría de los ejemplos complejos y profesionalmente desarrollados están detrás de muros de pago o firewalls internos.
Mitigación de Alucinaciones en Modelos Generativos
Los marcos de ética proporcionan orientación sobre cómo mitigar las alucinaciones en los modelos generativos, centrándose en cómo realizar mejores promociones, especialmente al indicar al sistema que solo proporcione información verificada. Se menciona la calidad de los datos como el primer paso, seguido de la inclusión de verificaciones humanas y, finalmente, la educación de los usuarios sobre cómo evitar y detectar alucinaciones.
Evaluaciones de Impacto Ético de IA
También surge la pregunta de si existe una forma sencilla de realizar una Evaluación de Impacto Ético de IA sin la intervención de un gran equipo de cumplimiento. Existen herramientas de evaluación que pueden utilizarse para ayudar a los equipos a comenzar rápidamente, ya que no tienen que empezar desde cero. Estas herramientas incluyen listas de verificación, plantillas y otros recursos que ayudan a aquellos que no son auditores o expertos legales a iniciar el proceso de forma más eficiente.
Recursos para Aprender Más
Los equipos de blogs de servicios de IA de Azure han estado escribiendo sobre estos temas durante un tiempo, utilizando un lenguaje sencillo para explicar los conceptos. También se recomienda leer los recursos públicos, como las directrices de la UE, la OCDE y las directrices del gobierno canadiense.
Conclusión
La necesidad de un enfoque responsable hacia la IA es más crítica que nunca. Los marcos éticos ofrecen una guía esencial para los desarrolladores, ayudándoles a construir sistemas de IA más confiables y transparentes en un mundo donde la tecnología avanza rápidamente.
