Con la rápida participación de la IA en todas las industrias, se vuelve fundamental garantizar que la IA se practique de manera ética. Las prácticas de IA son diversas y, como tal, es difícil establecer un marco o protocolo único para garantizar el uso ético de la IA. El uso justo de la IA no es negociable con la creciente participación de la IA en aplicaciones sensibles.
Analicemos cómo estas sofisticadas aplicaciones de IA enfrentan desafíos éticos y qué pueden hacer las empresas para superarlos de manera proactiva.
Evitar sesgos o discriminación en torno a la IA
Según una encuesta, 68% de los encuestados creía que los principios éticos no se aplicarán en las aplicaciones de IA para 2030. Esto indica que existe una desconfianza significativa en torno al uso ético de la IA. Entre estos desafíos, los prejuicios y la discriminación son las preocupaciones más apremiantes.
Los modelos de lenguaje de IA se alimentan y entrenan con los datos. En caso de que los datos provengan de una fuente no autorizada, entonces podrían ser de baja calidad o sin filtrar, y podrían ser propensos a algunos sesgos. Las aplicaciones de IA alimentadas con datos sesgados heredarían los mismos patrones y brechas, lo que llevaría a sesgos y discriminación.
Los sesgos y la discriminación pueden tener graves problemas en las aplicaciones no supervisadas de IA. Estos son algunos de los ejemplos del mundo real de sesgos en las aplicaciones de IA:
Una solución de reconocimiento facial creada alimentando imágenes de hombres de un color particular podría no ser precisa en el procesamiento de imágenes de personas de otros colores.
En el sistema judicial, la IA puede ayudar a predecir la reincidencia. Allí, los algoritmos de IA pueden desarrollar sesgos a partir de datos existentes que pueden conducir a la discriminación. Como sugerir que una persona podría tener más probabilidades de cometer un delito penal que otra según los registros disponibles.
Otra posibilidad es que la selección de IA pueda conducir a la discriminación en las solicitudes de empleo, donde los solicitantes con un nombre o grupo demográfico en particular pueden ser preferidos sobre otros candidatos con calificaciones similares.
Hay varias formas de superar el sesgo en las aplicaciones de IA, que incluyen:
Datos adecuados y diversos:
Es crucial que un modelo de IA se entrene con un conjunto diverso de datos que sea inclusivo y de naturaleza diversa. Los datos representarán a toda la población por igual para mitigar cualquier probabilidad de sesgo.
Auditoría de soluciones de IA:
Es crucial evaluar los modelos de ML a lo largo del tiempo para verificar que el modelo no haya desarrollado ningún sesgo. Un mecanismo de detección de sesgos que puede auditar la aplicación de IA para un uso diverso puede verificar que el sistema no esté sesgado.
IA explicable:
La implementación de modelos de IA que sean transparentes y explicables puede ayudar a mitigar cualquier discriminación. La explicabilidad garantiza que el razonamiento detrás de los resultados de la IA sea imparcial.
Aplicaciones de IA y preocupaciones de privacidad
Las soluciones de IA se basan en una gran cantidad de datos, a menudo recopilados de los usuarios y sus patrones y preferencias personales. Esto genera una seria preocupación sobre el uso ético y el manejo seguro de esos datos.
Preocupaciones de privacidad en el mundo real con aplicaciones de IA:
Las aplicaciones de atención médica que utilizan IA requieren recopilar datos de pacientes e información personal confidencial. Es fundamental proteger la privacidad de esos datos sin comprometer su seguridad.
Los gráficos de conocimiento de los motores de búsqueda deben garantizar que el historial de búsqueda individual de un usuario no se refleje en otro usuario dentro del mismo grupo demográfico.
Sin embargo, la protección de la privacidad está dentro del control de las aplicaciones de IA:
Minimizar la recopilación de datos:
La forma más sencilla de proteger la privacidad es recopilar la cantidad mínima de datos necesarios para que funcionen las aplicaciones de IA.
Anonimización de datos:
Si la recopilación de datos es imprescindible, la IA puede al menos eliminar cualquier correlación con las identidades personales a través de la anonimización, lo que ayuda a proteger las identidades de los usuarios.
Datos de muestra estimulantes:
La IA puede crear datos sintéticos basados en datos reales para garantizar que los datos reales no se procesen ni almacenen. Más bien, solo se utilizan datos similares y estimulados para entrenar soluciones de IA. El modelo SynthVAE puede ayudar a generar una gran cantidad de datos sintéticos con IA.
Falta de responsabilidad por aplicaciones de IA poco éticas
¿Quién es responsable cuando un modelo de IA conduce a una pérdida catastrófica de datos personales o conduce a la discriminación contra una raza en particular? Incluso para los organismos reguladores y legales, es complejo responsabilizar a alguien por los resultados poco éticos de la IA.
Consideremos un escenario del mundo real:
Si un coche autónomo provoca un desafortunado accidente de tráfico, ¿quién tiene la culpa? ¿Sería el ingeniero de IA, el fabricante del vehículo o el propietario del vehículo?
Este dilema en torno a las responsabilidades relacionadas con los incidentes de IA es un desafío para perfeccionar las aplicaciones éticas de la IA.
Para abordar el desafío, las empresas pueden definir una responsabilidad clara y los organismos reguladores deben implementar pautas claras. Esta podría ser la única forma de implementar la rendición de cuentas y garantizar que las organizaciones utilicen la IA de manera ética.
Varias preocupaciones éticas críticas de las aplicaciones de IA
Hay algunas preocupaciones éticas más en el lado de la aplicación. Estos son los temas clave a tener en cuenta:
Explotación de los derechos de propiedad intelectual: Los derechos de propiedad intelectual definen los derechos de propiedad de las empresas. Sin embargo, la IA a menudo puede tratar el conocimiento disponible públicamente como propiedad de uso gratuito. Esto podría comprometer los derechos de propiedad intelectual y tener consecuencias legales.
Deep Fakes: Las falsificaciones de IA son la aplicación poco ética más dolorosa y popular de la IA. La IA puede crear contenido falso similar a la realidad a través de imágenes, videos y audio, lo que puede causar caos y desconfianza. La IA puede generar cualquier tipo de contenido y asociarlo con cualquier figura pública.
Desinformación: Las alucinaciones y los errores de la IA pueden llevar a conclusiones falsas y resultados incorrectos. Tal información errónea puede llevar a los usuarios a consecuencias.
Conclusión
Hacer que las aplicaciones de IA sean éticas sigue siendo un trabajo en progreso. Es una tarea compleja de poner en un marco o directrices. Abordar estos desafíos éticos de las aplicaciones de IA requeriría una atención significativa, mitigar los riesgos potenciales y poner en marcha el proceso de auditoría adecuado.
Abordar las preocupaciones éticas de la IA puede marcar el ritmo de las aplicaciones de IA en industrias sensibles como la atención médica, el derecho, el fitness, el reclutamiento y otros. La IA ética es importante para el futuro de las aplicaciones de IA que serían diversas, escalables e inclusivas para todos los usuarios.