Las auditorías de Inteligencia Artificial son necesarias para garantizar la seguridad y la responsabilidad en el uso de tecnologías de AI. Los reguladores y las leyes están comenzando a exigir auditorías de AI para evaluar los riesgos potenciales y asegurar que las tecnologías estén siendo utilizadas de manera ética y segura.
Estas auditorías aún no son muy comunes, pero serán necesarias para evaluar el sistema y asesorar sobre cómo gestionar los riesgos identificados, todo de forma objetiva.
La idea es que podamos establecer un marco de gestión de riesgos de AI a nivel empresarial para asegurar una implementación sostenible y segura de la tecnología a largo plazo. O dicho de otra forma, para que la IA actúe siempre para beneficiar a la humanidad como un todo, teniéndola bajo control.
Los responsables de ChatGPT ya se han pronunciado sobre el tema en la revista TIME, dejando claro que no solo son beneficiosas, deben ser obligatorias.
Cómo funciona una auditoría de Inteligencia Artificial
Una auditoría de inteligencia artificial es un proceso sistemático de revisión y evaluación de sistemas y procesos de inteligencia artificial con el fin de garantizar su correcto funcionamiento, ética, seguridad y cumplimiento de normas y regulaciones.
Estas auditorías pueden servir para verificar la precisión, equidad y robustez de los modelos, para evaluar cómo se manejan y protegen los datos sensibles y personales, para verificar si los modelos de IA tienen sesgos o perpetúan la discriminación, para evaluar la seguridad de los sistemas y la protección contra posibles ataques o vulnerabilidades, para verificar si los sistemas y procesos de IA cumplen con las normas y regulaciones aplicables…
Para hacer todo eso, que no es poco, es necesario incluir una combinación de pruebas técnicas, evaluaciones de datos, entrevistas con expertos y revisión de documentación.
Posibles problemas encontrados en una auditoría de Inteligencia Artificial
Los problemas más comunes encontrados en una auditoría de este tipo están relacionados con seguridad y discriminación. Si un modelo se entrena con fotos aleatorias de Internet, es muy posible que tenga prejuicios sobre razas y sexos, ya que el contenido de este tipo abunda en la red de redes.
Otros problemas que pueden encontrarse serían:
– El modelo no está haciendo predicciones precisas, lo que puede tener consecuencias negativas en una amplia variedad de aplicaciones, tales como la salud, el financiamiento, la justicia criminal, etc.
– El modelo es un «cajón negro», donde es difícil entender cómo se toman las decisiones, lo que puede crear desconfianza y falta de responsabilidad.
– El modelo no está regulado adecuadamente, lo que puede resultar en el uso indebido de la información personal y la privacidad de los usuarios.
A medida que sigamos conviviendo con modelos de Inteligencia Artificial, iremos viendo más detalles sobre cómo deben ser estas auditorías y cómo deben prepararse.
Qué hacer antes de realizar una auditoría de Inteligencia Artificial en una empresa
Los auditores deben prepararse muy bien a la hora de realizar una auditoría de este tipo, ya que cada empresa tiene una forma completamente diferente de trabajar, por lo que las auditorías han de ser muy personalizadas.
Es importante tener en cuenta que la auditoría de Inteligencia Artificial debe ser llevada a cabo por un equipo con experiencia y conocimientos en el área de IA, y que sea independiente de la empresa que se está auditando.
Algunos puntos que deben trabajarse antes de comenzar:
– Conocer los objetivos y requisitos de la empresa: es importante comprender las necesidades y expectativas de la empresa antes de comenzar la auditoría.
– Revisar los documentos relevantes: revisar los documentos de políticas y procedimientos de la empresa, así como los registros de la implementación de la IA.
– Identificar los equipos clave: identificar los equipos clave y las personas que tienen responsabilidades en la implementación y uso de la IA en la empresa.
– Realizar entrevistas: llevar a cabo entrevistas con las personas clave y obtener su perspectiva sobre la implementación de la IA y sus prácticas.
– Evaluar el rendimiento: evaluar el rendimiento y la efectividad de la IA en la empresa, incluyendo la precisión, la consistencia y la seguridad.
– Identificar áreas de mejora: identificar las áreas donde la IA puede ser mejorada y hacer recomendaciones para solucionar los problemas encontrados durante la auditoría.
– Preparar un informe detallado: preparar un informe detallado que incluya los resultados de la auditoría, las áreas de mejora identificadas y las recomendaciones para la empresa.
Un sector que crecerá muchísimo durante los próximos años.
☞ El artículo completo original de Juan Diego Polo lo puedes ver aquí
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