{"id":389839,"date":"2021-12-22T11:08:43","date_gmt":"2021-12-22T19:08:43","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uncategorized-es\/disenar-sistemas-de-ia-responsables\/"},"modified":"2021-12-22T11:08:43","modified_gmt":"2021-12-22T19:08:43","slug":"disenar-sistemas-de-ia-responsables","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/es\/colaboracion\/trabajo-hibrido\/disenar-sistemas-de-ia-responsables\/","title":{"rendered":"Dise\u00f1ar sistemas de IA responsables"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li><strong>\u00bfUn sistema automatizado que se utiliza para aprobar o rechazar solicitudes de pr\u00e9stamo hipotecario puede ser responsable de prejuicios raciales?<\/strong><\/li>\n<li><strong>\u00bfEs razonable que la polic\u00eda utilice sistemas de reconocimiento facial para atrapar a presuntos delincuentes?<\/strong><\/li>\n<li><strong>\u00bfLos desarrolladores pueden aprovechar los datos de los usuarios para entrenar mejores sistemas de reconocimiento del habla en las videoconferencias?<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>La comunidad cient\u00edfica y de ingenier\u00eda siempre se ha encontrado en una posici\u00f3n delicada respecto de las cuestiones de \u00e9tica y responsabilidad social de la IA. Por un lado, es razonable argumentar que las leyes de la f\u00edsica o las ecuaciones matem\u00e1ticas <em>en s\u00ed mismas<\/em> son neutrales en cuanto a los valores: no se pronuncian sobre cuestiones morales humanas. Por otro lado, la ciencia no opera, y la ingenier\u00eda ciertamente no puede hacerlo, en un mundo abstracto y est\u00e9ril, separado de la aplicaci\u00f3n de los conocimientos cient\u00edficos y t\u00e9cnicos a la actividad humana. Toda actividad humana tiene ramificaciones morales y \u00e9ticas. Por tanto, es l\u00f3gico que los ingenieros tengan responsabilidades sociales y \u00e9ticas. Pero no podemos ser ingenieros responsables sin tener en cuenta c\u00f3mo nuestros sistemas apoyar\u00e1n o socavar\u00e1n los derechos humanos fundamentales de privacidad, seguridad, representaci\u00f3n y equidad. La aparici\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico y de la inteligencia artificial impulsada por datos no ha hecho m\u00e1s que exacerbar la preocupaci\u00f3n generalizada por el papel de la tecnolog\u00eda en la sociedad.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfC\u00f3mo podemos mantener las cuestiones \u00e9ticas de la IA en primer plano y elegir un camino responsable para crear sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico?<\/strong><\/h2>\n<p>Deber\u00edamos empezar con una comprensi\u00f3n b\u00e1sica de lo que implica el dise\u00f1o basado en el aprendizaje autom\u00e1tico y por qu\u00e9 puede ser motivo de controversia. La idea central del aprendizaje autom\u00e1tico es que la funci\u00f3n detallada no se describe mediante un fragmento de c\u00f3digo de software, sino que se aprende generalizando a partir de una serie de ejemplos de comportamiento esperado. Esos datos de entrenamiento se pueden preparar de forma expl\u00edcita combinando una serie de entradas con salidas objetivo (aprendizaje supervisado) o bien el entrenamiento puede ser impl\u00edcito o continuo con resultados esperados impl\u00edcitos en los datos de entrada (aprendizaje no supervisado) o mediante una m\u00e9trica de recompensa por series de salidas exitosas (aprendizaje de refuerzo). Por lo general, el modelo de comportamiento que se aprende en el entrenamiento se implementa como una funci\u00f3n de bloque de construcci\u00f3n dentro de un sistema de \u201cinferencia\u201d implementado, en el que las entradas reales del usuario fluyen hacia el modelo, de modo que el sistema pueda calcular un resultado que se acerque a los patrones de comportamiento aprendidos en el entrenamiento.<\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 tipo de cuestiones \u00e9ticas de la IA que se encuentran en las funciones basadas en el aprendizaje autom\u00e1tico merecen ser consideradas cuando se piensa en la IA responsable? En cierto nivel, el software basado en el aprendizaje autom\u00e1tico no es muy diferente del software desarrollado con m\u00e9todos tradicionales de programaci\u00f3n procedimental. Nos preocupamos por los prejuicios, la privacidad, la equidad, la transparencia y la protecci\u00f3n de los datos en todo el software, pero los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico son menos conocidos, requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento y, a veces, son f\u00e1ciles de explicar. Estas caracter\u00edsticas exigen que examinemos m\u00e1s de cerca el papel que debe desempe\u00f1ar la \u00e9tica de la IA en este juego.<\/p>\n<h2><strong>Preguntas clave que deben hacerse al crear principios de dise\u00f1o de IA responsables<\/strong><\/h2>\n<p>Estas son algunas cuestiones \u00e9ticas fundamentales de la IA. Podr\u00eda decirse que estas cuestiones suelen superponerse, pero no est\u00e1 de m\u00e1s considerar el dise\u00f1o responsable desde varios \u00e1ngulos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Prejuicios<\/strong>: \u00bfLa funci\u00f3n implementa un prejuicio injusto, involuntario o inapropiado en la forma en que trata a las diferentes personas? \u00bfEl sistema est\u00e1 dise\u00f1ado y entrenado para la distribuci\u00f3n de usuarios sobre la que se aplica en realidad? \u00bfEl dise\u00f1o, la implementaci\u00f3n y las pruebas evitan los prejuicios contra las caracter\u00edsticas legalmente protegidas de las personas?<\/li>\n<li><strong>Privacidad<\/strong>: \u00bfEl entrenamiento y la operaci\u00f3n de esta funci\u00f3n exigen que una persona revele m\u00e1s informaci\u00f3n personal de la requerida, y protege por completo esa informaci\u00f3n privada de una divulgaci\u00f3n no autorizada o inapropiada?<\/li>\n<li><strong>Transparencia<\/strong>: \u00bfSe entiende, prueba y documenta suficientemente bien el comportamiento de la funci\u00f3n para que los desarrolladores de sistemas que la integran, los usuarios y otros examinadores apropiados puedan entenderla? \u00bfEl comportamiento de la funci\u00f3n implementada es b\u00e1sicamente determinista, de modo que la repetici\u00f3n de las mismas entradas produzca los mismos resultados?<\/li>\n<li><strong>Seguridad<\/strong>: \u00bfEl entrenamiento y la implementaci\u00f3n de la funci\u00f3n protegen los datos capturados o los productos de la transferencia, el uso indebido o la divulgaci\u00f3n inapropiados? Estos datos pueden incluir informaci\u00f3n personal que tambi\u00e9n est\u00e1 sujeta a cuestiones de privacidad y datos no personales que pueden estar sujetos a cuestiones de propiedad y uso permisible acordado de manera contractual.<\/li>\n<li><strong>Impacto social<\/strong>: M\u00e1s all\u00e1 de las preocupaciones espec\u00edficas en materia de prejuicios, privacidad, transparencia y seguridad, \u00bfcu\u00e1l es el impacto directo e indirecto en la sociedad si esta tecnolog\u00eda se implementa ampliamente? \u00bfAyuda o dificulta el intercambio de ideas? \u00bfAumenta la probabilidad de violencia o abuso? \u00bfEs perjudicial para el medio ambiente? Esta categor\u00eda de \u00e9tica de la IA es intencionadamente abierta, de modo que no podemos esperar que ning\u00fan equipo de dise\u00f1o e implementaci\u00f3n comprenda plenamente todos los efectos indirectos de su trabajo, en particular, cuando se implementa durante a\u00f1os y en todo el mundo. Sin embargo, el esfuerzo por anticipar los efectos negativos a largo plazo puede animar a los equipos a dise\u00f1ar mitigaciones en su trabajo, o a cambiar la estrategia tecnol\u00f3gica hacia alternativas con menos desventajas sociales aparentes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esta lista de cuestiones \u00e9ticas de la IA inicialmente puede parecer demasiado difusa y abstracta para ser procesable, pero la industria ha implementado con \u00e9xito pautas de desarrollo, en particular, en la seguridad del sistema y la privacidad de los datos que pueden servir como una plantilla \u00fatil. El liderazgo de larga data de Cisco en el dise\u00f1o de sistemas para la seguridad de los datos hace que ese marco sea el punto de partida natural para el trabajo de Webex en sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico responsables. El marco para el <a href=\"https:\/\/gdpr.eu\/what-is-gdpr\/\">Reglamento general de protecci\u00f3n de datos<\/a> (RGPD) de Europa tambi\u00e9n proporciona un marco para proteger los \u201cderechos y libertades fundamentales de las personas f\u00edsicas\u201d que puede brindar algunos principios \u00fatiles para aplicar a los sistemas basados en el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-382375\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg\" alt=\"Ciudad hologr\u00e1fica con desarrolladores urbanos a la vista\" width=\"2560\" height=\"1536\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg 867w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-300x180.jpg 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-1024x614.jpg 1024w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-768x461.jpg 768w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-1536x922.jpg 1536w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-2048x1229.jpg 2048w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-600x360.jpg 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<h2><strong>Otras consideraciones que respaldan la IA y la \u00e9tica<\/strong><\/h2>\n<p>Al reflexionar sobre el dise\u00f1o consciente y responsable de sistemas de IA, he encontrado tres conceptos particularmente \u00fatiles para tener en cuenta cuando se trata de entender las responsabilidades sociales y \u00e9ticas de los ingenieros:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Un proceso para el desarrollo responsable del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/strong> Las posibles aplicaciones del aprendizaje autom\u00e1tico son tan amplias que no podemos pretender prescribir un flujo de desarrollo universal. El ritmo de innovaci\u00f3n en los tipos de modelos, los sistemas de entrenamiento, las m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n y los objetivos de implementaci\u00f3n es tan grande que cualquier receta limitada quedar\u00e1 obsoleta al instante. En cambio, esperamos elaborar pautas \u00e9ticas de IA con puntos de control expl\u00edcitos en los que tanto los propios desarrolladores como otras personas examinen su trabajo para verificar que se hayan tenido en cuenta las cuestiones clave y que se hayan documentado las principales opciones de dise\u00f1o. Esto tambi\u00e9n puede implicar pruebas espec\u00edficas que los sistemas deben superar antes de proceder con su implementaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Consideraci\u00f3n de las consecuencias.<\/strong> Los dise\u00f1adores y los implementadores deben tener una clara comprensi\u00f3n de la \u00e9tica de la IA y del impacto de las decisiones aprendidas de sus sistemas entrenados. Deben aceptar la noci\u00f3n de que sus funciones de aprendizaje autom\u00e1tico suelen tomar decisiones con un impacto real en los usuarios o en otras personas. A veces, las decisiones son bastante grandes y expl\u00edcitas: \u00bfse acepta o se rechaza una solicitud de pr\u00e9stamo hipotecario? En otros casos, las decisiones son m\u00e1s sutiles, pero siguen teniendo un impacto generalizado. Por ejemplo, si una funci\u00f3n de mejora del habla aprendida en un sistema de videoconferencias disminuye el volumen de la mujer promedio en un 2% en relaci\u00f3n con sus colegas masculinos, podr\u00eda tener el insidioso efecto acumulativo de reducir el impacto y la contribuci\u00f3n de las mujeres en el lugar de trabajo.<\/li>\n<li><strong>Variaci\u00f3n estad\u00edstica en los datos de entrenamiento y de uso previsto. <\/strong>El aprendizaje autom\u00e1tico debe utilizar una gama diversa de datos de entrada para entrenar al sistema a manejar todas las condiciones esperadas. El dise\u00f1o estad\u00edstico del conjunto de entrenamiento es el mayor determinante del comportamiento estad\u00edstico del sistema final. En el caso de los sistemas de voz, por ejemplo, esta distribuci\u00f3n especificada podr\u00eda incluir un porcentaje objetivo para hablantes de ingl\u00e9s estadounidense, ingl\u00e9s brit\u00e1nico, ingl\u00e9s australiano, ingl\u00e9s hispano, hablantes del sur de Asia, China, Europa continental y otras regiones. Tambi\u00e9n podr\u00eda incluir un porcentaje objetivo para voces agudas y graves, voces de oradores de diferentes edades, habla en salas con diferentes niveles de reverberaci\u00f3n, as\u00ed como distintos tipos y amplitudes relativas de ruido. Los desarrolladores deben tener un conocimiento expl\u00edcito y documentado de la distribuci\u00f3n de los usuarios a los que va dirigido el programa y deben crear el entrenamiento y las pruebas para que se ajusten a ese uso. Adem\u00e1s, los desarrolladores deben tener en cuenta lo que puede faltar en la especificaci\u00f3n del usuario objetivo, por ejemplo, la cobertura de las caracter\u00edsticas legalmente protegidas (raza, origen nacional, sexo, religi\u00f3n, etc.). No es un problema f\u00e1cil porque hay muchas posibles dimensiones de variaci\u00f3n relevante en las condiciones de uso. Los desarrolladores deben realizar pruebas para una gama m\u00e1s amplia de caracter\u00edsticas que para las que se entrenan inicialmente, con la expectativa de que pueden descubrir sensibilidad a algunas variaciones que requerir\u00e1n la adici\u00f3n de nuevos datos o el cambio de las distribuciones para lograr un rendimiento adecuado en todas las condiciones de uso previsto.<\/li>\n<\/ol>\n<p>El dise\u00f1o de la IA responsable a\u00fan es incipiente. Todav\u00eda nos queda mucho por entender sobre los obst\u00e1culos que existen para la protecci\u00f3n contra los prejuicios, el hecho de que se ponga en peligro la privacidad, la transparencia, la p\u00e9rdida de datos y el grave impacto social. Sin embargo, la atenci\u00f3n consciente a la \u00e9tica de la IA en el debate, la especificaci\u00f3n, el entrenamiento, la implementaci\u00f3n y el mantenimiento puede empezar a marcar una gran diferencia en la forma en que estos m\u00e9todos de poder pueden llegar a ser fiables y de confianza.<\/p>\n<blockquote><p><a href=\"https:\/\/cart.webex.com\/sign-up?utm_medium=Website&#038;utm_source=WDCBlog&#038;utm_campaign=2021_wx1&#038;utm_content=Intelligence_blog_Chris&#038;team=DG\">Inscr\u00edbase para obtener una prueba gratuita de Webex<\/a><em>\u00a0y permita una mejor experiencia de colaboraci\u00f3n en equipo y tecnolog\u00eda de videoconferencia hoy mismo.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p><strong>M\u00e1s informaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/es\/trabajo-hibrido\/las-ultimas-caracteristicas-de-ia-de-webex-que-potencian-el-futuro-del-trabajo\/\">Las \u00faltimas caracter\u00edsticas de IA de Webex que potencian el futuro del trabajo<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/es\/trabajo-hibrido\/las-novedades-de-ia-de-colaboracion-impulsar-el-futuro-del-trabajo-hibrido\/\">Las novedades de Collaboration AI: Impulsar el futuro del trabajo h\u00edbrido<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/es\/trabajo-hibrido\/potenciar-la-experiencia-del-trabajo-y-del-cliente-en-un-mundo-hibrido\/\">Potenciar la experiencia del trabajo y del cliente en un trabajo h\u00edbrido<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfUn sistema automatizado que se utiliza para aprobar o rechazar solicitudes de pr\u00e9stamo hipotecario puede ser responsable de prejuicios raciales? 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As Vice President of Engineering for Webex Collaboration AI, Chris leads an engineering and product team focused on building smarter, clearer and more seamless speech, audio, visual and relationship intelligence experiences. Before joining Cisco, Chris was the cofounder and CEO of speech science technology company BabbleLabs, which was acquired by Cisco in 2020. Prior to that, he founded the processor licensing company, Tensilica, and led it as CEO before it was sold to Cadence in 2013. Chris holds greater than 40 U.S. and international patents, an MSEE and PhD in electrical engineering from Stanford and a BA in physics from Harvard. 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