Inteligencia Artificial Responsable: Asegúrate de Proteger la Información Confidencial
En la era de la inteligencia artificial (IA), la protección de la información confidencial se ha convertido en una prioridad. Es esencial ser consciente de cómo se maneja la información al utilizar herramientas avanzadas como los modelos de lenguaje grande (LLMs), tales como ChatGPT y otros.
La Importancia de Comprender las Necesidades del Usuario
Al utilizar LLMs en tareas laborales, es crucial evaluar qué información se está compartiendo. Un ejemplo anecdótico es el de una persona que, al hablar de limpieza de piscinas, comienza a recibir anuncios relacionados en su teléfono. Esto puede suceder por búsquedas previas o por el uso de plataformas que recopilan datos de usuario, lo que plantea serias preocupaciones sobre la privacidad.
Los agentes de IA basados en LLMs tienen la capacidad de extraer más información de los usuarios a través de interacciones conversacionales, lo que aumenta el riesgo de compartir información privada y confidencial.
Diferencias entre Búsqueda y Asistentes de IA
Cuando se utiliza un motor de búsqueda, la información que se comparte está limitada. Por ejemplo, al investigar sobre salud y seguridad ocupacional (OHS), un usuario puede buscar documentos gubernamentales sin revelar el motivo exacto de su interés. Sin embargo, herramientas como NotebookLM permiten a los usuarios subir múltiples documentos, aumentando el riesgo de compartir información confidencial.
Necesidad de Contenido para Entrenar Modelos de IA
Los proveedores de IA requieren contenido para entrenar sus modelos. Esto incluye datos de usuarios, lo que plantea preocupaciones sobre cómo se utiliza la información compartida. A medida que los modelos evolucionan, las empresas deben ser cautelosas al decidir qué información compartir.
Políticas de Proveedores y «IA Responsable»
Las políticas de uso de datos varían entre los proveedores de IA. Por ejemplo, OpenAI menciona que puede utilizar el contenido proporcionado para mejorar sus servicios. Sin embargo, los usuarios deben optar por no participar si desean que sus datos no sean utilizados para entrenamiento, lo que puede no ser suficiente para proteger la información ya compartida.
La creciente preocupación por el uso responsable de la IA ha llevado a la implementación de estándares como ISO/IEC 42001:2023, que promueve la transparencia y la trazabilidad en el uso de IA.
Riesgos Adicionales en Herramientas de Desarrollo de Software
El uso de herramientas de IA en el desarrollo de software presenta riesgos adicionales, ya que estas herramientas pueden enviar información sensible sin el conocimiento del usuario. Si se comparten datos confidenciales, como claves secretas o certificados, pueden ser utilizados para entrenar futuros modelos, lo que compromete la seguridad de la información.
Formas de Mitigar el Riesgo de Filtración de Información
Para mitigar el riesgo de filtración de información confidencial, se han identificado tres enfoques:
- Modelo Local: Utilizar un modelo que funcione en la máquina local, evitando la filtración de datos.
- Modelo Local Compartido: Ejecutar un modelo en red que pueda ser accedido por usuarios conectados a la red de la empresa.
- Modelo Basado en la Nube: Configurar un modelo en la nube que esté bajo control directo, asegurando que los datos no se utilicen para entrenamiento.
Estos enfoques requieren más esfuerzo para su implementación, pero ofrecen mayor seguridad en comparación con el uso de proveedores públicos.
Conclusión: Uso Responsable de Datos en la IA Generativa
El uso de herramientas de IA debe ser evaluado cuidadosamente. Si no se paga un valor justo por un servicio, se corre el riesgo de que la información se utilice para entrenar modelos futuros. Es fundamental adoptar un enfoque responsable y trabajar con socios de desarrollo de software que comprendan estos riesgos.
La IA presenta oportunidades emocionantes, pero también conlleva riesgos significativos. Por lo tanto, es vital utilizar estas tecnologías de manera responsable.
