Probablemente hayas oído hablar mucho últimamente de la inteligencia artificial y de cómo va a cambiar el mundo. Los coches autónomos circulan por las carreteras, los sistemas de inteligencia artificial diagnostican enfermedades y los robots se hacen cargo de trabajos peligrosos.
Pero con todo el entusiasmo que genera la IA, es fácil pasar por alto algunos de los riesgos y desventajas. Si no tenemos cuidado, podríamos terminar con sistemas de IA que discriminen injustamente, cometan errores peligrosos o sean atacados con fines maliciosos.
El futuro es brillante, pero debemos adecuar la seguridad de la IA.
Indice
Seguridad de la IA
La seguridad de la IA se está convirtiendo cada vez más en una preocupación primordial para quienes participan en el desarrollo, diseño e implementación de la IA. La seguridad de la IA, una combinación de prácticas operativas, filosofías y mecanismos, tiene como objetivo garantizar que todos los sistemas y modelos de IA desarrollados funcionen de la manera originalmente prevista por los desarrolladores sin generar consecuencias o daños no deseados.
Para ello, los desarrolladores involucrados en el desarrollo de estos modelos y sistemas deben tomar las medidas pertinentes para garantizar la integridad de los algoritmos, la seguridad adecuada de los datos y el cumplimiento normativo.
Dentro del contexto más amplio de la IA generativa (GenAI), el alcance y la relevancia de la seguridad de la IA adquieren un grado de importancia aún mayor debido a que los modelos y sistemas GenAI están diseñados para ser radicalmente autónomos.
Históricamente, los rápidos avances tecnológicos y la creciente complejidad han sido ingredientes críticos en el desarrollo de la IA genómica. Las preocupaciones en torno a la seguridad de la IA no son nuevas. Al principio, estas preocupaciones eran en gran medida teóricas y la mayoría de las dudas se centraban en el posible uso indebido o abuso de cualquier desarrollo de IA. Sin embargo, a medida que las funcionalidades de la IA genómica se integran cada vez más en el uso comercial y doméstico, la amplia gama de desafíos éticos, sociales y técnicos que plantea la IA representa un desafío existencial.
Además, esto pone de relieve el enorme potencial de la IA para influir directamente en prácticamente todos los aspectos de la vida humana, lo que subraya por sí solo la urgencia de pensar y actuar para garantizar la seguridad de la IA.
La integridad algorítmica, la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo son aspectos fundamentales que las organizaciones deben tener en cuenta al diseñar estrategias y métodos para desarrollar algoritmos GenAI libres de sesgos y capaces de producir resultados fiables. Más importante aún, cada una de estas consideraciones debe equilibrarse cuidadosamente debido a las diversas obligaciones relacionadas con la gobernanza de la IA.
En vista de todo esto, resulta evidente que la seguridad de la IA es un proceso integral, dinámico y colaborativo por naturaleza. Es necesario que en este proceso participen de forma adecuada múltiples partes interesadas, incluidos los responsables de la formulación de políticas, los desarrolladores de IA, los usuarios y los expertos en cumplimiento normativo, para garantizar una vigilancia constante, innovación y compromiso con los principios éticos que serán fundamentales para garantizar que todo el desarrollo de la IA conduzca a una contribución positiva a la sociedad.
Por qué necesitamos normas de seguridad y regulaciones para la IA
A medida que los sistemas de IA se vuelven más avanzados y se integran en nuestras vidas, es fundamental que establezcamos pautas para garantizar que se desarrollen y utilicen de manera responsable. Las normas de seguridad y regulación de la IA están diseñadas para lograr precisamente eso: que la IA sea confiable, ética y beneficiosa.
La IA se está desarrollando a una velocidad vertiginosa. Los coches autónomos, los asistentes personales automatizados, la IA para la atención sanitaria y mucho más ya están aquí o en el horizonte. El problema es que la tecnología avanza más rápido que nuestra capacidad para afrontar los riesgos y las consecuencias no deseadas. Las leyes y políticas redactadas hace apenas unos años ya están obsoletas. Las empresas se autorregulan en gran medida y hay poca supervisión sobre cómo se construyen los sistemas de IA o transparencia sobre su funcionamiento.
Para abordar este problema, los gobiernos y las organizaciones de todo el mundo están trabajando en la elaboración de normas y recomendaciones sobre IA.
Objetivos
Los objetivos principales son garantizar que los sistemas de IA sean:
- Justos e imparciales. La IA debería tratar a todos los grupos por igual y no discriminar injustamente.
- Transparentes y explicables. Necesitamos entender por qué la IA hace las predicciones y toma las decisiones que toma.
- Responsables. Deben existir mecanismos para determinar quién es responsable si un sistema de IA causa daño.
- Seguros y robustos. Los sistemas de inteligencia artificial y los datos deben estar protegidos contra las amenazas cibernéticas y la manipulación.
- Alineados con los valores humanos. La IA debe respetar la vida, la privacidad, la autonomía y el bienestar de las personas.
Cumplir con las nuevas reglas no será fácil, pero es necesario para generar confianza pública en la IA. Las empresas deberán hacer que sus procesos de desarrollo de IA sean más transparentes e implementar controles para la supervisión y la reparación. Con los esfuerzos combinados y coordinados de investigadores, empresas y responsables de las políticas, podemos garantizar que el progreso de la IA beneficie a la humanidad. El futuro aún no está escrito, por lo que ahora es el momento de hacerlo bien.
Riesgos de la IA
Los riesgos de la IA se pueden clasificar de muchas formas diferentes. Cada uno de ellos plantea un desafío único para las organizaciones, debido a los distintos grados de inmediatez y la escala del posible daño que pueden causar.
Riesgos del modelo de IA
Los riesgos más inmediatos relacionados con la IA están presentes en el propio modelo de IA. Entre ellos se incluyen los siguientes:
Envenenamiento por modelo
El proceso de aprendizaje del modelo de IA es un proceso fundamental que determina la capacidad de cualquier modelo para ofrecer resultados precisos y confiables. Los actores malintencionados pueden poner en peligro este proceso inyectando datos falsos y engañosos en el conjunto de datos de entrenamiento. En consecuencia, el modelo aprenderá y adaptará estos patrones incorrectos, lo que afectará los resultados generados.
Inclinación
Como resultado del envenenamiento del modelo, el modelo de IA puede generar resultados debido a los datos y supuestos discriminatorios que formaban parte del conjunto de datos comprometidos con el que fue entrenado. Estos supuestos pueden ser raciales, socioeconómicos, políticos o de género. Estos resultados sesgados pueden generar consecuencias adversas, especialmente en casos en los que el modelo de IA comprometido se utiliza para fines de toma de decisiones críticas, como el reclutamiento, las evaluaciones crediticias y la justicia penal.
Alucinación
La alucinación se refiere a un resultado generado por un modelo de IA que es totalmente falso o está dañado. Sin embargo, dado que el resultado es coherente y puede seguir una serie de resultados que no son falsos, puede ser más difícil detectarlos e identificarlos.
Uso rápido
Las solicitudes de modelos y sistemas de IA también pueden suponer diversos riesgos tanto para las organizaciones como para sus usuarios, entre los que se incluyen los siguientes:
Inyección rápida
Se manipula una solicitud de entrada con el fin de comprometer los resultados de un modelo de IA. Si tiene éxito, la inyección de una solicitud generará respuestas falsas, sesgadas y engañosas del modelo de IA, ya que el conjunto de datos de entrenamiento en el que se entrena habrá sido manipulado para generar dicho resultado.
Denegación de servicio inmediata
Se puede lanzar un ataque de denegación de servicio (DoS) contra un modelo de IA para bloquearlo. Esto se hace activando una respuesta automática dentro del modelo que se ha entrenado en un conjunto de datos manipulado. La respuesta se puede activar mediante el uso de un mensaje comprometido destinado a iniciar una cadena de eventos que conduzca a una eventual sobrecarga y bloqueo del modelo.
Riesgos de exfiltración
Los riesgos de exfiltración se refieren a la capacidad de actores maliciosos de explotar ciertas palabras, frases y terminologías para aplicar ingeniería inversa y filtrar datos de entrenamiento. La información obtenida mediante dicha ingeniería inversa puede luego utilizarse para explotar datos potencialmente confidenciales. Dichos actores pueden implementar una combinación de inyecciones rápidas y ataques DoS para este fin.
Otros riesgos
Otros riesgos importantes a tener en cuenta incluyen los siguientes:
Fuga de datos
La fuga de datos se refiere a una situación en la que datos de prueba que no debían formar parte del conjunto de datos de entrenamiento del modelo de IA de alguna manera pasan a formar parte del conjunto de datos, lo que afecta e influye en los resultados generados por el modelo. Entre los diversos desafíos operativos que esto puede plantear, la fuga de datos también puede generar problemas relacionados con la privacidad de los datos, en los que la información confidencial puede verse comprometida.
Cumplimiento no normativo
Los gobiernos de todo el mundo han comenzado a darse cuenta de la importancia de la regulación para consolidar la idea de un desarrollo responsable de la IA, además de establecer organismos especializados que puedan recomendar las mejores prácticas para adaptarse a un uso más seguro y responsable de la IA. El Instituto de Seguridad de la IA de los Estados Unidos ( USAISI ), creado recientemente por el Instituto Nacional de Normas y Tecnología ( NIST ), es un ejemplo reciente de ello.
Por supuesto, la falta de un marco único que pueda servir como modelo de facto significa que la mayoría de los gobiernos todavía están en la fase de prueba y error para determinar el mejor enfoque.
Para las organizaciones, esto significa tener que ajustar sus operaciones, así como las funciones generales de desarrollo de IA, para garantizar el cumplimiento de las diversas regulaciones que pueden entrar en vigor a nivel mundial. Si bien la mayoría de estas regulaciones comparten principios similares, también pueden diferir en aspectos vitales, lo que requiere que las organizaciones aborden cada regulación de manera diferente. De no hacerlo, una organización puede quedar expuesta a sanciones tanto legales como regulatorias que pueden generar más pérdidas de reputación a largo plazo.
Disrupción laboral
Muchos empleos corren un alto riesgo de ser automatizados por la IA en las próximas décadas. Esto podría afectar significativamente al empleo y la economía. Es posible que se necesiten programas de capacitación para ayudar a los trabajadores a adaptarse.
Sesgo e injusticia
Los sistemas de IA pueden reflejar y amplificar los sesgos de sus creadores humanos. Esto podría afectar negativamente a los grupos marginados y dar lugar a un trato injusto. La diversidad y la inclusión son importantes en el desarrollo de la IA.
Manipulación
La IA puede utilizarse para generar contenido multimedia sintético, manipular las redes sociales y llevar a cabo ataques informáticos automatizados. Esto podría socavar la verdad y la confianza en el mundo digital. Se necesitan directrices y políticas sólidas en torno al uso de la IA.
Pérdida del control humano
Algunos expertos temen que la IA avanzada pueda llegar a ser superinteligente y escapar a nuestro control. Se deben tomar precauciones para ayudar a garantizar el desarrollo seguro y ético de la IA avanzada.
Armas autónomas
La IA podría facilitar la construcción de máquinas capaces de espiar, destruir infraestructuras e incluso matar a gran escala sin supervisión humana. Esto podría tener consecuencias devastadoras si se utiliza de forma incorrecta.
Si bien la IA avanzada plantea riesgos, los investigadores están trabajando para abordar las preocupaciones sobre la seguridad y la ética de la IA. Con las salvaguardas y la supervisión adecuadas, la IA se puede desarrollar y aplicar de manera responsable. La clave es gestionar los riesgos, maximizar los beneficios y utilizar la IA para empoderar a la humanidad en lugar de dominarla.
Si somos reflexivos y deliberados, la IA no tiene por qué ser peligrosa, pero debemos ser proactivos y planificar con anticipación para garantizar que esté alineada con los valores humanos y el bienestar de la sociedad.
Estado actual de las regulaciones de la IA en el mundo
La regulación de la IA es un tema candente en estos momentos, y con razón. A medida que la IA sigue avanzando rápidamente, los gobiernos quieren asegurarse de que se desarrolle de forma segura y en beneficio de la humanidad. Veamos qué está sucediendo en el frente regulatorio en todo el mundo.
EE.UU.
Estados Unidos ha liderado la iniciativa, al aprobar más proyectos de ley relacionados con la IA que cualquier otro país. Tras el Proyecto de Ley de Derechos de la IA del año pasado, un senador de Colorado presentó un proyecto de ley actualizado para crear una agencia federal que regule la IA días después de la discusión durante una histórica Audiencia del Congreso de OpenAI en mayo de 2023.
UE
La UE también está pisándole los talones a la IA. Aprobó en agosto de este año la Ley de Inteligencia Artificial, que proporciona la primera definición legal de IA y un sistema de regulación basado en el riesgo. Los sistemas de IA se clasifican como de «alto riesgo», «riesgo limitado» o «riesgo mínimo» en función de cuánto puedan dañar a las personas o violar sus derechos.
China
China publicó su informe «Comité de expertos en gobernanza de la IA de nueva generación», que se centra en la gestión de riesgos relacionados con los datos, los algoritmos y las aplicaciones. Fomenta la «IA para el bien» y la «IA humanista».
Canadá
La Directiva de Canadá sobre la toma de decisiones automatizada tiene como objetivo lograr una IA transparente, justa y responsable. Establece directrices para la IA que utiliza el gobierno.
Se trata de pasos prometedores, pero la regulación debe seguir el ritmo de la tecnología. A medida que la IA siga avanzando, es posible que sea necesario revisar las políticas para abordar nuevas cuestiones. Dado que muchos países están trabajando en la regulación de la IA, la colaboración será clave para desarrollar políticas integrales y coherentes que permitan que la IA beneficie a la humanidad.
Áreas clave de preocupación en materia de seguridad de la IA
En lo que respecta a la seguridad y la regulación de la IA, hay varias áreas clave en las que se centran los investigadores y los responsables de las políticas. Los sistemas de IA son cada vez más avanzados, autónomos y ubicuos, por lo que es fundamental garantizar que sean robustos, fiables y estén alineados con los valores humanos.
Calidad de los datos y sesgo
Los sistemas de IA son tan buenos como los datos que se utilizan para entrenarlos. Si esos datos son defectuosos, sesgados o limitados, pueden afectar negativamente a la IA. Por ejemplo, si un sistema de IA se entrena con un conjunto de datos que subrepresenta a ciertos grupos, es posible que no funcione tan bien para esos grupos. Los investigadores están trabajando para desarrollar métodos para auditar los sistemas de IA y los conjuntos de datos en busca de problemas como el sesgo de selección, el sesgo de medición y el sesgo de exclusión.
Corrupción y manipulación
Existe la preocupación de que los sistemas de IA puedan ser manipulados o pirateados con fines maliciosos, como delitos cibernéticos, vigilancia o generación de medios sintéticos. Los adversarios pueden intentar poner en peligro los sistemas de IA manipulando sus datos de entrenamiento, modelos o entradas. Los investigadores están trabajando en técnicas como el entrenamiento adversario, el endurecimiento de modelos y la detección de fraudes para ayudar a abordar estos riesgos.
Falta de transparencia y explicabilidad
Muchas técnicas de IA se basan en algoritmos complejos y redes neuronales que son opacos y difíciles de entender para las personas. Esta falta de explicabilidad y transparencia dificulta la auditoría de los sistemas de IA, la detección de problemas y la garantía de un rendimiento seguro y fiable. La IA explicable es un área activa de investigación centrada en el desarrollo de métodos para abrir la «caja negra» de la IA y hacer que sus procesos de razonamiento y toma de decisiones sean más transparentes y comprensibles.
Sesgo e injusticia
Existe la preocupación de que los sistemas de IA puedan reflejar y amplificar los prejuicios de la sociedad humana. La IA tiene el potencial de discriminar injustamente a individuos y grupos. Los investigadores están trabajando para desarrollar metodologías de prueba, técnicas de auditoría y algoritmos que puedan ayudar a identificar, abordar y mitigar el sesgo en los sistemas de IA. El objetivo es construir una IA que sea justa, imparcial y equitativa.
Es fundamental abordar la seguridad de la IA a medida que estas tecnologías avanzadas se convierten en una parte cada vez más importante de nuestra vida digital. La investigación en curso en áreas como la solidez, la transparencia, la detección de sesgos y la alineación de valores ayuda a garantizar que el impacto futuro de la IA en la humanidad sea positivo.
Recomendaciones y mejores prácticas
A la hora de desarrollar e implementar sistemas de IA, la seguridad debe ser una prioridad máxima. Existen varias recomendaciones y prácticas recomendadas que pueden ayudar a minimizar los riesgos y garantizar un desarrollo responsable de la IA.
Establecer parámetros y estándares de seguridad
Definir parámetros claros y estándares de seguridad es fundamental para mitigar los posibles peligros de la IA. Determina los niveles de rendimiento y comportamiento aceptables para tus sistemas de IA antes de implementarlos. Monitoriza los sistemas de manera continua para asegurarte de que funcionen dentro de los estándares establecidos. Realiza los ajustes necesarios para abordar nuevos problemas.
Evaluar de forma segura el comportamiento del modelo
Evalúa con cuidado cómo funcionan e interactúan los modelos de IA para identificar cualquier comportamiento indeseable. Prueba los modelos en entornos cerrados para comprender cómo funcionan antes de lanzarlos al mundo real. Busca posibles vulnerabilidades y haz de la seguridad una prioridad durante el desarrollo.
Minimizar privilegios
Otorga a los sistemas de IA solo los privilegios y el acceso mínimos necesarios para realizar las funciones previstas. No proporciones más datos ni control del necesario. Esto limita el impacto potencial de un comportamiento inesperado o indeseable. Revisa y realiza ajustes continuos a los privilegios a medida que evolucionen los sistemas.
Implementar evaluación segura
Establece procesos para evaluar el comportamiento de los modelos de manera segura. Identifica métricas para monitorizar cómo funcionan los sistemas y cómo afectan a los usuarios. Busca señales de advertencia que indiquen que un modelo puede estar operando de manera insegura o injusta. Se extremadamente cauteloso al implementar IA en dominios sensibles como la atención médica, la educación o las finanzas. Realiza pruebas rigurosas para minimizar los riesgos.
Utiliza un enfoque centrado en el ser humano
Adoptar un enfoque centrado en el ser humano para desarrollar la IA, que tenga en cuenta las necesidades y los valores de todas las personas que pueden interactuar con un sistema o verse afectadas por él. Identificar métricas que vayan más allá del mero rendimiento técnico para supervisar cómo afecta la IA a las personas y los grupos. Priorizar la inclusión y la equidad, no pensar en ello a posteriori. Comprobar continuamente que la IA no refleje ni amplifique los sesgos sociales.
Si se siguen las recomendaciones sobre estándares de seguridad, evaluación segura, privilegios mínimos y un enfoque centrado en el ser humano, las organizaciones pueden garantizar el desarrollo responsable y ético de la IA. La clave es hacer de la seguridad una prioridad y una cultura de la empresa, no una idea de último momento. Con diligencia y cuidado, se pueden lograr los beneficios de la IA sin riesgos ni daños inaceptables.
El estado de la autorregulación en OpenAI, Google y Microsoft
Las principales empresas tecnológicas que lideran el camino en materia de IA han reconocido la necesidad de garantizar su desarrollo seguro y ético. OpenAI, Google y Microsoft se han comprometido a aplicar salvaguardas y límites voluntarios en la forma en que desarrollan e implementan la tecnología de IA.
OpenAI
Es una organización de investigación de IA sin fines de lucro, se ha centrado en desarrollar una IA que sea segura y beneficiosa para la humanidad. Han adoptado un enfoque de IA constitucional que alinea los sistemas de IA con valores humanos como la seguridad, la transparencia y la equidad. Los investigadores de OpenAI también están explorando formas de garantizar que los modelos de lenguaje no produzcan resultados dañinos, poco éticos, peligrosos o ilegales.
Google ha publicado principios de IA que promueven una IA que sea socialmente beneficiosa, evite los sesgos y sea responsable, transparente y explicable. Han creado procesos de revisión para analizar los sistemas de IA en busca de injusticias y han establecido un grupo para supervisar el desarrollo responsable de la IA. Google también está explorando formas de hacer que los modelos de IA sean más sólidos, confiables y justos mediante técnicas como el entrenamiento adversarial.
Microsoft
Microsoft ha adoptado seis principios para guiar el desarrollo de su IA: equidad, confiabilidad y seguridad, privacidad y protección, inclusión, transparencia y responsabilidad. Exigen que los ingenieros e investigadores de IA realicen una capacitación obligatoria sobre cómo abordar los sesgos y crear sistemas inclusivos. Microsoft también cuenta con un Comité interno de IA, ética y efectos en la ingeniería y la investigación (AETHER) que revisa los proyectos de IA de la empresa.
Si bien la autorregulación es un primer paso importante, la mayoría de los expertos coinciden en que también será necesaria una gobernanza y una supervisión colaborativas. Las regulaciones, normas y políticas desarrolladas por organizaciones independientes pueden ayudar a establecer pautas sobre cómo se debe desarrollar y aplicar la IA de manera responsable. La autorregulación debe ir acompañada de transparencia y rendición de cuentas para generar confianza en la IA y sus creadores.
Futuro de la regulación de la IA
El futuro de la regulación de la IA se está desplegando rápidamente. Los principales actores, como la UE y los EE. UU., están tomando la iniciativa a la hora de definir cómo se gobernarán los sistemas de IA para equilibrar la innovación y el riesgo. Se vislumbran nuevas leyes y políticas.
La Ley de Inteligencia Artificial de la UE
La Ley de IA de la UE es el primer gran intento de regular la IA. Propone un enfoque basado en el riesgo, clasificando los sistemas de IA como de “alto riesgo” o de “bajo riesgo”. Los sistemas de alto riesgo, como los que se utilizan en el empleo, la atención sanitaria y el transporte, se enfrentarían a normas más estrictas para garantizar la seguridad, la transparencia y la supervisión. Las empresas tendrían que proporcionar documentación detallada sobre cómo funcionan sus sistemas y cómo se desarrollaron. Algunos sistemas incluso podrían necesitar la aprobación de un tercero antes de su uso.
La UE pretende fomentar la innovación y, al mismo tiempo, proteger a las personas. Las normas todavía se están ultimando, pero es probable que influyan en las políticas a escala mundial. Otros países y regiones están observando de cerca cómo afectan las nuevas regulaciones a las empresas y la competitividad europeas.
La Ley de Responsabilidad Algorítmica de Estados Unidos
En Estados Unidos, los legisladores han propuesto la Ley de Responsabilidad Algorítmica, que obliga a las empresas a evaluar sus sistemas de toma de decisiones automatizadas para detectar sesgos injustos. Las grandes empresas tendrán que evaluar los sistemas de alto riesgo que toman decisiones sensibles sobre las personas, especialmente en relación con el empleo, la atención sanitaria, la vivienda y los servicios financieros. Las evaluaciones analizarían factores como la precisión, la imparcialidad y el daño potencial.
- Las empresas tendrían que revelar más detalles sobre cómo funcionan sus sistemas de IA.
- Podrían requerirse auditorías independientes para algunos sistemas.
- Se podrán imponer multas y sanciones por infracciones.
Esto demuestra que Estados Unidos también busca abordar los riesgos de la IA, aunque sea por medios menos estrictos que la UE. La forma en que se den forma a las nuevas normas en ambos lados del Atlántico tendrá un impacto significativo en el futuro global de la IA. Es probable que grupos internacionales adopten políticas y directrices adicionales.
La gobernanza de la IA es un desafío complejo que no tiene respuestas fáciles, pero se están logrando avances para ayudar a garantizar el desarrollo seguro y ético de tecnologías avanzadas.
Preguntas frecuentes
A continuación se presentan algunas preguntas frecuentes que puede tener relacionadas con la seguridad de la IA:
¿En qué se diferencia la seguridad de la IA de la ética de la IA?
La seguridad de la IA se refiere a los diversos métodos y mecanismos que una organización utiliza para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial funcionen de manera segura y según lo previsto, minimizando las posibilidades de daños o consecuencias no intencionales.
Por otro lado, la ética de la IA se refiere a los principios morales y filosofías más amplios que rigen el desarrollo y el uso de la IA dentro de una organización, incluidos los aspectos de equidad, privacidad y justicia, así como el impacto social de las tecnologías de IA.
¿Cómo pueden los desarrolladores de IA garantizar principios éticos de IA?
Al integrar los principios éticos de la IA directamente en el ciclo de desarrollo de la IA, desde el diseño hasta la implementación, los desarrolladores pueden garantizar el cumplimiento de estos principios en todos los modelos y sistemas de IA que desarrollen. Los procesos exactos involucrados en este ciclo incluyen la realización de evaluaciones de impacto ético, la garantía de la transparencia y la explicabilidad de los sistemas de IA y el respeto de la privacidad de los usuarios, además de un seguimiento continuo que garantiza que las perspectivas y los aportes de todas las partes interesadas se tengan en cuenta de manera efectiva al desarrollar aplicaciones y capacidades de IA.
¿Cuáles son algunos riesgos de cumplimiento comunes asociados con la IA?
Algunos de los riesgos más comunes relacionados con el cumplimiento normativo asociados con la IA incluyen violaciones de las leyes de privacidad de datos, discriminación y sesgo en los procesos de toma de decisiones, falta de transparencia y rendición de cuentas, y violaciones de los derechos de propiedad intelectual. Los desarrolladores de IA y otras partes interesadas involucradas en la mitigación de dichos riesgos realizan pruebas y evaluaciones rigurosas para garantizar una rendición de cuentas justa y abordar los riesgos identificados de manera adecuada.
¿Qué tecnologías emergentes están dando forma al futuro de la seguridad de la IA?
La IA explicable (XAI) es un concepto emergente dentro de la IA que enfatiza la transparencia y la comprensibilidad dentro del proceso de toma de decisiones de IA. Hacerlo no solo protege a los sistemas de IA de ataques, sino que también facilita que las consideraciones éticas se incorporen directamente dentro de los algoritmos de IA.
Además, las técnicas de aprendizaje automático en evolución, como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje federado, también desempeñan un papel importante en el desarrollo de modelos y sistemas de IA más seguros. El énfasis en el aprendizaje por refuerzo en la seguridad de la IA reside en su potencial para entrenar modelos que puedan aprender comportamientos seguros mediante ensayo y error en entornos simulados o controlados.
El aprendizaje federado permite entrenar modelos de IA en varios dispositivos o servidores que contienen muestras de datos locales, sin intercambiarlos. Este método mejora la privacidad y la seguridad, lo que reduce el riesgo de que se vulneren datos confidenciales.
Conclusión
Los sistemas de IA son cada vez más avanzados y se integran en nuestras vidas, por lo que es importante que lo hagamos bien. Presta atención a lo que dicen los legisladores y los líderes tecnológicos sobre el desarrollo responsable de la IA. Haz oír tu voz y defiende leyes y políticas que prioricen los valores humanos y la ética. Aunque la IA es muy prometedora, tenemos que asegurarnos de que la tecnología esté alineada con los valores humanos y no cause daños no deseados.
Nuestro futuro con la IA depende de las acciones que tomemos hoy. Así que mantente informado y participa: el futuro está en nuestras manos.