Una IA de confianza (o IA fiable es un enfoque de la inteligencia artificial que pretende desarrollar sistemas fiable, ética, transparente y respetuosa con los valores humanos. Forma parte de un marco diseñado para garantizar que las tecnologías de IA funcionen de manera seguros, justos y responsablesajustando sus decisiones a las normas sociales, jurídicas y éticas.
Su concepto es similar al de un IA responsable.
Principios clave de la IA fiable
- Ética :
- Respeto de los derechos humanos, la dignidad y la justicia.
- Evite sesgo discriminatorias (por ejemplo, discriminación por razón de sexo u origen étnico).
- Transparencia (Explicabilidad) :
- Capacidad para explicar las decisiones de la IA (IA interpretable).
- Documentación clara de los algoritmos y datos utilizados.
- Robustez y seguridad :
- Resistencia a errores, ataques malintencionados (por ejemplo, perturbaciones adversas) y datos ruidosos.
- Funcionamiento fiable garantizado en condiciones reales.
- Responsabilidad (Rendición de cuentas) :
- Definición clara de las responsabilidades legales en caso de error o daño causado por la IA.
- Aplicación de mecanismos de control y auditoría.
- Respeto de la intimidad :
- Protección de datos personales (por ejemplo, el cumplimiento de RGPD en Europa).
- Utilización de técnicas como confidencialidad diferencial o elaprendizaje federado.
- Equidad (Equidad) :
- Eliminación de sesgos sistémicos en datos o algoritmos.
- Garantía de igualdad de trato para todos los usuarios.
- Control humano :
- Mantener la supervisión humana de las decisiones críticas (por ejemplo, médicas, judiciales).
- Principio de "human-in-the-loop (humanos en el bucle).
Ámbitos críticos de aplicación
- Salud diagnóstico médico, robots quirúrgicos.
- Justicia Apoyo a la toma de decisiones judiciales (evaluación del riesgo de reincidencia).
- Finanzas concesión de créditos, detección de fraudes.
- Transporte autónomo Seguridad de los vehículos sin conductor.
- Reclutamiento selección imparcial de los candidatos.
Marcos normativos e iniciativas
- Reglamento europeo sobre IA (Ley AI) : Clasifica los sistemas de IA en función de su riesgo (prohibiendo los usos de "alto riesgo").
- Directrices de la UE para una IA ética 7 requisitos clave, entre ellos la transparencia y la diversidad.
- Principios de la OCDE sobre IA fomentar una IA innovadora y fiable.
- Diseño éticamente alineado del IEEE Normas técnicas para una IA responsable
Desafíos
- Sesgos algorítmicos Reproducción de desigualdades sociales (por ejemplo, contratación de IA que perjudica a las mujeres).
- Caja negra Complejidad de modelos como las redes neuronales profundas, difíciles de interpretar.
- Seguridad : Vulnerabilidad ataques (por ejemplo, alteración de los datos de entrenamiento).
- Equilibrio entre innovación y regulación Riesgo de ralentización del progreso tecnológico.
Ejemplos
- IBM Equidad 360 Una herramienta para detectar y corregir sesgos en los modelos de IA.
- Herramienta Google What-If Análisis de datos: analiza el impacto de los datos en las predicciones.
- Modelos de IA explicables (IA explicable - XAI) : Métodos como LIME o SHAP para interpretar las decisiones
