Avanzar en el desarrollo de la IA con éxito depende de la responsabilidad y compromiso de los humanos para una implementación exitosa. La ética es indispensable en este panorama.
Así como la IA presenta el potencial de beneficiar
a todas las personas, también presenta crecientes riesgos debido a nuestra
mayor adopción y dependencia, de manera consciente e inconsciente, de sistemas
impulsados por IA.
En una reciente
publicación de la multinacional tecnológica EPAM, los expertos de la compañía
determinaron que para alcanzar el potencial y minimizar y mitigar los riesgos
del desarrollo e implementación de la IA, hay que guiarse por una serie de
principios responsables.
Los 7 principios éticos de la IA responsable
La IA ofrece un vasto potencial para el desarrollo tecnológico en Colombia,
pero también plantea desafíos significativos. Con el objetivo de guiar el
desarrollo responsable de sistemas de IA en el mercado, estos serían los siete
principios fundamentales que marcarán la pauta para un futuro tecnológico ético
y equitativo:
- Diseño centrado en el
humano: el bienestar humano en el diseño de
sistemas de IA debe ser prioridad, asegurándose de que las necesidades y
valores de las personas estén en el centro de cada solución. La evaluación
constante garantizará la durabilidad de este principio en todo el ciclo de
vida del producto.
- Conciencia: Cada profesional involucrado en tecnologías de IA debe comprender
plenamente el contexto y el impacto de sus acciones. La conciencia sobre
los detalles del sistema, el problema que aborda y las consecuencias de
las recomendaciones de IA es clave para un desarrollo ético.
- Comprensión de datos,
privacidad y seguridad: Es fundamental que todas
las personas que trabajan en tecnologías de inteligencia artificial tengan
un profundo conocimiento de los datos con los que están trabajando,
incluida su genealogía y procedencia, y la forma en que se utilizan. Las
elecciones de diseño e implementación del sistema deben alinearse con las
prácticas regulatorias y legales pertinentes. Se debe adoptar un enfoque
proactivo hacia la protección de datos para evaluar constantemente
posibles vulnerabilidades, riesgos y sesgos relacionados tanto con la
operación del sistema, como con la minimización de brechas de datos o el
acceso no autorizado a información sensible. Respetar la privacidad de los
individuos y los derechos de protección de datos debe ser un principio
rector de las actividades de diseño y desarrollo del sistema.
- Equidad y no
discriminación: Los sistemas de IA deben
diseñarse y desplegarse para evitar la discriminación y el sesgo,
promoviendo la equidad y la igualdad. En EPAM, por ejemplo, se integran
perspectivas diversas para asegurar que los sistemas sean justos y no
perpetúen desigualdades existentes.
- Responsabilidad social y
ambiental: Es crucial considerar el impacto
social y ambiental de los sistemas de inteligencia artificial, esforzarse
por minimizar cualquier efecto negativo y considerar el beneficio que el
sistema proporciona en proporción con los costos y riesgos de su
operación. Una opción es que un equipo independiente evalúe estos
impactos.
- Repetibilidad y pruebas:
Los sistemas de inteligencia artificial deben ser
diseñados, probados e implementados de manera que garantice que su rendimiento
y comportamiento puedan ser replicados y verificados. Esto incluye evaluar
y comprender la variabilidad en el comportamiento inherente a algunos
sistemas y el rendimiento real de los sistemas algorítmicos, considerando
la variabilidad humana. Se debe implementar un estándar de pruebas antes
de la producción que incluya pruebas para todos los principios aquí
delineados. Las pruebas también deben llevarse a cabo durante el
desarrollo, y se debe establecer un plan para el monitoreo y evaluación continuos.
El diseño y la implementación deben mejorarse con el tiempo para maximizar
el impacto positivo en los usuarios y monitorear constantemente los
efectos negativos o cambios en el rendimiento esperado y observado.
- Responsabilidad: Cada persona que trabaje en tecnologías de inteligencia
artificial debe reconocer una responsabilidad compartida por el efecto de
sus sistemas en individuos y en la sociedad. Se debe designar una persona
o un grupo de personas responsables de cada componente del sistema para el
desarrollo y la comunicación de riesgos y decisiones basadas en
intenciones. El equipo de desarrollo debe mantener estándares de auditoría
y una cadena de responsabilidad. Es crucial diseñar y desarrollar un plan
de monitoreo y mitigación para cualquier daño originado por la tecnología
de inteligencia artificial.
El factor humano es indispensable para una IA exitosa
En el compromiso
con el mercado local, la inteligencia artificial responsable va más allá de
cumplir con regulaciones; nos pone a todos nosotros en el corazón del proceso
de diseño del sistema. Aquí, los objetivos, resultados, comportamientos y
rendimiento están intrínsecamente vinculados al bienestar humano.
Este enfoque
reflexivo, intencional y sistemático significa que cada decisión de diseño
tiene como prioridad su beneficio y su seguridad. En este contexto, la
inteligencia artificial deja de ser oportunista para convertirse en una
herramienta dedicada a mejorar su calidad de vida e impulsar el progreso de
manera ética y equitativa.
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