Más Allá de los Modelos Seguros: Por Qué la Gobernanza de IA Debe Abordar Ecosistemas Inseguros
Las herramientas de IA, aunque bien alineadas, pueden causar daño cuando se despliegan en sistemas desalineados, opacos o no preparados. A medida que crece la atención global hacia la gobernanza de la IA, gran parte del enfoque sigue centrado en la seguridad a nivel de modelo, garantizando que la herramienta funcione como se pretende. No obstante, muchos de los riesgos más inmediatos no provienen de la IA en sí, sino de cómo funciona dentro de su contexto.
Por ejemplo, los sistemas de recomendación en plataformas de redes sociales son técnicamente sólidos, diseñados para optimizar el compromiso del usuario. Sin embargo, al hacerlo, han demostrado amplificar la polarización y la desinformación. El problema no radica en la lógica del algoritmo, sino en el incentivo de la plataforma para priorizar la atención a toda costa.
De manera similar, las herramientas de IA utilizadas en contratación han mostrado discriminación racial y de género a pesar de cumplir con los estándares técnicos. Un sistema, por ejemplo, clasificó a los candidatos de manera más baja por haber asistido a colegios solo para mujeres, no debido a un fallo técnico, sino porque heredó sesgos de decisiones de contratación pasadas y se desplegó sin supervisión significativa.
De Modelos Seguros a Ecosistemas Seguros
A pesar de los evidentes riesgos de ecosistemas de despliegue inseguros, el enfoque predominante en la gobernanza de IA sigue enfatizando las intervenciones previas al despliegue—como la investigación de alineación, herramientas de interpretabilidad y pruebas de adversarios—destinadas a garantizar que el modelo sea técnicamente sólido. Iniciativas de gobernanza como la Ley de IA de la UE, aunque vitales, colocan principalmente obligaciones en los proveedores y desarrolladores para garantizar el cumplimiento a través de la documentación, la transparencia y los planes de gestión de riesgos.
Sin embargo, la gobernanza de lo que sucede después del despliegue, cuando estos modelos ingresan en instituciones con sus propios incentivos, infraestructuras y supervisión, recibe comparativamente menos atención. Las responsabilidades del desplegador son solo débilmente integradas en la gobernanza de riesgos en curso y se centran principalmente en requisitos procedimentales, como el mantenimiento de registros y la garantía de supervisión humana, en lugar de evaluar si la institución que despliega tiene la capacidad, los incentivos o las salvaguardias para utilizar el sistema de manera responsable.
La interacción de los sistemas de IA con entornos sociales dinámicos a menudo produce efectos que no fueron previstos en el momento del despliegue y la evaluación de riesgos. Por lo tanto, la gobernanza debe ser iterativa, capaz de monitorear resultados reales y responder a nuevos riesgos a medida que surgen.
Un Marco de Evaluación de Riesgos Consciente del Contexto
Para ayudar a desplazar el enfoque más allá de la gobernanza centrada en el modelo, se destacan cuatro características críticas de los ecosistemas de despliegue que pueden amplificar o mitigar los riesgos de la IA en la práctica:
- Alineación de incentivos: La gobernanza debe considerar si las instituciones que despliegan sistemas de IA priorizan el bien público sobre objetivos a corto plazo, como el beneficio o la eficiencia.
- Preparación contextual: No todos los ecosistemas de despliegue están igualmente equipados para gestionar los riesgos de la IA. Factores subyacentes como las salvaguardias legales y la literacidad de IA de los profesionales relevantes influyen en cómo se puede utilizar un modelo de manera responsable.
- Responsabilidad institucional y transparencia del poder: Las instituciones que despliegan sistemas de IA deben estar estructuradas de manera que sean responsables, cuestionables y equitativas.
- Supervisión adaptativa y riesgo emergente: La gobernanza debe incluir mecanismos claros para detectar y abordar los riesgos que emergen de las maneras específicas y contextos en los que se despliegan estos sistemas.
Conclusión
En conclusión, no solo necesitamos modelos seguros, sino ecosistemas de despliegue seguros. A medida que la IA se incrusta cada vez más en las sociedades, los riesgos no yacen solo en el código rebelde sino también en los puntos ciegos de la gobernanza: incentivos que no examinamos, contextos que no evaluamos y daños que solo notamos demasiado tarde. Ampliar la perspectiva de gobernanza para incluir la seguridad del ecosistema de despliegue es esencial para mitigar los riesgos asociados con la IA.
