Cuando hablamos de confianza en la inteligencia artificial, escuchamos hablar de estos cinco pilares: conciencia, robustez, privacidad, explicabilidad y transparencia. ¿Qué significan todos estos términos? En este momento, generalmente hablamos de cinco pilares fundamentales, pero hay que tener en cuenta que este es un campo que evoluciona rápidamente. Los cinco pilares son: equidad, robustez, privacidad, explicabilidad y transparencia. Vamos a hablar brevemente sobre cada uno de ellos.
Índice
Equidad:
Este pilar se refiere a garantizar que los modelos no se comporten de manera sesgada. Los desafíos comienzan incluso antes de construir un modelo, ya que es necesario entender si los datos mismos tienen sesgos y cómo lidiar con ellos al construir el modelo. Es importante que el modelo no otorgue sistemáticamente una ventaja o una desventaja a ciertos grupos, independientemente de las características sensibles como la edad, el género o la etnia. El objetivo es garantizar que el sistema no favorezca de manera injusta a un grupo en particular.
Robustez:
En este pilar, nos aseguramos de que los modelos se comporten bien incluso en condiciones excepcionales. ¿Cómo podemos asegurarnos de que el rendimiento del modelo sea bueno a lo largo del tiempo? En situaciones como el cambio de comportamiento de los clientes debido a la pandemia, es importante evaluar si los modelos siguen comportándose como se espera. ¿El modelo se adapta a los cambios en los datos y sigue siendo preciso?
Privacidad:
Este pilar se refiere a garantizar que los datos y los insights derivados del modelo sean protegidos y controlados por el creador del modelo. Es importante establecer reglas rigurosas de protección de datos en todas las etapas del ciclo de vida del modelo, desde la construcción hasta la validación y el monitoreo.
Explicabilidad:
Este pilar se refiere a la capacidad de explicar el comportamiento de un modelo. Por ejemplo, ¿por qué una persona fue aprobada para un préstamo mientras que otra con cualificaciones similares fue rechazada? Es importante poder explicar el comportamiento del modelo tanto al usuario final como a los tomadores de decisiones.
Transparencia:
En este pilar, se busca poder inspeccionar todos los aspectos del modelo. Es importante poder comprender quién construyó el modelo, qué datos se están utilizando, qué algoritmos y paquetes se utilizaron, quién lo aprobó, quién lo validó, entre otros aspectos. La transparencia implica que la información sobre el modelo esté fácilmente disponible y accesible, al igual que la información nutricional en un producto alimenticio.
Estos cinco pilares son fundamentales para garantizar la confianza en la inteligencia artificial. El desafío radica en asegurar que estos aspectos se aborden de manera sistemática, independientemente de las herramientas utilizadas para construir los modelos y donde se desplieguen los mismos.
En el pasado reciente, hemos visto cómo muchas organizaciones han enfrentado desafíos al implementar sistemas de inteligencia artificial a gran escala. Es en este contexto que debemos centrarnos en construir sistemas de inteligencia artificial confiables que no tengan efectos adversos en la comunidad o en la perspectiva general. Pero, ¿cuál es la metodología recomendada para lograr esto en diferentes unidades de negocio de una organización? ¿Cómo podemos garantizar que la construcción de sistemas de inteligencia artificial confiables se extienda a través de toda la organización y no se limite a un único departamento o equipo?
En primer lugar, es posible que muchas empresas no comiencen directamente por establecer un marco de gobierno. Pueden comenzar con la evaluación o la construcción de un nuevo caso de uso o aplicación que siga los principios de la inteligencia artificial confiable. Sin embargo, algunas empresas pueden optar por un enfoque de arriba hacia abajo y establecer un marco de gobierno que tenga en cuenta las múltiples áreas de ciencia de datos y actividades de inteligencia artificial que se desarrollan simultáneamente.
Tres elementos clave deben unirse en este proceso: tecnología, personas y procesos. La tecnología proporciona las herramientas necesarias para abordar cada uno de los pilares de manera efectiva. Sin embargo, la tecnología en sí misma no es suficiente. También se requiere el conocimiento y la experiencia adecuada. Diferentes expertos, como los científicos de datos, los responsables de riesgos y cumplimiento, los analistas de negocios, entre otros, deben colaborar para lograr este objetivo común. Por último, los procesos son igualmente importantes. Establecer las mejores prácticas para cada etapa del ciclo de vida del modelo es esencial para asegurar la inteligencia artificial confiable a gran escala.
En resumen, es fundamental establecer una base sólida en términos de tecnología, personas y procesos para garantizar la confianza en la inteligencia artificial en toda la organización. Esto permitirá que la inteligencia artificial confiable se produzca y se implemente de manera efectiva y a gran escala.
Resumen de los Pilares de la Inteligencia Artificial Confiable:
| Pilar | Descripción |
|---|---|
| Equidad | Garantizar que los modelos no se comporten de manera sesgada y que no favorezcan injustamente a ciertos grupos. |
| Robustez | Asegurarse de que los modelos funcionen bien incluso en condiciones excepcionales y con cambios en los datos. |
| Privacidad | Proteger y controlar los datos y conocimientos derivados del modelo, siguiendo las reglas de protección de datos en todo el ciclo de vida del modelo. |
| Explicabilidad | Poder explicar el comportamiento de un modelo y proporcionar razones claras y comprensibles. |
| Transparencia | Permitir la inspección completa del modelo y proporcionar información detallada sobre su construcción, algoritmos y más. |
Preguntas frecuentes:
1. ¿Por qué es importante la confianza en la inteligencia artificial?
R: La confianza en la inteligencia artificial es importante para garantizar que los modelos sean transparentes, justos, robustos, protejan la privacidad de los datos y sean comprensibles para los usuarios finales y tomadores de decisiones.
2. ¿Qué desafíos pueden surgir al construir modelos de inteligencia artificial confiables?
R: Algunos desafíos incluyen lidiar con sesgos en los datos, garantizar la robustez del modelo en diferentes condiciones, proteger la privacidad de los datos, explicar el comportamiento del modelo y proporcionar transparencia en toda su construcción y uso.
3. ¿Cómo se puede garantizar la confianza en la inteligencia artificial en toda una organización?
R: Es fundamental establecer una base sólida con tecnología, personas y procesos. La tecnología proporciona las herramientas necesarias, las personas aportan conocimientos y habilidades, y los procesos establecen las mejores prácticas en todas las etapas del ciclo de vida del modelo.
4. ¿Hay recursos adicionales disponibles para aprender más sobre la inteligencia artificial confiable?
R: Sí, pueden encontrar más recursos en la descripción del artículo para profundizar en cada uno de los pilares y comprender mejor los conceptos y prácticas relacionadas.
Esperamos que este artículo haya sido útil para comprender los pilares fundamentales de la confianza en la inteligencia artificial. Recuerden que estamos aquí para responder cualquier pregunta adicional y los animamos a revisar nuestros artículos relacionados para seguir aprendiendo sobre este tema apasionante.
¡Hasta pronto y gracias por leer!
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