Cumplimiento de IA: Los 6 principales desafíos y fallos en la vida real
El aumento del uso de la inteligencia artificial (IA) está impulsando nuevas leyes y estándares éticos. Recientemente, Corea del Sur se convirtió en la primera nación en aplicar plenamente una ley integral e independiente sobre IA.1 Debido a estos rápidos cambios, el 77% de las empresas consideran el cumplimiento de IA como una prioridad máxima. 2
Nuestro equipo ha dedicado sus esfuerzos recientes a simplificar esta complejidad mediante la evaluación comparativa del sesgo de IA, la selección de herramientas de gobernanza de IA y la auditoría de estudios de caso de ética de IA.
Explore qué es el cumplimiento de IA, por qué es importante ahora, sus desafíos y ejemplos de la vida real donde los modelos no cumplen con los estándares legales:
¿Qué es el cumplimiento de IA?
El cumplimiento de IA se refiere al proceso de garantizar que los sistemas de IA cumplan con todas las leyes, regulaciones y estándares éticos pertinentes. Esto implica asegurarse de que:
- Las herramientas de IA no se utilicen de manera ilegal, discriminatoria, engañosa o perjudicial.
- Los datos utilizados para entrenar estos sistemas se recopilen y utilicen de manera legal y ética.
- Las tecnologías de IA se empleen de manera responsable y en beneficio de la sociedad.
Beneficios del cumplimiento de IA
El cumplimiento de IA puede garantizar:
- Cumplimiento normativo y gestión de riesgos al asegurar el uso legal y ético de los sistemas de IA.
- Privacidad y seguridad de las personas al garantizar el manejo adecuado de los datos personales.
- Procesos de toma de decisiones, lo que conduce a resultados de IA más precisos y confiables.
- Interoperabilidad de los sistemas de IA, facilitando una integración más fluida con otros sistemas y tecnologías, mejorando la eficiencia y la colaboración entre diferentes plataformas.
- Protección de las organizaciones frente a posibles riesgos legales y financieros, como multas, sanciones o acciones legales.
- Mejor reputación de la organización y confianza con clientes, partes interesadas y el público al demostrar un compromiso con prácticas éticas de IA.
¿Por qué es importante el cumplimiento de IA?
El cumplimiento de IA gana importancia debido a:
- Adopción creciente de IA: Las estadísticas de IA sugieren que
- Se espera que el 90% de las aplicaciones empresariales comerciales utilicen IA para el próximo año.
- 9 de cada 10 empresas líderes tienen inversiones continuas en IA.
- Aumento del interés en la IA generativa: Como explica las tendencias de automatización de TI.
- Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, las empresas han reportado un aumento del 97% en el interés por desarrollar modelos de IA generativa.
- Las tasas de adopción de pipelines de aprendizaje automático para mejorar las estrategias de IA generativa han aumentado un 72%.
- Necesidad de una gobernanza de datos efectiva: Según las estadísticas de IA:
- Dado que se espera que la IA generativa cree el 10% de todos los datos generados para 2025, una gobernanza de datos efectiva es crucial para garantizar la integridad de los datos y el cumplimiento normativo.
- Preocupaciones éticas crecientes: Debido a ejemplos de la vida real con falta de cumplimiento de IA y prácticas responsables de IA, como modelos sesgados y chatbots con comportamiento discriminatorio y discurso de odio.
Para más ejemplos de la vida real, consulte a continuación:
Ejemplos reales de falta de cumplimiento de IA
A continuación se presentan algunos ejemplos reales de empresas que enfrentaron problemas de reputación y pospusieron sus proyectos de IA debido a consecuencias no éticas. Estos ejemplos llevaron a estas empresas a invertir en la gestión del cumplimiento de IA y en esfuerzos de IA responsable.
1. Deepfakes
Los deepfakes son medios generados por IA que alteran de manera convincente apariencias, voces o acciones, y pueden usarse de manera no ética para:
- Fraude financiero por estafadores para suplantar voces y realizar transferencias de dinero no autorizadas.
- Ciberacoso para crear imágenes o videos falsos y dañinos con fines de acoso.
- Manipulación de datos para engañar a los medios, alterar la percepción pública, influir en elecciones o causar crisis.
- Falso testimonio para producir evidencia falsa en procesos legales, arriesgando condenas erróneas.
- Violaciones de privacidad para crear contenido explícito y no autorizado, a menudo dirigido a personas sin su consentimiento.
Por ejemplo, un video que presentaba falsamente al Primer Ministro Senior Lee Hsien Loong promocionando un producto de inversión destaca los peligros de la inteligencia artificial en la difusión de desinformación.3 Aquí está el video deepfake del Primer Ministro:
2. Sesgo de género en una herramienta de contratación basada en IA
En 2018, Amazon cerró una herramienta experimental de contratación de IA después de descubrir que prefería sistemáticamente a los candidatos masculinos. El problema se debía a datos de entrenamiento sesgados que reflejaban los desequilibrios de género en la industria tecnológica.4
Este sesgo generó preocupaciones sobre la equidad y precisión de la IA en las decisiones de contratación, lo que llevó a Amazon a eliminar la herramienta para evitar perpetuar la desigualdad de género.
3.Sesgo racial
3.1 Sesgo racial en COMPAS
Se descubrió que la herramienta COMPAS, utilizada para predecir la probabilidad de reincidencia entre delincuentes en EE. UU., presentaba sesgo racial.5 Una investigación de ProPublica de 2016 reveló que COMPAS era más propenso a clasificar a los acusados negros como de alto riesgo en comparación con los acusados blancos, incluso controlando factores como delitos previos y edad. Algunos de sus resultados sesgados incluyeron:
- Clasificó erróneamente a casi el doble de acusados negros (45%) como de alto riesgo en comparación con los acusados blancos (23%).
- Etiquetó incorrectamente a más acusados blancos como de bajo riesgo, con un 48% que reincidió en comparación con el 28% de los acusados negros.
3.2. Sesgo racial en un algoritmo de atención médica de EE. UU.
Un algoritmo de IA utilizado en hospitales de EE. UU. para predecir las necesidades de los pacientes estaba sesgado contra los pacientes negros.6
El algoritmo basaba sus predicciones en los costos de atención médica, sin tener en cuenta las disparidades raciales en el pago de la atención médica. Como resultado, los pacientes negros recibían puntuaciones de riesgo más bajas y recibían menos atención en comparación con los pacientes blancos con condiciones de salud similares. Este sesgo condujo a un acceso desigual a la atención médica necesaria.
4. Comportamiento discriminatorio de chatbots
4.1 Tay
En 2016, Microsoft lanzó Tay, un chatbot en Twitter diseñado para aprender de las interacciones de los usuarios.7 En 24 horas, Tay comenzó a publicar tuits racistas, tránsfobos y antisemitas después de aprender de mensajes incendiarios enviados por los usuarios. A pesar de los esfuerzos iniciales de filtrado de datos, el comportamiento de Tay puso de relieve los peligros de que los sistemas de IA aprendan de interacciones públicas sin las salvaguardas adecuadas.
4.1 Neuro-sama
Otro ejemplo es Neuro-sama, una VTuber impulsada por IA que transmite en Twitch e interactúa con los espectadores como si fuera una streamer humana.9
En 2023, su canal de Twitch fue suspendido temporalmente debido a conducta de odio, probablemente relacionada con comentarios controvertidos hechos por la IA, que incluían cuestionar el Holocausto. Tras este incidente, el creador, Vedal, actualizó el filtro de chat para evitar problemas similares.
Aquí hay una imagen de Neuro-sama:
Consulte más casos de uso de IA ética y ejemplos de la vida real.
Añadir como fuente preferidaDesafíos del cumplimiento de IA
A continuación, se presentan algunos desafíos del cumplimiento de IA que requieren la implementación de herramientas y prácticas:
1. Navegar por las regulaciones globales
El cumplimiento de IA implica cumplir con una variedad de regulaciones internacionales, como la Ley de IA de la UE, las Órdenes Ejecutivas de EE. UU. y la AIDA de Canadá. Ahora, Corea del Sur es el primer país en poner en pleno funcionamiento una ley integral de IA. Su nueva Ley Básica de IA exige marcas de agua para contenido generativo y una supervisión estricta para sectores de "alto impacto".
Estos cambios crean un panorama complejo para las operaciones de IA. El cumplimiento exige una alineación cuidadosa de los sistemas de IA con los marcos legales específicos de cada región para evitar sanciones.
La siguiente tabla enumera los requisitos legales actuales que los modelos de IA deben cumplir:
2. Regulación basada en el riesgo
La Ley de IA de la UE introdujo categorías de riesgo para los sistemas de IA (inaceptable, alto, limitado, bajo), y cada categoría conlleva obligaciones regulatorias específicas. Los sistemas de IA de alto riesgo requieren medidas de cumplimiento más estrictas, incluida documentación exhaustiva y protocolos de transparencia.
Sin embargo, es difícil evaluar el nivel de riesgo de cada sistema de IA y garantizar que cumpla con los requisitos regulatorios correspondientes. Por ejemplo, el 47% de las organizaciones tienen un marco de gestión de riesgos de IA. Sin embargo, el 70% carece de monitoreo y controles continuos. Una clasificación errónea puede dar lugar a incumplimiento y repercusiones significativas.10
3. Gestión de nuevas obligaciones
Nuevas leyes, como la Ley de IA, la Directiva de Responsabilidad de IA y la Directiva de Responsabilidad por Productos, imponen responsabilidades adicionales a las organizaciones. Estas leyes requieren la implementación de mecanismos de seguridad, auditorías periódicas y documentación exhaustiva para los sistemas de IA.
Las organizaciones deben adaptar sus procesos para cumplir con estos nuevos estándares, lo que puede requerir muchos recursos y puede implicar la reestructuración de las prácticas de cumplimiento existentes, considerando el enfoque basado en el riesgo de la Ley de IA.
4. Coordinación en todo el equipo de cumplimiento
El cumplimiento de IA requiere la colaboración de múltiples equipos, incluidos los legales, de gobernanza de datos y de desarrollo técnico. Cada equipo tiene un papel para garantizar que los sistemas de IA se alineen con los requisitos regulatorios.
La coordinación efectiva es esencial para evitar la falta de comunicación y garantizar que se aborden todos los aspectos del cumplimiento. El monitoreo y ajuste continuo de los sistemas de IA para mantener el cumplimiento añade complejidad.
5. Responsabilidad interfuncional
El cumplimiento de IA a menudo se limita al Director de Datos (CDO) o equivalente, pero este enfoque limitado puede ser restrictivo. Solo el 4% de las organizaciones tienen un equipo interfuncional dedicado al cumplimiento de IA. 11
El compromiso organizacional amplio y la participación de la alta dirección son esenciales para establecer el cumplimiento como una prioridad en todas las funciones y para asegurar los recursos necesarios.
6. Salvaguardas técnicas
Garantizar que los algoritmos de IA cumplan con las pautas éticas, la transparencia y los principios de protección de datos es un desafío importante, particularmente para los sistemas de alto riesgo.
El cumplimiento requiere desarrollar algoritmos que sean justos, no discriminatorios y seguros, lo que puede ser técnicamente exigente. Las organizaciones deben invertir en experiencia y herramientas para cumplir con estos estándares sin obstaculizar la innovación.
Herramientas de cumplimiento de IA
Una herramienta de cumplimiento de IA es una plataforma centralizada donde los equipos técnicos, comerciales y de riesgos y cumplimiento pueden colaborar, documentar y gestionar el cumplimiento de los proyectos de IA para navegar por el complejo panorama regulatorio asociado con los sistemas de IA.
Algunas tecnologías que pueden lograr el cumplimiento de IA incluyen:
Tecnologías amplias de cumplimiento de IA
- Herramientas de gobernanza de IA diseñadas para monitorear, gestionar y hacer cumplir políticas en torno a los sistemas de IA para garantizar que cumplan con los estándares regulatorios.
- Plataforma de IA responsable ayuda a garantizar que los sistemas de IA sean éticos, transparentes y justos, ayudando a las organizaciones a cumplir con los requisitos de cumplimiento.
- LLMOps (Operaciones de modelos de lenguaje grandes) proporciona marcos operativos y herramientas para gestionar modelos de lenguaje grandes teniendo en cuenta el cumplimiento y las consideraciones éticas.
- MLOps (Operaciones de aprendizaje automático) se centra en implementar modelos de ML en entornos de producción manteniendo la fiabilidad, la gobernanza y los flujos de trabajo seguros.
- Gobernanza de datos para hacer cumplir una administración de datos adecuada, alineando las prácticas con los requisitos legales y las expectativas internas.
Tecnologías específicas de cumplimiento de IA
- Herramientas de gestión de privacidad de datos
Software diseñado para gestionar y proteger datos confidenciales, garantizando el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como GDPR y CCPA. - Herramientas de explicabilidad de modelos
Tecnologías que brindan transparencia en los procesos de toma de decisiones de IA, ayudando a cumplir con los requisitos regulatorios de explicabilidad y equidad. - Plataformas de gestión de riesgos de IA
Herramientas que ayudan a identificar, evaluar y mitigar los riesgos asociados con los sistemas de IA, garantizando el cumplimiento de los estándares regulatorios y éticos. - Herramientas de detección y mitigación de sesgos
Tecnologías que detectan y reducen el sesgo en los modelos de IA, ayudando a las organizaciones a cumplir con los requisitos de cumplimiento relacionados con la equidad y la no discriminación. - Herramientas de monitoreo de seguridad y cumplimiento
Soluciones que monitorean continuamente los sistemas de IA en busca de amenazas de seguridad y cumplimiento de los estándares regulatorios, proporcionando alertas y respuestas automatizadas cuando se detectan problemas.
Lecturas adicionales sobre el cumplimiento de IA
Explore más sobre IA responsable, IA ética y tecnologías y desarrollos relacionados con el cumplimiento de IA consultando nuestros:
- IA explicable (XAI): Guía para una IA lista para la empresa
- IA responsable: 4 principios y mejores prácticas
- Ética de la IA generativa: Las 6 principales preocupaciones
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}Enlaces de referencia
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