Investigando la responsabilidad de la Inteligencia Artificial a través de la gobernanza de riesgos
La creciente prevalencia de sistemas basados en Inteligencia Artificial (IA) y el desarrollo de regulaciones específicas han hecho que la responsabilidad por las consecuencias resultantes del uso de estas tecnologías sea cada vez más importante. Sin embargo, las estrategias concretas para abordar estos desafíos aún no se han desarrollado adecuadamente para los profesionales de la IA.
Métodos de Investigación
Este estudio se centra en cómo los métodos de gobernanza de riesgos pueden ser utilizados para gestionar la responsabilidad en el contexto de la IA. Se llevó a cabo una metodología exploratoria basada en talleres para investigar los desafíos actuales en cuanto a la responsabilidad y los enfoques de gestión de riesgos planteados por profesionales de la academia y la industria.
Resultados y Discusión
El diseño interactivo del estudio reveló varias perspectivas sobre los aspectos que funcionan o no en la gestión de riesgos de la IA. A partir de las opiniones recogidas, se derivaron cinco características necesarias para las metodologías de gestión de riesgos en IA: equilibrio, extendibilidad, representación, transparencia y orientación a largo plazo.
Desafíos en la Aplicación de la Gobernanza de Riesgos
A pesar de la existencia de conceptos fundamentales para la gestión de riesgos y la responsabilidad, existen dificultades en la transferencia de estos a las tecnologías basadas en IA. Las brechas de responsabilidad son un factor que contribuye a estos desafíos, lo que plantea la pregunta: ¿cómo pueden los conceptos de gestión de riesgos (estándar) ser utilizados para administrar la responsabilidad en el contexto de la IA?
Talleres Exploratorios
Se organizaron dos talleres participativos con expertos y profesionales del campo, cada uno enfocado en subaspectos diferentes de la investigación. El primer taller se centró en «Requisitos de Responsabilidad para Aplicaciones de IA», donde se investigaron riesgos y responsabilidades derivadas de los sistemas basados en IA. El segundo taller, titulado «Gestión de Riesgos y Evaluación de Responsabilidades para Sistemas de IA», se centró en la gobernanza de riesgos de IA y la aplicación de métodos existentes en la práctica.
Conclusiones
Este trabajo aporta tres contribuciones principales:
- Proporciona una visión general de las preguntas más urgentes sobre la responsabilidad y la gobernanza de riesgos.
- Ofrece información sobre las opiniones de los profesionales respecto a la gobernanza de riesgos, colocando sus perspectivas en el centro de las consideraciones de responsabilidad.
- Deriva características requeridas para las metodologías de gestión de riesgos en IA y determina necesidades de clarificación y acción para ayudar a trasladar la responsabilidad de la IA de una etapa conceptual a la práctica en la industria.
En resumen, la investigación destaca la importancia de establecer un marco de gobernanza de riesgos efectivo para gestionar la responsabilidad en la IA. A medida que la tecnología avanza, es crucial que las estrategias de gestión de riesgos se adapten para abordar los desafíos emergentes relacionados con la IA, garantizando así una implementación responsable y ética de estas tecnologías en la sociedad.
