Construyendo una IA más justa: La participación de la comunidad en los modelos base
Este artículo examina el papel de la participación comunitaria en el desarrollo de sistemas de IA.
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En los últimos años, ha habido un enfoque creciente en los sistemas de IA avanzados conocidos como modelos de base. Estos modelos, como GPT-4 y CLIP, están diseñados para ser versátiles y capaces de realizar una variedad de tareas. Sin embargo, aunque tienen un gran potencial en muchos sectores, incluyendo la salud y las finanzas, también conllevan riesgos. Una preocupación importante es que pueden reforzar desigualdades e injusticias existentes, especialmente para grupos marginados. Cuando estos modelos cometen errores o causan daño, las consecuencias pueden afectar muchas áreas diferentes, amplificando su impacto.
Para abordar estos problemas, muchos investigadores y profesionales creen en la importancia de involucrar a comunidades diversas en el desarrollo de estos modelos. Esto significa dar voz a quienes a menudo son excluidos de estas discusiones, con el objetivo de hacer que estos sistemas de IA sean más justos y responsables. Sin embargo, los métodos tradicionales de participación comunitaria suelen centrarse en aplicaciones y partes interesadas específicas, lo que hace que sea un desafío aplicar estas ideas en el contexto más amplio de los modelos de base.
Este artículo tiene como objetivo cerrar la brecha entre los modelos de base y la participación comunitaria. Vamos a ver el estado actual de los enfoques participativos en IA y proponer un nuevo marco que permita una participación más significativa de varios Interesados.
Entendiendo los Modelos de Base
Los modelos de base representan una nueva forma de pensar sobre la IA. A diferencia de los modelos tradicionales que son entrenados para tareas específicas, los modelos de base están construidos para entender y generar lenguaje de manera más general. Se entrenan con enormes cantidades de datos utilizando métodos de aprendizaje auto-supervisado, lo que les permite aprender patrones y estructuras dentro de los datos sin necesidad de instrucciones explícitas.
Como resultado, estos modelos pueden adaptarse a varias tareas sin necesidad de ser reentrenados desde cero. Esta capacidad de generalizar es lo que los hace atractivos en diferentes industrias. Sin embargo, el desarrollo y la implementación de modelos de base plantean importantes preguntas éticas y prácticas.
La Promesa y los Peligros
Los modelos de base ofrecen muchas oportunidades, como avanzar en el diagnóstico médico, mejorar el servicio al cliente y optimizar transacciones financieras. Pero con estas oportunidades vienen riesgos. Algunas de las preocupaciones clave incluyen:
Bias y Discriminación: Si los modelos de base son entrenados con datos sesgados, pueden perpetuar o incluso empeorar los Sesgos existentes en la sociedad. Esto puede llevar a un trato injusto para grupos marginados en áreas como contratación, préstamos y aplicación de la ley.
Falta de Transparencia: Muchos modelos de base operan como cajas negras, lo que dificulta entender cómo toman decisiones o generan resultados. Esta falta de claridad puede ser problemática, especialmente en situaciones de alto riesgo.
Concentración de Poder: El desarrollo de modelos de base está predominantemente controlado por grandes empresas tecnológicas. Esta centralización puede limitar la participación de varios interesados y comunidades, planteando preocupaciones sobre la Responsabilidad y la gobernanza.
Impacto Ambiental: Entrenar grandes modelos de base requiere recursos computacionales sustanciales, lo que puede llevar a consecuencias ambientales significativas. Esto plantea preguntas sobre la sostenibilidad y los efectos a largo plazo de implementar tales modelos.
La Importancia de la Participación Comunitaria
Para abordar eficazmente las preocupaciones en torno a los modelos de base, es crucial involucrar a las comunidades que se verán afectadas por estos sistemas. Los enfoques participativos pueden ayudar a garantizar que se escuchen las voces de grupos marginados y subrepresentados y que se aborden sus necesidades y preocupaciones.
Beneficios de los Enfoques Participativos
Empoderamiento: Permitir que las comunidades participen en el proceso de desarrollo les da un sentido de propiedad y control sobre los sistemas que afectan sus vidas.
Perspectivas Diversas: Involucrar a una amplia gama de interesados puede llevar a sistemas de IA más efectivos y equitativos. Diferentes comunidades pueden resaltar desafíos y oportunidades únicos que pueden no ser evidentes para los desarrolladores que trabajan en aislamiento.
Responsabilidad: Los métodos participativos pueden crear procesos más transparentes, permitiendo que los interesados mantengan a las organizaciones responsables por las decisiones que toman en relación con el desarrollo e implementación de IA.
Mejores Resultados: Involucrar a las comunidades en el diseño y evaluación de sistemas de IA puede llevar a soluciones que satisfagan mejor sus necesidades, resultando en resultados más exitosos.
Desafíos Actuales en la IA Participativa
Aunque ha habido avances en el desarrollo de métodos participativos para la IA, quedan desafíos significativos. Muchos esfuerzos participativos existentes están adaptados a aplicaciones específicas y a menudo pasan por alto la naturaleza única de los modelos de base.
Limitaciones de los Enfoques Participativos Existentes
Alcance: Muchas iniciativas de IA participativa se centran en aplicaciones más pequeñas y localizadas. Esto puede dificultar la aplicación de estas lecciones a los modelos de base, que están diseñados para ser de propósito general.
Representación de Interesados: Los marcos participativos tradicionales a menudo luchan por incluir a todos los interesados relevantes, particularmente a grupos marginados que pueden carecer de recursos o influencia.
Dinámicas de Poder: La participación a veces puede ser superficial, con actores poderosos cooptando el proceso para mantener el control en lugar de compartir el poder genuinamente con las comunidades.
Complejidad de la Participación: Las características únicas de los modelos de base pueden complicar el proceso participativo, dificultando que los interesados se involucren de manera significativa.
Un Nuevo Marco para Modelos de Base Participativos
Para abordar estos desafíos, proponemos un marco que incorpore múltiples capas de participación. Este marco incluye tres capas distintas: base, subcapa y superficie. Cada capa tiene un propósito diferente y proporciona oportunidades para una participación más significativa.
La Capa Base
La capa base representa el proceso de desarrollo del modelo central. Aquí es donde se crea y mantiene el modelo de base. Si bien hay una necesidad de cierto nivel de participación en esta etapa, puede no ser suficiente por sí sola para abordar los desafíos únicos que plantean los modelos de base.
La Capa Subcapa
La capa subcapa es crucial para proporcionar contexto y apoyo a oportunidades de participación más localizadas y orientadas a aplicaciones. Esta capa consiste en infraestructura técnica, normas y gobernanza relacionadas con un dominio específico, como la salud o las finanzas.
Al centrarse en dominios concretos, la capa subcapa permite que los interesados se involucren de manera significativa. Ayuda a definir quién debería estar involucrado y da forma al rango de posibles daños a considerar. Este enfoque estructurado permite que las comunidades contribuyan efectivamente con su experiencia y vivencias.
La Capa Superficie
La capa superficie corresponde a aplicaciones específicas construidas sobre la subcapa. Aquí es donde las comunidades pueden participar activamente en dar forma a cómo funcionará el sistema de IA en su contexto particular.
En esta etapa, los interesados pueden participar en definir problemas, contribuir a la recolección y anotación de datos, y determinar cómo se utilizará el modelo. Esta capa permite discusiones localizadas que consideran las necesidades y desafíos únicos de las comunidades afectadas, lo que puede llevar a soluciones más personalizadas.
Estudios de Caso que Ilustran el Marco
Para ilustrar cómo se puede implementar este marco, presentamos tres estudios de caso que demuestran oportunidades para una participación más significativa en salud, periodismo y servicios financieros.
Estudio de Caso 1: Cuidado Clínico
Nuestro primer estudio de caso se centra en el uso de IA en el cuidado clínico, específicamente en sistemas diseñados para ayudar con registros de salud electrónicos. Estas herramientas pueden ayudar a agilizar la documentación y mejorar las interacciones con los pacientes.
El Problema
Desarrollar una herramienta de transcripción que entienda efectivamente diversos idiomas y dialectos y capture con precisión las discusiones médicas es crucial. Sin embargo, crear tal herramienta requiere abordar problemas de confianza, privacidad y sesgo.
Oportunidades para la Participación
Al involucrar a organizaciones de defensa de pacientes, podemos recopilar datos sobre varios dialectos e identificar riesgos clave de equidad. Esta capa subcapa permitiría que los interesados den forma colectivamente al proceso de desarrollo y establezcan pautas para garantizar que la herramienta satisfaga las necesidades de diferentes comunidades.
En la capa superficie, podemos crear espacios para que los interesados decidan si adoptar una herramienta de transcripción basada en IA, asegurando que se escuchen y aborden sus preocupaciones específicas.
Estudio de Caso 2: Periodismo
En nuestro segundo estudio de caso, examinamos cómo la capa subcapa puede empoderar a periodistas y otros creativos frente a los desafíos que plantean los modelos de base que utilizan su trabajo sin permiso.
El Problema
Muchas organizaciones de noticias están enfrentando el uso no autorizado de su contenido por sistemas de IA, lo que lleva a demandas y temores de desplazamiento laboral.
Oportunidades para la Participación
Al organizar preocupaciones de derechos de autor a través de acción colectiva, los periodistas pueden establecer un conjunto de datos de contribuciones listas para licencia. Este esfuerzo podría ser apoyado por sindicatos y organizaciones existentes, permitiendo a los creadores negociar términos sobre cómo se utilizará su trabajo en los modelos de base.
La capa superficie puede entonces proporcionar mecanismos para que los creadores tengan voz en cómo se utilizan sus datos y asegurarse de que reciban una compensación adecuada.
Estudio de Caso 3: Servicios Financieros
En nuestro último estudio de caso, exploramos las implicaciones del uso de IA para la detección de fraudes en servicios financieros.
El Problema
Mientras las empresas exploran la IA para identificar transacciones fraudulentas, surgen preocupaciones sobre la equidad y la discriminación. Asegurar que estos sistemas no impacten desproporcionadamente a ciertos grupos es crítico.
Oportunidades para la Participación
La capa subcapa puede establecer mecanismos de reporte que permitan a los consumidores compartir sus experiencias con prácticas injustas. Colaborando con grupos de defensa, las instituciones financieras pueden utilizar esta información para informar sus prácticas y prevenir discriminación.
La capa superficie permite que las comunidades aporten sus ideas sobre los procesos de detección de fraudes, asegurando responsabilidad y promoviendo prácticas justas.
Conclusión
En resumen, el desarrollo de modelos de base presenta tanto oportunidades como desafíos para varias comunidades. Al establecer un marco que incorpore múltiples capas de participación, podemos crear sistemas de IA más equitativos y efectivos.
Fomentar la participación significativa de diversos interesados puede llevar a mejores resultados, transparencia y responsabilidad. Aunque quedan desafíos, podemos trabajar hacia un futuro donde se escuchen y consideren las voces de todas las comunidades en el desarrollo e implementación de tecnologías de IA. Este enfoque busca, en última instancia, cerrar la brecha entre sistemas avanzados de IA y las experiencias del mundo real de aquellos a quienes impactan.
Título: Participation in the age of foundation models
Resumen: Growing interest and investment in the capabilities of foundation models has positioned such systems to impact a wide array of public services. Alongside these opportunities is the risk that these systems reify existing power imbalances and cause disproportionate harm to marginalized communities. Participatory approaches hold promise to instead lend agency and decision-making power to marginalized stakeholders. But existing approaches in participatory AI/ML are typically deeply grounded in context - how do we apply these approaches to foundation models, which are, by design, disconnected from context? Our paper interrogates this question. First, we examine existing attempts at incorporating participation into foundation models. We highlight the tension between participation and scale, demonstrating that it is intractable for impacted communities to meaningfully shape a foundation model that is intended to be universally applicable. In response, we develop a blueprint for participatory foundation models that identifies more local, application-oriented opportunities for meaningful participation. In addition to the "foundation" layer, our framework proposes the "subfloor'' layer, in which stakeholders develop shared technical infrastructure, norms and governance for a grounded domain, and the "surface'' layer, in which affected communities shape the use of a foundation model for a specific downstream task. The intermediate "subfloor'' layer scopes the range of potential harms to consider, and affords communities more concrete avenues for deliberation and intervention. At the same time, it avoids duplicative effort by scaling input across relevant use cases. Through three case studies in clinical care, financial services, and journalism, we illustrate how this multi-layer model can create more meaningful opportunities for participation than solely intervening at the foundation layer.
Autores: Harini Suresh, Emily Tseng, Meg Young, Mary L. Gray, Emma Pierson, Karen Levy
Última actualización: 2024-05-29 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.19479
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.19479
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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