En este
sentido la UNESCO) (en su “Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial” adoptada por los Estados miembros en noviembre de 2021), ha
propuesto 10 principios para guiar el desarrollo y el uso de la IA. Uno de los principios
propuestos es el de "transparencia y explicabilidad", cuyo alcance
establece que los sistemas de IA deben ser comprensibles y rastreables tanto
para los expertos como para los usuarios finales, y que se debe facilitar
información adecuada sobre sus objetivos, procesos, capacidades, limitaciones y
resultados.
Según este principio, los sistemas de IA deben ser diseñados y desarrollados de manera que sus procesos algorítmicos sean accesibles y comprensibles para las personas interesadas, incluidos los desarrolladores, los usuarios y las partes afectadas. De esta forma las personas podrán entender y cuestionar el funcionamiento y los resultados de la IA, así como exigir responsabilidades a los actores implicados en su diseño, desarrollo y uso.
La UNESCO
propone una serie de medidas para promover la "transparencia y la explicabilidad" de la IA, tales como:
-
Establecer normas técnicas para garantizar que los sistemas de IA puedan ser comprendidos por los usuarios.
- Fomentar
el desarrollo de herramientas y métodos para facilitar el acceso, la
comprensión y la comunicación de los procesos algorítmicos y las decisiones de
los sistemas de IA.
- Apoyar la
educación y la capacitación sobre la IA para mejorar las competencias digitales
y críticas de las personas.
- Crear mecanismos efectivos para supervisar, auditar y evaluar los sistemas de IA
- Proteger
los derechos a la información y la participación de las
personas afectadas por las decisiones de los sistemas de IA.
En el propósito de instrumentar el principio de "transparencia y la explicabilidad, los desarrolladores de IA están llamados a implementar estrategias y acciones que garanticen que sus productos y servicios cumplan con los siguientes elementos:
- Trazabilidad: Consiste en documentar todo el ciclo de vida de un sistema de IA,
desde su diseño hasta su implementación y evaluación, incluyendo los datos, los
algoritmos, las decisiones y los resultados.
- Interpretabilidad: Este elemento está referido a hacer que los modelos de IA
sean más simples o más comprensibles para los humanos, utilizando métodos como
la simplificación, la descomposición o la simulación.
- Comunicación: Este contempla que se debe informar a los usuarios sobre las
características y el funcionamiento de un sistema de IA, utilizando métodos
como las notificaciones o los informes.
En
conclusión, la "transparencia y explicabilidad” es
fundamental a fin de construir ahora y en el futuro una IA centrada en el ser humano, su desarrollo y bienestar. Es por ello
que la UNESCO invita a todos los actores involucrados a adherirse a este
principio y a contribuir a su implementación.
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