Evaluando la regulación de la IA a través de la narración

A medida que avanza la tecnología, especialmente en el campo de la inteligencia artificial (IA), sus efectos en la gente y la sociedad se vuelven más importantes. Los responsables de políticas tienen que actuar rápido para crear regulaciones que aborden estos efectos. Sin embargo, predecir qué tan efectivas serán estas regulaciones puede ser complicado. Algunas consecuencias de la IA pueden no volverse claras hasta después, y las regulaciones podrían no ser adecuadas para futuros desarrollos en IA.

En este estudio, creamos un método para usar modelos de lenguaje avanzados, como GPT-4, para evaluar qué tan bien ciertas regulaciones pueden reducir Impactos negativos asociados con la IA. Nuestro enfoque implica generar historias para comparar situaciones antes y después de que se introduce una política. Estas historias nos ayudan a entender cómo las personas perciben diferentes impactos. Nos basamos en una lista existente de posibles impactos de la IA generativa, especialmente en medios, para crear pares de historias que reflejen tanto situaciones reguladas como no reguladas.

Luego, realizamos un estudio con usuarios para conocer sus opiniones sobre estas historias, centrándonos en cuatro áreas clave: Severidad (qué tan dañino es un impacto), plausibilidad (qué tan probable es que ocurra el impacto), magnitud (cuántas personas se verían afectadas) y especificidad para grupos vulnerables (qué tan particularmente dañino es el impacto para poblaciones específicas).

Los resultados indicaron que la gente creía que la regulación introducida reducía efectivamente algunos daños, especialmente en áreas como la seguridad laboral y el bienestar personal. Sin embargo, la regulación se veía como menos efectiva en áreas como la cohesión social y la seguridad. Este estudio muestra que nuestro método puede ayudar a los responsables de políticas a evaluar el potencial de regulaciones diseñadas para disminuir impactos negativos.

#Efectos Positivos y Negativos de la IA Generativa

La IA generativa, capaz de crear texto, imágenes y otro contenido, ofrece muchos beneficios. Puede ayudar con la traducción de idiomas, la imagen médica y la educación. Sin embargo, también genera preocupaciones sobre la desinformación, la pérdida de empleos y problemas de salud mental. Cualquier sistema de IA puede tener consecuencias inesperadas, así que es vital entender estas antes de decidir cómo usar estas tecnologías.

Probar un sistema de IA sin una comprensión clara de sus posibles impactos puede ser arriesgado. Por eso, un método que mire hacia adelante a posibles impactos futuros puede ser beneficioso. Un enfoque es la ética anticipatoria, que fomenta la consideración reflexiva de los posibles efectos de la tecnología en cada etapa de desarrollo. También enfatiza incluir diversas perspectivas en la conversación sobre el futuro de la tecnología, no solo las de desarrolladores o expertos de la industria.

Usando un modelo de lenguaje como GPT-4, que ha sido entrenado en un gran volumen de texto, podemos explorar los impactos futuros de manera más detallada. Al generar Escenarios escritos, podemos simular tanto los impactos de la IA como los efectos de las regulaciones destinadas a reducir esos impactos.

#Creando Escenarios

Para este estudio, nuestro objetivo fue usar GPT-4 para crear escenarios realistas que reflejen los posibles impactos de la IA en la sociedad, particularmente cuando hay ciertas regulaciones en vigor. Nos enfocamos en los impactos relacionados con los medios de la IA generativa, pidiéndole a GPT-4 que creara historias ambientadas en un futuro cercano.

Nuestro proceso comenzó desarrollando indicaciones que guiaron al modelo. Probamos estas indicaciones para generar ejemplos de cómo la IA generativa podría afectar varios aspectos de los medios y la sociedad. Después de generar escenarios que destacaban impactos negativos, le pedimos al modelo que reescribiera estos escenarios, asumiendo que había una regulación específica en marcha. En este caso, elegimos el Artículo 50 de la Ley de IA de la UE, que enfatiza la transparencia de los sistemas de IA.

Cada par de escenarios consiste en una historia original que muestra el impacto de la IA sin regulación y una versión revisada que incorpora los efectos de la regulación. Luego hicimos que participantes humanos evaluaran ambas versiones de cada escenario para entender cómo percibían los impactos.

#Estudio de Usuarios y Evaluación

Para evaluar la efectividad de nuestro método de generación de escenarios, realizamos un estudio de usuarios con participantes que calificaron los escenarios según severidad, plausibilidad, magnitud y especificidad para poblaciones vulnerables. Esta evaluación tenía como objetivo determinar si nuestro método podía reflejar con precisión cómo las personas perciben estos impactos y la efectividad de las regulaciones.

Los participantes fueron reclutados de una plataforma donde aseguramos que cumplieran ciertos criterios, como ser proficientes en inglés y residir en Estados Unidos. Evaluaron pares de escenarios respondiendo preguntas específicas sobre su contenido.

Los resultados de este estudio indicaron que la regulación se percibía generalmente como una forma de reducir la severidad de los impactos negativos. Por ejemplo, los impactos relacionados con la seguridad laboral y el bienestar personal fueron calificados significativamente más bajos en los escenarios revisados en comparación con los originales. Sin embargo, la efectividad de la regulación se veía como menos significativa en las áreas de cohesión social y seguridad.

#Importancia de Entender los Impactos

A través de este método, resaltamos la necesidad de una comprensión integral de los posibles efectos de las regulaciones sobre las tecnologías de IA. Al centrarnos en las percepciones humanas y usar escenarios relacionados, proporcionamos una imagen más clara de cómo regulaciones como la Ley de IA de la UE podrían influir en los resultados sociales.

Estas evaluaciones pueden ayudar a investigadores, responsables de políticas y otros interesados a pensar críticamente sobre los posibles beneficios y desventajas de diferentes enfoques para regular la IA. Les permite generar diversas estrategias para mitigar impactos y proporciona una base para tomar decisiones informadas sobre futuras regulaciones.

#Limitaciones y Direcciones Futuras

Aunque este estudio demuestra un método prometedor para evaluar la efectividad potencial de las regulaciones de IA, hay limitaciones a considerar. Un desafío significativo es asegurar que los escenarios generados por el modelo de lenguaje capturen completamente la complejidad y los matices de las situaciones del mundo real. Diferentes partes interesadas pueden tener perspectivas diversas, y puede ser difícil incorporar todos estos puntos de vista en una sola narrativa.

Además, aunque el estudio se centró en una pieza de legislación específica, futuras investigaciones deberían explorar otras regulaciones y políticas para comprender mejor sus impactos potenciales. Hay una necesidad de Estudios longitudinales que analicen los efectos reales de las políticas una vez implementadas.

En conclusión, nuestro trabajo proporciona un marco para evaluar los impactos de las regulaciones sobre los efectos de la tecnología de IA en la sociedad. Al usar modelos de lenguaje para generar escenarios y involucrar a participantes humanos en el proceso de evaluación, podemos ofrecer información valiosa sobre la efectividad de diferentes opciones de políticas. Este enfoque no solo es relevante para entender el panorama actual de la regulación de IA, sino que también allana el camino para futuros estudios destinados a mejorar los resultados sociales a través de un diseño político reflexivo.