¿Deberían los algoritmos de IA ser transparentes y explicables en sus procesos de toma de decisiones?
Decenas de millones de personas en todo el mundo utilizan ahora aplicaciones de IA, como los chatbots de IA generativa, los agentes virtuales y los motores de recomendación cada día. Es probable que la transparencia en el funcionamiento de estas herramientas de IA no sea motivo de preocupación para este nivel de toma de decisiones de bajo riesgo: si el modelo resulta inexacto o sesgado, los usuarios podrían perder algo de tiempo o ingresos disponibles.
Sin embargo, cada vez son más los sectores que están adoptando aplicaciones de IA para informar la toma de decisiones de alto riesgo. Por ejemplo, la IA ahora ayuda a las empresas y a los usuarios a tomar decisiones de inversión, diagnósticos médicos, decisiones de contratación, sentencias penales y más. En estos casos, las posibles consecuencias de los resultados de la IA sesgados o inexactos son mucho más peligrosas. La gente puede perder sus ahorros de toda la vida, oportunidades profesionales o años de su vida.
Para que las partes interesadas confíen en que la IA está tomando decisiones eficaces y justas en su nombre, necesitan visibilidad sobre cómo funcionan los modelos, la lógica de los algoritmos y cómo se evalúa la precisión y la imparcialidad del modelo. También necesitan saber más sobre los datos utilizados para entrenar y ajustar el modelo, incluidas las fuentes de datos y cómo se procesan, ponderan y etiquetan los datos.
Además de generar confianza, la transparencia de la IA fomenta el intercambio de conocimientos y la colaboración en todo el ecosistema de IA, lo que contribuye a los avances en el desarrollo de la IA. Y al ser transparentes por defecto, las organizaciones pueden centrarse más en utilizar las tecnologías de IA para alcanzar los objetivos empresariales y preocuparse menos por la fiabilidad de la IA.
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