Evaluando AI Confiable: Métodos y Desafíos

A medida que la inteligencia artificial (IA) se integra en más áreas de nuestras vidas, la importancia de la ética y la confiabilidad en estos sistemas crece. La IA confiable (TAI) es una forma de asegurarse de que los sistemas de IA se diseñen y utilicen de una manera que se alinee con los valores humanos. Esto implica observar cómo se comporta la IA y toma decisiones. El objetivo de este artículo es revisar los métodos que existen para evaluar la TAI y crear una clasificación de estos métodos.

#Importancia de la IA Confiable

Con la IA presentes ahora en sectores como la salud, finanzas y educación, las consideraciones éticas son críticas. La ciencia del comportamiento juega un papel clave en lograr objetivos como mejorar la educación y abordar el cambio climático. En el ámbito de la TAI, se asegura que los sistemas de IA operen de acuerdo con los valores humanos. Esto incluye asegurar que las personas puedan adaptarse a los cambios que traen las tecnologías de IA. Dos pautas importantes en esta área son la Lista de Evaluación de la Comisión Europea para la IA Confiable (ALTAI) y la Ley de IA de la Unión Europea (UE). Estos marcos enfatizan que la IA debe centrarse en las necesidades humanas e involucrar diferentes campos de estudio.

#Métodos para Evaluar la IA Confiable

Este artículo tiene como objetivo clasificar los métodos existentes para evaluar la TAI. Los métodos se clasifican en cuatro categorías principales según su nivel de automatización:

1. Métodos de Evaluación Conceptual
2. Métodos de Evaluación Manual
3. Métodos de Evaluación Automatizada
4. Métodos de Evaluación Semi-Automatizada

Cada categoría incluye un enfoque en temas clave como equidad, transparencia, Riesgo y Responsabilidad.

#Métodos de Evaluación Conceptual

Los métodos de evaluación conceptual suelen adoptar un enfoque a alto nivel. Proporcionan marcos para considerar múltiples aspectos de la TAI a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA. Si bien estos métodos pueden ser amplios, es posible que no ofrezcan los detalles necesarios para la implementación práctica. Por ejemplo, los investigadores han propuesto marcos que buscan evaluar la equidad y el cumplimiento en los sistemas de IA. Estos marcos suelen implicar determinar qué constituye la equidad y utilizar pautas éticas existentes para moldear el comportamiento de la IA.

#Métodos de Evaluación Manual

Los métodos de evaluación manual implican el uso de cuestionarios para evaluar la TAI. Estos cuestionarios a menudo se alinean con las regulaciones y abordan varios principios de IA confiable. Algunos de los desafíos de los enfoques manuales incluyen el tiempo que toma completar estos cuestionarios y la dificultad para reunir la información necesaria sobre los sistemas de IA en cuestión. Sin embargo, los investigadores han propuesto cuestionarios prácticos diseñados para mejorar la equidad y detectar sesgos en los sistemas de IA.

#Métodos de Evaluación Automatizada

Los métodos de evaluación automatizada buscan hacer las evaluaciones más consistentes al depender de métricas predefinidas. Estos métodos evalúan los aspectos técnicos de la IA confiable, incluyendo la equidad y el cumplimiento. Se han desarrollado métodos automatizados que pueden analizar datos en busca de sesgos o evaluar la seguridad de los sistemas de IA automáticamente. Si bien estos métodos son eficientes, enfrentan limitaciones debido a la falta de métricas establecidas para varios principios de IA confiable.

#Métodos de Evaluación Semi-Automatizada

Los métodos de evaluación semi-automatizada combinan pasos automatizados y manuales. Estos enfoques suelen requerir la intervención humana para establecer parámetros o decidir sobre compensaciones. Los investigadores han creado marcos que miden la equidad mientras permiten ajustes humanos. Por ejemplo, algunos marcos ofrecen herramientas visuales que permiten a los usuarios identificar sesgos y ajustar características para lograr resultados justos.

#Barreras para Evaluar la IA Confiable

A pesar de los avances en los métodos de evaluación, siguen existiendo varios desafíos:

1. Variedad en Métodos de Evaluación: Existen numerosos métodos de evaluación para diferentes aspectos de la TAI, pero esos métodos maduran a diferentes ritmos. Algunas áreas, como la equidad, tienen métodos más desarrollados, mientras que otras, como la seguridad y el riesgo en general, aún están en etapas tempranas con menos opciones automatizadas.

2. Falta de Métricas Estándar: Hay inconsistencia en lo que se evalúa a través de diferentes enfoques. Esta falta de estandarización dificulta la capacidad de tener estándares universales para la TAI.

3. Necesidad de Evaluaciones Específicas: Evaluar la IA en diferentes casos de uso requiere enfoques únicos. Por ejemplo, la evaluación de sistemas de IA médica puede diferir de la de sistemas utilizados en finanzas.

4. Supervisión Humana: Aunque existen métodos automatizados, muchos investigadores abogan por integrar supervisión humana en el proceso de evaluación. Esto asegura que las evaluaciones reflejen las complejidades del mundo real y las consideraciones éticas.

5. Diferentes Necesidades Entre las Partes Interesadas: Diversas partes interesadas requieren diferentes niveles de transparencia de los sistemas de IA. Esto significa que los métodos y criterios pueden necesitar diferir según quién esté evaluando el sistema de IA.

6. Necesidad de Auditorías Externas: Los procesos de evaluación efectivos a menudo requieren alguna forma de supervisión de terceros para garantizar la responsabilidad y la transparencia en la evaluación.

7. Complejidad del Desarrollo: Los sistemas de IA construidos por múltiples organizaciones pueden llevar a dificultades en la evaluación. Cuando los sistemas de IA utilizan datos de terceros, los productores pueden no tener la información necesaria para una evaluación completa.

#Direcciones Futuras para Evaluar la IA Confiable

La literatura destaca que las evaluaciones futuras deberían incorporar capacidades semi-automatizadas continuas. Esto incluye desarrollar modelos transparentes que permitan a expertos humanos ingresar umbrales, compensaciones y definiciones. Es esencial crear métodos de evaluación específicos para cada caso de uso único.

Además, existe una brecha entre las herramientas de la industria y la investigación académica. Muchas herramientas utilizadas en la industria no son revisadas por pares y no coinciden con las mejores prácticas recomendadas en la investigación. Estos hallazgos indican la necesidad de marcos de evaluación estandarizados para evaluar eficazmente los sistemas de IA.

En general, la búsqueda por asegurar prácticas éticas en la IA está en curso. Los responsables políticos deben desarrollar estándares que se apliquen a casos de uso e industrias específicas. Estos estándares deben tener en cuenta las diferentes perspectivas de expertos en IA, responsables políticos y no expertos por igual.

#Conclusión

Evaluar la IA Confiable es crucial para asegurar que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de una manera que se alinee con los valores humanos. Los métodos de evaluación varían ampliamente, y aunque algunas áreas están avanzando, otras enfrentan barreras significativas. Los esfuerzos futuros deben enfocarse en mejorar los métodos de evaluación, asegurando que estén adaptados a casos de uso específicos y fusionen las perspectivas de diversas partes interesadas. Solo a través de estos esfuerzos combinados podemos asegurar que los sistemas de IA no solo sean efectivos, sino también responsables y éticos.