Identificar riesgos ocultos

Introducción

Como profesional de la Inteligencia Artificial (IA), es vital estar al tanto no solo de los riesgos obvios, sino también de aquellos que se ocultan detrás del desarrollo y despliegue de sistemas de IA. Estos riesgos ocultos pueden ser tan sutiles como insólitos, pero tienen el potencial de causar estragos significativos. Al identificar estos riesgos, podemos tomar medidas preventivas que mitiguen sus impactos negativos.

Explicación principal con ejemplos

Los riesgos ocultos en la IA son aquellos que no se manifiestan claramente a simple vista pero pueden surgir cuando los sistemas de IA interactúan con el mundo real. Estos pueden ser desafiantes de detectar y pueden derivar en resultados imprevistos o perjudiciales.

Un ejemplo de riesgo oculto es la discriminación secundaria. Este fenómeno se produce cuando un sistema de IA, que ha sido entrenado con datos históricos sesgados, aplica esos mismos sesgos a nuevas situaciones sin ser consciente del problema. Por ejemplo, considera el siguiente código en Python, utilizado para clasificar imágenes:

def classify_image(image):
    prediction = model.predict(image)
    if prediction > 0.5:
        return "Positive"
    else:
        return "Negative"

Si este modelo ha sido entrenado con datos históricos de un hospital donde los pacientes negativos eran mayoritariamente mayores y no se sometían a ciertas pruebas, puede que el sistema clasifique erróneamente a personas mayores como negativas incluso cuando están en realidad positivas. Este es un riesgo oculto porque la discriminación secundaria no es evidente desde el principio y requiere una revisión detallada de los datos de entrenamiento.

Otro ejemplo es la confusión causal. Esto ocurre cuando un sistema de IA hace suposiciones erróneas basadas en relaciones causales que no existen en la realidad. Por ejemplo, un sistema diseñado para identificar las mejores prácticas de seguridad puede llegar a la conclusión de que usar gorros es más seguro porque los trabajadores con gorros tienen menos accidentes, pero esto podría ser debido al hecho de que solo los trabajadores mejor entrenados utilizan gorros.

Errores típicos / trampas

1. Sobreestimar el control: Muchos desarrolladores subestiman la complejidad y el contexto en el que se desplegará su sistema de IA, creyendo tener un completo control sobre todos los posibles escenarios.

1. Bajoestimar la importancia del contexto social: Los sistemas de IA no funcionan en vacío; están sometidos a contextos sociales complejos y dinámicos que pueden afectar significativamente sus decisiones e impactos.

1. Desconocer el sesgo histórico: Los datos utilizados para entrenar los modelos de IA son históricos, y cualquier sesgo presente en estos datos se reflejará en la predicción del modelo. Es crucial comprender y abordar este sesgo al diseñar e implementar sistemas de IA.

Checklist accionable

1. Realizar un análisis exhaustivo del contexto: Investigar cuidadosamente el entorno en el que se desplegará el sistema de IA, identificando posibles factores que puedan influir en sus decisiones.

1. Implementar medidas para mitigar sesgos históricos: Utilizar técnicas como la re-samplenting y la corrección de distribuciones al entrenar modelos de IA para reducir los efectos del sesgo histórico.

1. Incorporar revisión humana: Incorporar puntos de supervisión o intervención humana donde sea necesario, especialmente en situaciones críticas o cuando el sistema no esté seguro de sus decisiones.

1. Desarrollar pruebas exhaustivas para identificar riesgos ocultos: Crear escenarios hipotéticos y testear las respuestas del sistema a estos escenarios para descubrir posibles riesgos ocultos.

1. Documentar claramente el proceso de toma de decisiones: Mantener un registro detallado de cómo se tomaron las decisiones en cada paso del desarrollo e implementación, incluyendo la identificación y mitigación de riesgos.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

1. Continuar formándose en ética de IA: Mantenerse actualizado sobre los últimos avances y desafíos en el campo de la ética de la IA para estar siempre preparado para nuevos riesgos ocultos.

1. Implementar un marco de ética corporativa: Crear o mejorar un marco interno que guíe a todos los miembros del equipo en la identificación y mitigación de riesgos ocultos.

1. Colaborar con expertos externos: Trabajar con expertos en ética, sociología y otras disciplinas relevantes para obtener perspectivas adicionales sobre posibles riesgos ocultos.

1. Fomentar una cultura de transparencia: Crear un ambiente donde todos los miembros del equipo se sientan seguros para compartir preocupaciones e ideas sobre posibles riesgos ocultos.

Al identificar y abordar estos riesgos ocultos, podemos asegurar que nuestros sistemas de IA sean más éticos, transparentes y responsables.