La inteligencia artificial responsable es una práctica en la gestión e implementación de sistemas de IA que enfatiza la seguridad, confiabilidad y ética de dichos sistemas.

El resultado final del desarrollo de aplicaciones de sistemas de IA es el resultado de una serie de decisiones tomadas por programadores, diseñadores y gerentes.

La inteligencia artificial responsable se centra en guiar proactivamente estas decisiones hacia resultados éticos y justos, teniendo en cuenta la importancia de mantener los valores humanos en el centro del proceso de toma de decisiones.

Esto incluye respetar principios fundamentales como la equidad, la confiabilidad y la transparencia, equidad, confiabilidad y seguridad, privacidad y protección de datos, inclusión, transparencia y responsabilidad. 

Estos principios forman la base para un enfoque consciente y confiable de la IA, especialmente en una era en la que la tecnología avanzada se está extendiendo cada vez más a los productos y servicios cotidianos. 

Este artículo profundiza en los principios de la inteligencia artificial responsable y los sistemas implementados para implementar un enfoque responsable para el desarrollo de la IA.

JUSTICIA E INCLUSIÓN EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

Por ejemplo, un sistema de IA utilizado en la atención sanitaria debería proporcionar recomendaciones de tratamiento imparciales, independientemente del historial clínico o el entorno socioeconómico del paciente. 

Los marcos modernos de inteligencia artificial incorporan componentes dedicados a evaluar la equidad. Estas herramientas analizan cómo se comportan los modelos de IA entre diferentes grupos definidos por género, etnia, edad y otras características. Un ejemplo podría ser un algoritmo de selección de candidatos para un puesto, que debería evaluar a los candidatos de manera justa, evitando favorecer o penalizar a grupos específicos basándose en características irrelevantes para las calificaciones laborales, como el género o el color de la piel. 

FIABILIDAD Y SEGURIDAD DE LOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La confiabilidad y la seguridad son elementos cruciales para los sistemas de IA. Estos deben funcionar de forma coherente y segura, garantizando respuestas adecuadas incluso en situaciones imprevistas y protegiéndose de manipulaciones nocivas.

Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial utilizado para el control del tráfico aéreo debe poder manejar situaciones de emergencia de manera confiable, sin comprometer la seguridad.

En los marcos de IA, los componentes de análisis de errores juegan un papel fundamental. Estas herramientas examinan la distribución de errores en un modelo e identifican cohortes de datos con una frecuencia de error superior a la normal. Esto puede revelar problemas de rendimiento en grupos demográficos específicos o en condiciones de entrada inusuales que no estaban representadas adecuadamente en los datos de capacitación.

Por ejemplo, se debe probar un sistema de reconocimiento de voz para garantizar que funcione de manera confiable y segura para usuarios con diferentes acentos y formas de hablar, evitando errores sistemáticos que podrían limitar su usabilidad para algunos grupos.

REDES NEURONALES Y EL DESAFÍO DE INTERPRETAR MODELOS DE «CAJA NEGRA»

Es esencial que las personas comprendan las decisiones que toman los sistemas de inteligencia artificial, especialmente cuando tienen un impacto significativo en la vida diaria. Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial utilizado por un banco para evaluar las aprobaciones de préstamos o por una empresa para seleccionar candidatos para puestos de trabajo debe ser transparente en sus decisiones.

Un aspecto crucial de la transparencia es la interpretación, es decir, proporcionar explicaciones claras sobre el funcionamiento y las decisiones de los sistemas de IA. Esto permite a las partes interesadas comprender cómo y por qué un sistema de IA opera de una determinada manera. Esta comprensión permite la identificación de posibles problemas de desempeño, preocupaciones de equidad, exclusiones de procedimientos o resultados inesperados.

Las redes neuronales, la tecnología fundamental de la inteligencia artificial moderna, a menudo funcionan como modelos de “caja negra”. Esto significa que, a pesar de su alta eficacia para resolver problemas complejos, el proceso interno de toma de decisiones de estas redes suele ser opaco y difícil de interpretar. Esta característica representa un desafío importante, especialmente cuando las decisiones tomadas por estos modelos tienen un impacto directo en la vida de las personas.

Por ejemplo, en un sistema de inteligencia artificial utilizado para diagnóstico médico, una red neuronal podría identificar con precisión la presencia de una enfermedad basándose en imágenes radiológicas. Sin embargo, sin una comprensión clara de cómo y por qué el modelo hizo un diagnóstico determinado, los médicos podrían mostrarse reacios a confiar en estas recomendaciones.

Para abordar este desafío, se han desarrollado técnicas de interpretación de modelos de IA de “caja negra”. Estos métodos tienen como objetivo hacer que el proceso de toma de decisiones de los modelos de redes neuronales sea más transparente y comprensible.

Una de las técnicas más comunes es el análisis de características de entrada, que busca determinar qué datos específicos influyeron más en la decisión del modelo. Por ejemplo, en un modelo de IA para el reconocimiento de imágenes, esta técnica puede identificar qué partes de la imagen fueron cruciales para la clasificación del modelo.

Otra técnica importante es la generación de explicaciones contrafácticas, que ilustran cómo un ligero cambio en los datos de entrada podría conducir a una decisión opuesta. Esto ayuda a comprender los límites y las condiciones de funcionamiento del modelo. Por ejemplo, en un sistema de inteligencia artificial (o aprendizaje automático) para la aprobación de créditos, una explicación contrafactual podría mostrar cómo un pequeño aumento en los ingresos del solicitante habría llevado a la aprobación del préstamo.

Estas técnicas no solo aumentan la transparencia de los modelos de IA, sino que también ayudan a mejorar la confianza de los usuarios en los sistemas basados ​​en inteligencia artificial, promoviendo su uso más informado y responsable.

TRANSPARENCIA EN SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En el ámbito de los marcos de aprendizaje automático, la transparencia se logra mediante funciones de simulación e interpretación de modelos. 

Estas características permiten a los científicos y desarrolladores de datos proporcionar descripciones accesibles de las predicciones de un modelo. El componente de interpretación del modelo normalmente ofrece varias visualizaciones:

Explicaciones globales: por ejemplo, ¿cuáles son las características que influyen en el comportamiento general de un modelo de préstamo?

Explicaciones locales: por ejemplo, ¿por qué se aprobó o rechazó la solicitud de préstamo de un cliente en particular? Explicaciones para una cohorte de datos específica: por ejemplo, ¿qué factores influyen en las decisiones de un modelo de préstamo para candidatos de bajos ingresos?

Además, el componente de simulación contrafactual ayuda a comprender y depurar los modelos de IA y aprendizaje automático, mostrando cómo reaccionan ante cambios y perturbaciones en las características.

Muchos marcos también incluyen un cuadro de mando responsable de la IA, que actúa como un informe personalizable. Los desarrolladores pueden configurar, generar, descargar y compartir este cuadro de mando con partes técnicas y no técnicas, para informarles sobre la integridad de los conjuntos de datos y modelos, lograr el cumplimiento y generar confianza. El cuadro de mando también se puede utilizar en auditorías para examinar las características de los modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

PRIVACIDAD Y SEGURIDAD EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

A medida que la inteligencia artificial avanza y se integra más en la vida cotidiana, se hace necesario garantizar la protección de la privacidad y la seguridad de la información, tanto personal como corporativa. En el campo de la IA, la gestión de la privacidad y la seguridad de los datos desempeña un papel crucial, ya que el acceso a datos precisos y sustanciales es fundamental para el funcionamiento eficaz de los sistemas de inteligencia artificial. Estos sistemas deben cumplir con las regulaciones de privacidad que requieren transparencia en la adquisición, uso y almacenamiento de datos, así como brindar a los usuarios control sobre su información.

En IA y Machine Learning, la privacidad y la seguridad están garantizadas a través de diversas funciones y protocolos. Los administradores y desarrolladores pueden crear configuraciones de seguridad que cumplan con las políticas de la empresa. Esto incluye la capacidad de:

Limite el acceso a recursos y operaciones según la cuenta o grupo de usuario.

Controlar las comunicaciones de red entrantes y salientes.

Cifre datos en movimiento y en reposo.

Realizar análisis de vulnerabilidad.

Establecer y monitorear políticas de configuración.

Se han desarrollado varios proyectos de código abierto para fortalecer aún más los principios de privacidad y seguridad:

SmartNoise: desarrollado conjuntamente por Microsoft y el Instituto de Ciencias Sociales Cuantitativas (IQSS) de Harvard y la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas (SEAS) como parte de la iniciativa Open Differential Privacy (OpenDP). La versión inicial de la plataforma se lanzó en mayo de 2020 e incluye mecanismos para proporcionar resultados «enmascarados» a los usuarios de consultas analíticas para proteger el conjunto de datos subyacente. SmartNoise incluye algoritmos para diferenciar datos privados, técnicas para gestionar presupuestos de privacidad para consultas posteriores y otras capacidades. Esta herramienta aprovecha la privacidad diferencial, una técnica que garantiza la seguridad de los datos individuales manteniéndolos privados. En el ámbito del aprendizaje automático, la privacidad diferencial puede ser crucial para el cumplimiento normativo. SmartNoise ofrece componentes para el desarrollo de sistemas con privacidad diferencial. https://smartnoise.org/

Counterfit: Otra herramienta de código abierto desarrollada por Microsoft, Counterfit, está diseñada para ayudar a los desarrolladores a simular ciberataques contra sistemas de inteligencia artificial. Counterfit permite probar modelos de IA alojados en diversos entornos, tanto en la nube como local. Independientemente de los modelos de IA, admite diferentes tipos de datos, como texto, imágenes e entradas genéricas. https://github.com/Azure/counterfit

Estas herramientas y protocolos de seguridad representan pasos importantes hacia la creación de un ecosistema de inteligencia artificial que no sólo sea avanzado y funcional sino también seguro y respetuoso con la privacidad del usuario.

RESPONSABILIDAD EN EL DISEÑO Y DISTRIBUCIÓN DE SISTEMAS DE IA 

En el campo de la inteligencia artificial, quienes diseñan e implementan sistemas de IA tienen la obligación de garantizar que estos sistemas funcionen de manera responsable. Es crucial que las organizaciones adopten regulaciones industriales para establecer estándares de rendición de cuentas, asegurando que los sistemas de inteligencia artificial no se conviertan en la autoridad última en las decisiones que afectan e impactan la vida de las personas. Además, es esencial que los humanos mantengan un control significativo sobre los sistemas de inteligencia artificial, especialmente aquellos que son altamente autónomos.

En los marcos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, la responsabilidad se garantiza mediante la adopción de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), que aplica principios y prácticas para mejorar la eficacia de los flujos de trabajo de inteligencia artificial. Los marcos generalmente apoyan la definición de la responsabilidad de los sistemas de IA a través de varias características de MLOps: 

Registro, almacenamiento y distribución de modelos desde cualquier lugar, realizando un seguimiento de los metadatos esenciales para el uso del modelo.

Capturar y gestionar datos de gobernanza para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, registrando detalles como quién publicó los modelos, motivos de los cambios y el momento de implementación o uso en producción.

Notificaciones y alertas para eventos clave en el ciclo de vida del Machine Learning, incluida la finalización de experimentos, el registro de modelos, su distribución y la detección de variaciones de datos.

Monitorear aplicaciones para identificar problemas operativos y relacionados con el aprendizaje automático, analizar diferencias en las entradas del modelo entre las fases de entrenamiento e inferencia y explorar métricas específicas del modelo.

El cuadro de mando de la inteligencia artificial responsable es un elemento crucial en el marco de la rendición de cuentas. Esta herramienta facilita la interacción y el diálogo entre las partes interesadas, ofreciendo a los desarrolladores la oportunidad de organizar, descargar y distribuir datos detallados sobre la confiabilidad de los modelos de IA. Este intercambio de información, accesible tanto para expertos de la industria como para personas no técnicas, es fundamental para establecer un clima de confianza y transparencia.

Para respaldar aún más la toma de decisiones comerciales, los marcos de aprendizaje automático proporcionan dos tipos esenciales de información:

Información detallada basada en datos: esta información ayuda a las partes interesadas a comprender el impacto causal de acciones o tratamientos específicos basándose en el análisis de datos históricos. Por ejemplo, una empresa podría utilizar esta información para determinar el efecto de una nueva estrategia de marketing en las ventas, analizando datos históricos para comprender cómo las variaciones en la estrategia de marketing han afectado las ventas en el pasado.

Información basada en modelos: responden preguntas específicas planteadas por los usuarios, como «¿Qué acciones puedo tomar para lograr un resultado diferente en el futuro?» Esta información, proporcionada a los científicos de datos a través del componente de simulación contrafactual, permite examinar escenarios alternativos y sus posibles repercusiones. Por ejemplo, una empresa podría utilizar esta característica para predecir cómo pequeñas variaciones en la cadena de suministro podrían afectar la producción, lo que permitiría a los ejecutivos tomar decisiones informadas para optimizar la eficiencia.

El uso de estas herramientas y metodologías no solo mejora la responsabilidad de los sistemas de IA, sino que también estimula un uso más consciente e informado de la inteligencia artificial en las estrategias y decisiones comerciales.

En conclusión…

A medida que navegamos por el panorama de la inteligencia artificial en rápida evolución, el énfasis en la privacidad, la seguridad y el diseño e implementación responsables de los sistemas de IA es primordial. La integración de la IA en diversos aspectos de la vida diaria y las operaciones comerciales plantea la necesidad de un enfoque equilibrado que respete la privacidad del usuario y la seguridad de los datos y, al mismo tiempo, aproveche los beneficios de la tecnología avanzada.

 El artículo subraya la importancia de lograr un equilibrio entre el avance tecnológico y la responsabilidad ética. 

A medida que la IA continúe permeando varios sectores, el enfoque en la privacidad, la seguridad y el uso responsable será fundamental para generar confianza en los sistemas de IA. Esto no solo fomentará la innovación, sino que también garantizará que la IA sirva como una fuerza positiva en la sociedad, mejorando en lugar de socavar los valores y la dignidad humanos.

Gianpiero Andrenacci/Medium

 

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