AI Transparency: Pilar fundamental para una IA ética y segura

Ya es innegable que la inteligencia artificial está transformando rápidamente el mundo de los negocios a medida que se integra más y más en la estructura de las organizaciones y la vida de los usuarios.  

Sin embargo, su rápida evolución también abre una puerta a algunos riesgos a medida que las organizaciones luchan con desafíos en torno a la implementación de esta tecnología para que sea responsable y así se minimice el riesgo.  

Uno de los pilares de una IA responsable es la transparencia y que las empresas tomen medidas desde ya para garantizar que los modelos sean imparciales, éticos y justos es algo crucial. Repasamos en qué consiste, sus retos y las claves para aplicarla en tu negocio.  

¿Qué es AI Transparency?

Podemos definir la transparencia de IA como la capacidad de comprender el funcionamiento de los sistemas de IA, abarcando conceptos como la explicabilidad, la gobernanza y la rendición de cuentas de la IA.  

Lo ideal es que esta visibilidad de los sistemas de IA esté integrada en cada fase y faceta del modelo, desde su ideación, comprensión, desarrollo, hasta la categorización de los datos, la detección y frecuencia de fallos o la comunicación entres developers, usuarios y partes interesadas.  

Con la llegada de la IA generativa y la evolución de los modelos de Machine Learning, las múltiples facetas de la transparencia de la IA han cobrado protagonismo, pero también ha crecido la preocupación antes los modelos más potentes, los cuales son más difíciles de comprender.  

¿Por qué es importante la transparencia en la inteligencia artificial?

Como cualquier herramienta basada en datos, los algoritmos de IA dependen de la calidad de los datos utilizados para entrenar al modelo. Estos algoritmos están sujetos a sesgos, lo que supone un riesgo inherente a su uso. Es por ello que la transparencia es esencial para garantizar la confianza de los usuarios, los reguladores y los afectados por la toma de decisiones algorítmica.  

La transparencia de la IA se está convirtiendo en una disciplina muy importante en el campo de esta tecnología debido a la necesidad de confianza, auditabilidad, cumplimiento y explicabilidad. Sin transparencia podemos correr el riesgo de crear modelos de IA que pueden perpetuar de forma inadvertida sesgos perjudiciales, tomar decisiones inescrutables o llevar a resultados peligrosos en aplicaciones de alto riesgo.  

De hecho, con la llegada de la IA generativa, ha puesto aún más el foco en la importancia de la transparencia y ha aumentado la presión en las empresas a la hora de mejorar su gobernanza en torno a los datos no estructurados con los que trabajan los LLM. 

Sus complejas interacciones dentro de las enormes redes neuronales utilizadas para crear estos modelos de GenAI hacen que los procesos de toma de decisiones sean menos transparentes, pues estos pueden presentar comportamientos o capacidades inesperados. Esto plantea nuevos retos sobre cómo garantizar la transparencia de funciones no previstas.  

Retos de la AI Transparency

La transparencia de la IA es un trabajo en progreso a medida que la industria descubre nuevos problemas y mejores procesos para mitigarlos.  

Las prácticas de IA transparente ofrecen numerosos beneficios, pero también plantean problemas de seguridad y privacidad. Por ejemplo, cuanta más información se proporcione sobre el funcionamiento interno de un proyecto de IA, más fácil será para los delincuentes digitales encontrar y explotar vulnerabilidades.  

También otro de los retos es la disyuntiva entre transparencia y protección de la propiedad intelectual. Pero no es el único, pues también nos encontramos con la barrera de dar explicaciones claras de programas complejos y algoritmos de Machine Learning a personas no expertas.  

Por otro lado, tampoco hay actualmente estándares de transparencia para la IA a nivel mundial, lo que supone un reto más que sumar a la lista.  

Transparencia vs. explicabilidad vs interpretabilidad vs. gobernanza de datos

Como decíamos más arriba, la transparencia de IA se construye a través de numerosos procesos, cuyo objetivo es garantizar que todas las partes interesadas comprendan claramente el funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial, incluyendo cómo toma decisiones y procesa datos.  

• La explicabilidad es la capacidad para describir cómo el algoritmo del modelo llega a tomar sus decisiones de una forma comprensible para los no expertos. 

• La interpretabilidad se centra en el funcionamiento interno del modelo, con el objetivo de comprender cómo sus entradas específicas llevaron a la salida del modelo. 

• La gobernanza de datos proporciona información sobre la calidad e idoneidad de los datos utilizados para el entrenamiento y la inferencia en la toma de decisiones algorítmicas.  

Aunque las dos primeras son cruciales para lograr la transparencia de IA, no la abarcan por completo, pues también implica ser transparente con respecto al manejo de los datos, las limitaciones del modelo, los posibles sesgos y el contexto de su uso.  

Por todo ello, la transparencia de los datos es fundamental para la transparencia de la IA, pues afecta directamente la fiabilidad, la equidad y la rendición de cuentas de los sistemas de IA.  

Para garantizar esto, se debe documentar claramente el origen de las fuentes de datos, cómo se recopilaron y cualquier proceso de preprocesamiento al que se hayan sometido. Así, estas herramientas permitirán a las organizaciones rastrear los flujos de datos desde el origen hasta el resultado, garantizando que cada paso del proceso de la toma de decisiones de IA sea auditable y explicable.  

Mejores prácticas para implementar la transparencia de IA

Como hemos comentado a lo largo del artículo, la IA está transformando y va a transformar la vida de las empresas, las personas y las industrias de manera global. De hecho, usada correctamente, puede ser una poderosa herramienta para abordar desafíos globales como el cambio climático o las desigualdades sociales.  

La transparencia de la inteligencia artificial tiene múltiples facetas, por ello, los equipos deben identificar y examinar cada uno de los posibles problemas que la obstaculizan. Los responsables de toma de decisiones deben considerar el amplio espectro de aspecto de la transparencia: 

• La transparencia de procesos audita las decisiones durante el desarrollo y la implementación. 

• La transparencia del sistema proporciona visibilidad sobre el uso de la IA. 

• La transparencia de datos ayuda a tener visibilidad de los datos que se usan para entrenar sistemas de IA. 

• La transparencia del consentimiento informa a los usuarios de cómo se podrían utilizar sus datos en los sistemas de IA.  

• La transparencia del modelo revela cómo funcionan los sistemas de IA, posiblemente explicando los procesos de toma de decisiones o haciendo que los algoritmos sean de código abierto.  

Para ello, todo el potencial de esta práctica debe abordarse con un enfoque de transparencia a la hora de implementar la IA. Para ello, se pueden seguir algunos pasos que fomenten buenas prácticas:  

1. Desarrollar un marco que respalde el uso responsable de la IA: los frameworks ayudan a garantizar que la IA se utilice de forma responsable, segura y justa, lo que facilita que los usuarios confíen más en sus modelos de IA.  
2. Interactuar proactivamente desde el inicio: mantener a todas las partes implicadas desde el comienzo será crucial a la hora de tomar decisiones, así como supervisar y monitorizar los aspectos que garanticen en buen funcionamiento de los modelos.  
3.  Tener en cuenta la diversidad y huir de los sesgos: un equipo de desarrollo diverso es fundamental para mitigar el riesgo de sesgo, además de ayudar a que las herramientas de IA satisfagan las necesidades y expectativas de las organizaciones. 
4. Aplicar principios de gobernanza: las empresas deben definir los objetivos, riesgos y supervisar minuciosamente su estrategia de IA, así como garantizar que esta se utilice e implemente de forma responsable y que los usuarios reciban la capacitación adecuada. Aplicar los principios de gobernanza hará que los modelos se puedan evaluar de forma correcta, aplicando medidas de protección. 
5. Integrar barreras de seguridad: estas son fundamentales para el uso responsable de los modelos. Las podemos ver como salvaguardas algorítmicas o un conjunto de filtros y reglas diseñados para garantizar que los sistemas de IA funcionen de forma ética y legal.  

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