Descubre qué es la IA responsable y los 4 principios en los que se basa. Por qué surgió, los riesgos de la inteligencia artificial, proyectos en marcha y ejemplos de IA responsable.
IA responsable: claves para comprender el futuro de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial está integrada en nuestro día a día. Desde aparatos destinados al ocio o al hogar a sistemas más complejos utilizados por entidades públicas y empresas privadas. Pero para que esta tecnología sea aceptada con total confianza por el público, es necesario que los sistemas de IA sean justos, éticos, precisos y transparentes. Es momento de comprender la importancia de la IA responsable para el futuro de la inteligencia artificial.
Índice de contenidos (13)
- Que es la IA responsable: los riegos y el futuro de la inteligencia artificial
- Cuando surge la IA responsable
- El desafio de los sesgos y la discriminacion: el futuro de la inteligencia artificial
- Los cuatro principios en los que se basa la IA responsable
- Ventajas de implantar una IA responsable
- Proyectos y ejemplos de IA responsable
Qué es la IA responsable: los riegos y el futuro de la inteligencia artificial
Los software de inteligencia artificial (IA) ya forman parte de nuestras vidas. Sin duda, es la tecnología del futuro. Pero para confiar plenamente en su funcionamiento y resultados, los sistemas de aprendizaje automático no pueden ser percibidos como injustos, inexactos o dañinos.
El machine learning ya se utiliza en sector médico, educativo, financiero, legal y de marketing, por poner algunos ejemplos. Encontramos herramientas machine learning enfocadas en predicciones para estos sectores empresariales (como los software de IA financiera), el software RPA que automatiza procesos digitales, el software industrial inteligente, avanzados ERP con aprendizaje automático y sistemas de marketing automatizado que predicen tendencias.
Garantizar una IA responsable es fundamental para poder utilizar esta tecnología de forma efectiva y segura, sobre todo teniendo en cuenta su potente impacto social.
Principales características de la IA responsable
El término IA responsable se refiere a la creación y utilización de sistemas de inteligencia artificial que se desarrollan, implementan y utilizan de manera ética y justa.
- Su objetivo es minimizar los riesgos asociados al uso de la inteligencia artificial.
- Se basa en 4 principios: transparencia, equidad, privacidad y responsabilidad.
Cuándo surge la IA responsable
A medida que se ha avanzado en inteligencia artificial y se ha extendido su uso, la preocupación sobre sus posibles impactos también ha crecido, sobre todo en lo relacionado con la privacidad de las personas, la seguridad, el trabajo o la justicia.
En la década de 2010 salieron a la luz diversos incidentes relacionados con los riesgos de la IA debido a los sesgos en los datos utilizados para entrenarla, como casos de discriminación social en tecnologías de reconocimiento facial o comentarios racistas y sexistas en las interacciones de un chatbot.
Valores de la IA responsable
Uno de los primeros escándalos fue en el área de recursos humanos. El programa de selección de personal con IA de una gran empresa de EEUU solo filtraba como aptos a los candidatos varones porque había sido entrenado tomando datos de empleados que habían tenido anteriormente mucho éxito en esos puestos de trabajo; y estos habían sido hombres, el perfil que históricamente entraba a trabajar a esa compañía. Solo pasaban de nivel hombres y generalmente blancos, porque así había sido hasta entonces.
En 2016, la Unión Europea publicó el informe "Hacia una estrategia europea en inteligencia artificial" que incluía la necesidad de desarrollar un enfoque responsable para la IA para el futuro de la inteligencia artificial.
Desde entonces, la IA responsable es en un tema central en la agenda de gobiernos, empresas y organizaciones de todo el mundo.
La IA responsable tiene en cuenta los riesgos de la inteligencia artificial, y sienta las bases para garantizar que respeta los derechos humanos, la privacidad, la transparencia, la equidad y la no discriminación.
Garantizar una IA responsable significa que los sistemas de inteligencia artificial que se utilizan son transparentes en cuanto a su funcionamiento y decisiones, están diseñados para evitar la discriminación y proteger la privacidad de las personas, y sus desarrolladores y usuarios tiene la responsabilidad de asegurarse de que se utilizan de manera ética y justa.
El desafío de los sesgos y la discriminación: el futuro de la inteligencia artificial
La eliminación de sesgos en la IA responsable es uno de sus principales desafíos, pero hay varias técnicas y estrategias que se pueden utilizar para abordar este problema:
- Datos de entrenamiento diversos e imparciales: La IA se entrena con datos y, si los datos que se utilizan están sesgados, el modelo resultante también lo estará. Recopilar datos más diversos y representativos de todas sociedad a la que afectará puede ayudar a reducir los sesgos, así como introducir técnicas de aprendizaje automático equitativas.
- Verificar y auditar los datos: Es importante verificar y auditar los datos utilizados en el entrenamiento de esta tecnología. Si se identifica un sesgo o discriminación, se puede ajustar el modelo o los datos para corregirlo.
- Evaluar los modelos de forma continua: Es importante evaluar los modelos de IA de forma continua para detectar cualquier sesgo que pueda surgir con el tiempo. Esto puede implicar el monitoreo de los resultados de los modelos y su ajuste en función de los resultados.
La calidad de los datos de entrenamiento, las características que se utilizan para tomar decisiones o la diversidad en los equipos de desarrollo son claves para eliminar sesgos y lograr una IA responsable.
- Diversidad en el equipo de desarrollo: Las personas de diferentes orígenes, géneros y perspectivas pueden identificar sesgos que otros podrían pasar por alto. Los equipos de desarrollo deben ser diversos y representar una variedad de experiencias.
Los cuatro principios en los que se basa la IA responsable
- Transparencia. Los desarrolladores y los usuarios deben proporcionar información clara y accesible sobre cómo se recopilan, procesan y utilizan los datos de la IA. De esta forma, podremos explicar sus decisiones y proporcionar información sobre cómo se llegó a ellas.
- Equidad. Los sistemas de IA responsable no deben discriminar a las personas. Hay que diseñarlos y entrenarlos evitando sesgos en los datos en función de factores como la raza, el género, la edad o la orientación sexual.
- Privacidad. La IA responsable garantiza que la información personal que recopila, almacena y utiliza lo hace de manera segura y respetando los derechos de privacidad.
- Responsabilidad. Los desarrolladores y usuarios de tecnología de inteligencia artificial son los responsables de su impacto, de sus acciones y decisiones, de los daños o perjuicios que puedan ocasionar si no se utiliza de manera justa y ética.
Los riesgos de no contar con una IA responsable, son perpetuar la discriminación y las desigualdades para determinados grupos, la pérdida de la confianza en sus decisiones legales o la vulnerabilidad de la privacidad. Pero, ¿y si logramos implantar la IA responsable?
Ventajas de implantar una IA responsable
Confianza en las decisiones
Al desarrollar sistemas de IA responsable que sean éticos, justos y transparentes, las personas y las empresas podrán confiar en esta tecnología para tomar decisiones críticas sin preocuparse por el sesgo o la discriminación, sobre todo en el ámbito legal, financiero o de recursos humanos.
Mayor equidad y justicia con la IA responsable
La IA responsable puede ayudar a garantizar que todos los miembros de la sociedad tengan igualdad de oportunidades y de acceso a servicios, recursos y puestos de trabajo, sin importar su género, raza, origen étnico u otros factores demográficos.
Mejora en la calidad de vida
Los sistemas de IA responsable pueden ayudar a mejorar la calidad de vida de las personas al proporcionar diagnósticos médicos precisos, recomendaciones personalizadas o soluciones a problemas sociales y logísticos complejos.
Eficiencia empresarial: productividad y sostenibilidad
La IA responsable puede ayudar a las empresas a aumentar su eficiencia y productividad al automatizar tareas rutinarias, reducir errores humanos y ofrecer soluciones más rápidas y precisas. Además, al optimizar el uso de los recursos y reducir desperdicios de forma inteligente, también se apuesta por la sostenibilidad y la responsabilidad social corporativa.
El deseo de preservar los valores humanos es lo que motiva el desarrollo ético de la IA. Estamos frente a una revolución, como fue la industrial. Asegurémonos que esta vez lo hacemos bien, para que dentro de 50 o 150 años no tengan que arreglarlo. Vamos a impulsar la tecnología, pero defendiendo valores que favorezcan al ser humano sin que se cuelen otras prioridades empresariales, económicas o de innovar por innovar.
Anna Danes, experta en IA ética y miembro de Ethical Intelligence y OdiseIA.
Proyectos y ejemplos de IA responsable
En los últimos años, ha habido un gran avance de la IA responsable, y diferentes proyectos internacionales lo están implantando.
Dentro de la Unión Europea contamos con diferentes marcos legales para abordar la responsabilidad y ética de la IA, así como guías para el diseño y desarrollo de estos sistemas.
Muchas empresas tecnológicas a nivel internacional ya están tomando en cuenta la IA responsable en su estrategia y desarrollo de productos, como Google, Microsoft, IBM, OpenAI con su ChatGPT o Salesforce, que están invirtiendo en proyectos de IA responsable, creando grupos de trabajo de expertos para abordar sus desafíos éticos, de privacidad, transparencia y responsabilidad.
También se ha investigado mucho sobre la importancia de los sesgos de los datos, y se están desarrollando técnicas para lograr que la inteligencia artificial sea justa e imparcial, evitando prejuicios.
Responsabilidad social corporativa y ética de la IA
La responsabilidad social corporativa, cómo las compañías gestionan su impacto en la sociedad y el medio ambiente, es una de las grandes tendencias empresariales del momento.
La responsabilidad social corporativa implica que las empresas deben actuar de manera ética y transparente, no solo para mejorar su rentabilidad, sino también para contribuir positivamente a la sociedad y al medio ambiente.
Por eso hay una estrecha relación con la ética de la IA. Dentro de sus acciones, estas empresas deben garantizar que sus sistemas de inteligencia artificial también se ajustan a los mismos estándares de uso responsable.
Cada vez más empresas están tomando en cuenta la IA responsable en su estrategia y desarrollo de productos, y están trabajando para garantizar que sus sistemas sean éticos, transparentes y equitativos.
Para profundizar en IA responsable hemos organizado un encuentro digital con Anna Danes, experta en IA ética y miembro de Ethical Intelligence y OdiseIA.