Responsabilidad en la Inteligencia Artificial: Un camino hacia un futuro seguro

En el último año, la capacidad de creación de contenido de la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un aumento sin precedentes. Sin embargo, la escritura, siendo una forma de expresión profundamente personal, requiere que se respete la intención original del mensaje cuando se utiliza IA para asistir en la comunicación. La reciente innovación en IA generativa ha superado rápidamente los enfoques existentes para ofrecer asistencia de escritura responsable.

Desafíos actuales en la seguridad y la equidad

Al considerar la seguridad y la equidad en los sistemas de escritura con IA, los profesionales suelen centrarse en identificar lenguaje tóxico, como términos despectivos o profanidades, y evitar su aparición ante los usuarios. Esta es una medida esencial para hacer que los modelos sean más seguros y evitar que produzcan contenido ofensivo o inapropiado. Sin embargo, esta acción por sí sola no es suficiente para garantizar la seguridad de un modelo. ¿Qué sucede si un modelo produce contenido que, aunque inofensivo en aislamiento, se torna ofensivo en ciertos contextos?

Por ejemplo, una frase como "Mira el lado positivo" podría ser apropiada ante un pequeño inconveniente, pero extremadamente ofensiva en el contexto de una guerra. Por lo tanto, no basta con bloquear el lenguaje tóxico para afirmar que nuestros modelos son seguros. Necesitamos entender cómo funcionan nuestros modelos, cuáles son sus defectos y en qué contextos se utilizarán, y debemos implementar controles para prevenir interacciones perjudiciales entre nuestros sistemas de IA y nuestros usuarios.

La importancia de un enfoque holístico

El estudio de Forrester revela que el 70% de las personas utiliza herramientas de IA generativa para la mayoría de sus tareas de escritura y edición en el trabajo. Con el aumento en el uso de herramientas de IA, más contenido interactúa regularmente con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los modelos de lenguaje de gran escala.

Conocemos los errores que puede cometer la IA. Generalmente, cuando un modelo de IA hace una sugerencia que altera el significado de una oración, es un error inocuo que simplemente puede ser rechazado. Pero a medida que la tecnología avanza y los desarrolladores dependen más de los modelos de lenguaje de gran escala, los riesgos de salidas inapropiadas se vuelven más altos, con errores inofensivos ya no siendo el único resultado.

Desarrollando nuevas estrategias para la seguridad en IA

La industria debe desarrollar nuevas tácticas para los esfuerzos de seguridad que estén a la altura de las capacidades y defectos de los modelos de IA más recientes. Por ejemplo, una herramienta de escritura con IA podría redactar un resumen de un diagnóstico médico. Sin embargo, dada la posibilidad de insertar información engañosa o fuera de contexto, podemos evitar que el modelo devuelva información inexacta utilizando el modelo de aprendizaje automático adecuado como salvaguarda.

Las opiniones políticas son matizadas y una sugerencia o salida de un producto de IA puede tergiversar fácilmente la integridad de un punto, ya que no comprende la intención ni el contexto. Aquí también, un modelo cuidadosamente diseñado puede prevenir que un modelo de lenguaje de gran escala se involucre en ciertos temas políticos en casos donde hay un riesgo de desinformación o sesgo.

Si estás escribiendo una nota de condolencia para un compañero de trabajo, un modelo puede evitar que un asistente de escritura con IA haga una sugerencia desacertada para sonar más positivo.

El futuro de la IA responsable

Cuando las herramientas de comunicación con IA estaban limitadas principalmente a la mecánica básica de la escritura, el daño potencial de una sugerencia de escritura era mínimo, independientemente del contexto. Hoy, confiamos en la IA para asumir tareas de escritura más complejas donde el contexto importa, por lo que los proveedores de IA tienen una mayor responsabilidad de asegurar que su tecnología no tenga consecuencias no deseadas.

Los constructores de productos pueden seguir estos tres principios para mantenerse responsables:

• Evaluar debilidades en tu producto: Realizar evaluaciones de red teaming, sesgos y equidad, y otras pruebas de resistencia pueden descubrir vulnerabilidades antes de que afecten significativamente a los clientes.
• Identificar soluciones a nivel de industria: Desarrollar enfoques responsables facilita a todos mejorar la calidad de nuestros productos y fortalecer la confianza del consumidor en la tecnología de IA.
• Incorporar equipos de IA Responsable en el desarrollo de productos: Esta labor puede pasar desapercibida si nadie es explícitamente responsable de asegurar la seguridad de los modelos. Las empresas deben priorizar equipos de IA Responsable y empoderarlos para que desempeñen un papel central en la creación de nuevas características y en el mantenimiento de las existentes.

Estos principios pueden guiar el trabajo de la industria y su compromiso con el desarrollo de modelos públicamente accesibles como Seismograph. Al hacerlo, demostramos que la industria puede mantenerse adelante en cuanto a riesgos y proporcionar a las personas sugerencias y salidas generadas más complejas—sin causar daño.

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Javier Galué