Reexaminando la confianza en las cadenas de suministro de IA

A medida que los sistemas de IA se vuelven comunes en muchas áreas, la confianza en estos sistemas se ha convertido en un tema clave. La confianza es esencial para que los humanos trabajen con IA de manera efectiva. Sin embargo, la mayoría de los estudios sobre la confianza en la IA se centran solo en las interacciones entre los usuarios finales y los sistemas de IA. Este enfoque limitado pasa por alto a las muchas personas y organizaciones involucradas en la creación, implementación y uso de estos sistemas.

Este artículo aboga por una visión más amplia de la confianza en la IA. Los sistemas de IA provienen de cadenas de suministro complejas donde varios actores contribuyen en diferentes etapas. Al observar la dinámica de confianza a lo largo de toda la cadena de suministro, podemos obtener valiosas ideas sobre cómo funciona la confianza en la práctica.

#La Importancia de la Confianza en la IA

La confianza es vital para la colaboración entre humanos y IA. La confianza ayuda en el uso seguro y efectivo de los sistemas de IA. Sin ella, la gente puede dudar en utilizar estas tecnologías o simplemente no usarlas en absoluto. Esta vacilación puede limitar los beneficios que la IA puede proporcionar en la toma de decisiones y la productividad.

En la investigación, la confianza a menudo se ve a través de una lente limitada, centrándose solo en la relación entre el usuario final y la IA. Sin embargo, esta perspectiva se pierde el cuadro más grande. El desarrollo y la implementación de la IA involucran a muchos jugadores, incluidas organizaciones e individuos que deben confiar entre sí en diferentes momentos.

#Confianza en las Cadenas de Suministro de IA

Los sistemas de IA, especialmente los modelos de lenguaje grande (LLMs), se construyen a través de una serie de actividades coordinadas entre diversas entidades. Estas entidades pueden ser individuos u organizaciones, cada una desempeñando diferentes roles. Las relaciones de confianza entre estos actores son esenciales para la creación y uso de sistemas de IA.

1. Definiendo Fideicomisarios y Fideicomisarios:

   • Un fideicomisario es cualquier entidad que deposita confianza en otra, conocida como el fideicomisario. En el contexto de la IA, aunque el usuario final a menudo se ve como el fideicomisario, hay muchos otros fideicomisarios involucrados, incluidas organizaciones que desarrollan e implementan sistemas de IA.
   • Los fideicomisarios pueden ser entidades humanas (como desarrolladores) o artefactos técnicos (como los propios sistemas de IA).

2. Roles Diversos en la Cadena de Suministro:

   • Las relaciones de confianza pueden variar significativamente a lo largo de la cadena de suministro. Por ejemplo, un desarrollador puede confiar en un modelo base al ajustarlo, mientras que una organización consumidora puede confiar en el implementador de un LLM por su uso responsable.
   • Cada jugador en la cadena de suministro tiene actividades de confianza específicas. Un consumidor puede utilizar un LLM para proyectos personales, mientras que un desarrollador puede confiar en él para crear aplicaciones.

3. Impacto de la Dinámica de Confianza:

   • La dinámica de confianza puede afectar la calidad de los sistemas de IA y su adopción. Altos niveles de confianza en diferentes puntos de la cadena de suministro pueden llevar a una mejor colaboración, innovación y uso responsable de la tecnología de IA.

#Estudio Empírico de Cadenas de Suministro de LLM

Para entender mejor la dinámica de confianza, se llevó a cabo un estudio empírico que involucró a varios profesionales en las cadenas de suministro de IA. Los investigadores realizaron entrevistas semiestructuradas con diferentes partes interesadas en organizaciones que desarrollan, implementan o utilizan LLMs.

#Metodología

El estudio involucró:

• 71 profesionales de 10 organizaciones.
• Se representaron diversos roles, incluidos investigadores de UX, científicos de datos y gerentes de producto.
• Las preguntas de la entrevista se centraron en prácticas, desafíos y opiniones sobre la confianza en los LLMs.

La investigación reveló que las Dinámicas de Confianza no solo existen entre el usuario final y el sistema de IA, sino que también abarcan muchas otras relaciones a lo largo de la cadena de suministro.

#Hallazgos Preliminares

1. Relaciones de Confianza Diversas:

   • Los hallazgos muestran que existen muchos fideicomisarios y fideicomisarios dentro de la cadena de suministro.
   • Las relaciones de confianza suelen estar interconectadas, siendo la confianza de una parte en otra potencialmente influyente en las percepciones a lo largo de la cadena.

2. Actividades de Confianza:

   • Varias actividades caracterizan la confianza entre diferentes actores. Por ejemplo, un consumidor puede confiar en un LLM para ciertas tareas mientras que es más cauteloso en otras.

3. Señales de Confianza:

   • Las señales de confianza, que indican la fiabilidad o capacidad de un fideicomisario, juegan un papel significativo en la configuración de las relaciones de confianza.

#Factores de Confianza en el Desarrollo de IA

La confianza en la IA no se trata simplemente de interacciones individuales; incluye varios factores que informan la dinámica de confianza a lo largo de la cadena de suministro.

#Factores que Influyen en la Confianza

1. Características del Fideicomisario:

   • El trasfondo personal y la experiencia de los fideicomisarios pueden impactar mucho cómo perciben la confianza. Las personas con un buen conocimiento de los sistemas de IA pueden verlos de manera más favorable.

2. Características del Fideicomisario:

   • La reputación y el rendimiento pasado de las organizaciones o individuos involucrados también afectan la confianza.
   • Un desarrollador o una organización de confianza puede mejorar la confianza en los sistemas que producen.

3. Factores Contextuales:

   • Elementos situacionales, como los riesgos involucrados en el uso de un sistema de IA o el contexto de aplicación específico, contribuyen a la dinámica de confianza.
   • Por ejemplo, la confianza puede ser mayor cuando un sistema se utiliza en entornos de bajo riesgo en comparación con los de alto riesgo.

#Desafíos en las Relaciones de Confianza

1. Confianza Desajustada:

   • Un desafío clave en la dinámica de confianza es el riesgo de una confianza desajustada, donde las relaciones de confianza pueden basarse en información incompleta o confianza mal situada.
   • La confianza desajustada puede llevar a una dependencia excesiva de los sistemas de IA o a la aceptación de salidas sin cuestionar su validez.

2. Confianza Bidireccional:

   • La confianza a menudo es bidireccional. Los desarrolladores u organizaciones detrás de los sistemas de IA también necesitan confiar en que los usuarios finales usarán sus sistemas de manera responsable.
   • Si falta confianza en algún punto de la cadena de suministro, puede afectar el rendimiento general y la fiabilidad del sistema.

3. Interdependencias Complejas:

   • Las relaciones de confianza están interconectadas. Una ruptura de confianza en un nivel puede tener un efecto cascada e impactar otras relaciones dentro de la cadena de suministro.
   • Las organizaciones deben ser conscientes de estas interdependencias complejas para fomentar un ambiente de confianza más saludable.

#Implicaciones para Futuras Investigaciones

Para mejorar la dinámica de confianza en IA, se deben enfocar más estudios en:

1. Ampliar la Comprensión de la Confianza:

   • La investigación debería expandirse más allá del usuario final y el sistema de IA para incluir a todos los actores involucrados en la cadena de suministro.
   • Una visión holística llevaría a obtener conocimientos más profundos sobre la confianza en los sistemas de IA.

2. Enfoques Interdisciplinarios:

   • Colaborar con disciplinas como la psicología y la ciencia organizacional puede proporcionar marcos valiosos para analizar la confianza.
   • Diferentes perspectivas pueden ofrecer nuevas ideas sobre los factores y relaciones de confianza.

3. Desarrollar Métricas para la Confianza:

   • Se necesitan nuevas métricas para medir la confianza en varios puntos de contacto en la cadena de suministro.
   • Estas herramientas podrían ayudar a las organizaciones a evaluar los niveles de confianza y trabajar para mejorarlos.

#Conclusión

A medida que la IA continúa evolucionando, entender la dinámica de confianza a través de las cadenas de suministro de IA es crítico. La confianza no solo permite la colaboración, sino que también influye en el desarrollo y la adopción de sistemas de IA. Al ampliar el alcance de la investigación sobre la confianza, considerar a diversos fideicomisarios y fideicomisarios, y reconocer la naturaleza interconectada de las relaciones de confianza, los interesados pueden fomentar un ambiente más seguro y eficiente para las tecnologías de IA.

Los esfuerzos para construir y mantener la confianza deben ser continuos, teniendo en cuenta las complejidades de la cadena de suministro y las diversas motivaciones de quienes participan. Esto no solo mejorará la fiabilidad de los sistemas de IA, sino que también asegurará su uso responsable en nuestro mundo cada vez más automatizado.

#Referencias

(Las referencias normalmente se listarían aquí, pero se omiten en este contexto.)