El gigante estadounidense Google compartió la evaluación de los progresos de la compañía en 2022 en Inteligencia Artificial, durante el Foro Económico Mundial que se realiza en Davos.
A su vez, pone de manifiesto la importancia de seguir los principios para construir la inteligencia artificial con:
- equidad
- seguridad
- privacidad
- responsabilidad
Por otra parte, destaca que "es una necesidad" en 2023 "definir y minimizar los riesgos de la Inteligencia Artificial".
Dado que esta tecnología desempeña un papel cada vez más destacado en la economía y la sociedad, se debe avanzar en prácticas responsables y la colaboración entre compañías, reguladores y la sociedad para maximizar sus beneficios.
En 2018, Google fue una de las primeras compañías en publicar sus Principios de la Inteligencia Artificial, y en establecer límites para las aplicaciones que no se desarrollarán.
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Entender y delimitar la inteligencia artificial va a ser crucial este año
Google se actualiza: desafíos operativos
Estos principios orientan las decisiones en materia de investigación, diseño y desarrollo de productos, así como las formas de resolver los desafíos operativos, de diseño y de ingeniería.
Sin embargo, no son reglas estancas, evolucionan al igual que lo hace la tecnología.
Por este motivo, la compañía presentó su 4º informe anual sobre los avances en los Principios de la inteligencia artificial.
También expone los tres pilares de la gobernanza de los Principios de la inteligencia artificial, para ayudar a más compañías a crear un enfoque estructurado en los equipos de investigación, operaciones y productos.
Los principios de la Inteligencia Artificial, sirven de carta ética e informan las políticas de producto de Google.
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La inteligencia artificial comprenderá todos los aspectos de la vida cotidiana
Pilares de la Inteligencia Artificial
Ser socialmente beneficiosa: Que el beneficio probable para las personas y la sociedad supere sustancialmente los riesgos y desventajas previsibles.
Evitar crear o reforzar sesgos injustos: Evitar sesgos injustos sobre las personas, en particular relacionados a características sensibles como la etnia, el género, la nacionalidad, los ingresos, la orientación sexual, capacidad y las creencias políticas o religiosas.
Estar construida y probada ser segura: Diseñada para ser lo suficientemente cautelosa y siguiendo las mejores prácticas en materia de investigación sobre seguridad, incluyendo pruebas en entornos restringidos y monitorización según corresponda.
Ser responsable con las personas: Proporcionar oportunidades adecuadas para la retroalimentación, explicaciones pertinentes, apelación, sujeto a la dirección y el control humanos apropiados.
Incorporar principios de diseño de privacidad: Fomentar arquitecturas que incluyan medidas de protección de la privacidad y ofrecer la transparencia y el control adecuados sobre el uso de los datos.
Mantener altos estándares de excelencia científica: La innovación tecnológica se basa en el método científico y en el compromiso con la investigación abierta, el rigor intelectual, la integridad y la colaboración.
Estar disponible para usos acordes con estos principios: Se trabajará para limitar las aplicaciones perjudiciales o abusivas.
Caso de aplicación: Reducir sesgos de género en el Traductor de Google
Esta investigación exploró la traducción de género entre inglés y español, e inglés y alemán.
Los métodos tradicionales de traducción automática neural traducen las frases una por una, pero la información sobre el género puede no aparecer explícitamente en cada oración.
Para superar este desafío, los investigadores construyeron un nuevo modelo que incorpora el contexto de las frases que siguen para mejorar la precisión del género cuando se traducen pronombres personales.