Cada día, la inteligencia artificial (IA) llega a más sectores, lo que conlleva a que aumente la demanda de sistemas más explicables que estén libres de sesgos. Ahora, para pasar la prueba de detección de la ética de la IA, las empresas están adoptando marcos. Incluso, están utilizando software para garantizar que los conjuntos de datos utilizados en los modelos de IA, y los resultados que generan, estén libres de sesgos. Es por ello que, hoy hablaremos sobre las pruebas de IA y lo que las empresas deben saber, veamos de qué se trata.
La ética y la IA
No es un secreto que, la creciente complejidad de los modelos de IA y su integración con el sector empresarial, están creando muchos puntos de falla, un desafío crítico. Es aquí, donde nacen las plataformas de garantía de IA, donde vienen con procedimientos especializados y marcos de automatización. De esta forma, se proporcionan garantías de modelo, datos de prueba necesarios para el tanteo del modelo, al igual que evaluar el rendimiento y la seguridad.
Entonces, veamos lo que, como empresa, debes saber sobre las pruebas de ética de IA:
Prueba de sesgo
Para tu información, las pruebas de sesgo de IA no son tan sencillas como se espera. Ya que, esta es subjetiva, lo que quiere decir que depende del contexto y las características del dominio.
Debes estar atento a las trampas
Ahora, la IA puede ser diseñada por ingenieros de datos y científicos para procesar datos de una manera que afirme creencias preexistentes. Sin embargo, es de considerar el sesgo interno. Lo que significa que, se debe buscar escenarios extremos o datos minoritarios.
Hay una variedad de herramientas disponibles
Por otro lado, las organizaciones generalmente suelen seguir un marco para el desarrollo de software que funciona como una barrera para que los resultados puedan ser imparciales. Así que, una evaluación de impacto de la protección de datos, te permite evaluar y minimizar los riesgos del proyecto relacionados con el trabajo con tipos específicos de datos.
Junto a esto, debes considerar herramientas como las de código abierto, ya que, tienen como objetivo ayudar a las organizaciones a detectar sesgos en los modelos de aprendizaje automático. Ya sabes, como en todo, deben existir herramientas para auditar en la marcha.
Pero no sólo estas, también debes tener en mente otras herramientas de prueba de software de ética que incluyen: Bias Analyzer de PwC, Trusted AI de DataRobot y Watson OpenScale de IBM.
Finalmente, para ser más eficaz en la detección de sesgos, las pruebas deben realizarse a lo largo del ciclo de vida del desarrollo y la implementación de IA. Así es, lo que implica el entrenamiento previo, validación de modelos, selección de modelos, ajuste, rendimiento y validación de seguridad y comprobaciones de integración.
Como puedes ver, son varios puntos a considerar, además que, no debes pretender que la IA sea más responsable de la noche a la mañana. Algo que implica cambios en los procesos e incluso, en la cultura, un trabajo constante de mejora.
¡Ya lo sabes!