Recomendaciones argentas para una IA fiable

Técno Boletín Oficial
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La Subsecretaría de Tecnologías de la Información publicó un documento que incluye 30 páginas con recomendaciones para la implementación de proyectos que incluyan inteligencia artificial.

En el día de hoy se publicó en el Boletín Oficial la Disposición 2/2023 de la Subsecretaría de Tecnologías de la Información dependiente de la Jefatura de Gabinetes de Ministros que dispuso aprobar una serie de "Recomendaciones para una Inteligencia Artificial Fiable" que se agregó como anexo.

El documento de 30 páginas establece recomendaciones y principios para la implementación de proyectos basados en inteligencia artificial, como la formación del equipo de trabajo previo, como será el control humano del programa y los aspectos éticos dentro del ciclo de vida de la IA a la que dividieron en cuatro "etapas".

La primera etapa de "Diseño y modelado de datos" como es la que da vida al proyecto debe incluir aspectos éticos entre los criterios de diseño, donde los miembros del equipo de trabajo (que debe ser diverso y multidisciplinario para evitar sesgos) deban comprometerse a cumplir aspectos mínimos como aplicar los principios definidos por la UNESCO, evaluar el impacto social, los riesgos potenciales, los mecanismos de transparencia y rendición de cuentas, los roles y responsabilidades de los integrantes del equipo designando un responsable de proyecto, la comprensión de los perfiles de usuarios a quien va dirigido para evitar sesgos así como de la normativa involucrada.

 El documento de 30 páginas establece recomendaciones y principios para la implementación de proyectos basados en inteligencia artificial, como la formación del equipo de trabajo previo, como será el control humano del programa y los aspectos éticos dentro del ciclo de vida de la IA a la que dividieron en cuatro "etapas".

 Agregan que se deben hacer una clasificación de los datos según su confidencialidad, verificar las fuentes de datos que alimentarán el modelo de aprendizaje y la calidad de los mismos.

La segunda etapa es la de "Verificación y validación" donde resalta la "etica de datos" que debe ser verificada previamente a la implementación de campo para entrenar modelos de IA, fijando una clasificación de riesgos, todo ello en el marco de los principios de la UNESCO, todo lo cual además debe ser correctamente registrado.

La tercera etapa de "Implementación" se refiere a la infraestructura del servicio, y requiere prever la seguridad de la información, la trazabilidad de las acciones identificando quien las hizo, la realización de auditorías y la accesibilidad del usuario.

Y la última de "Operación y mantenimiento", que constituyen la etapa final del ciclo de vida de la IA debe ser previsto desde el inicio y busca lograr el monitoreo constante para que todo funcione según lo esperado y a través de un uso ético y prever como se resolverán los incidentes de ese tipo.

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