Segunda Asamblea de la Alianza Europea de IA

Segunda Asamblea de la Alianza Europea

La segunda Asamblea de la Alianza Europea de IA se celebró el pasado viernes 9 de octubre, esta vez online debido a la situación generada por la pandemia del COVID-19. 

La segunda edición de la Asamblea Europea de IA tuvo lugar el pasado Viernes 9 de octubre en un evento de un día completo que se celebró de forma online debido a la pandemia del COVID-19. La Asamblea reunió a más de 1.400 personas conectadas que siguieron las sesiones en directo y tuvieron la oportunidad de formular preguntas a los panelistas. 

El evento

El foco se centró en la iniciativa europea para construir un Ecosistema de Excelencia y Confianza en Inteligencia Artificial. Las charlas se dividieron entre plenos, talleres y grupos de trabajo.  

Los principales temas que se trataron son los siguientes:

  • Los resultados de la Consulta en el Libro Blanco de IA lanzado por la Comisión Europea
  • Las últimas publicaciones del Alto Grupo de Expertos en IA (AI-HLEG) y 
  • Las futuras proyecciones de la Alianza Europea de IA como un foro multinivel que refleja de manera amplia aspectos sociales, económicos y técnicos de IA en el marco del proceso de creación de políticas europeas. 

Como miembros de la Alianza Europea de Inteligencia Artificial, Aphaia tuvo el honor de participar en el evento y disfrutar de algunas de las sesiones que trataron temas cruciales para el desarrollo e implementación de IA en Europa, tales como “Requisitos para una IA fiable” o “IA y responsabilidad”. 

Requisitos para una IA fiable

Los ponentes compartieron sus perspectivas sobre los riesgos derivados de los sistemas de IA y los enfoques que deberían tomarse para apoyar la generalización del uso de IA en la sociedad.

Hugues Bersini, Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad Libre de Bruselas, considera el uso de IA se refleja en una función de coste, donde optimizarla es el objetivo: “Los problemas desaparecen cuando se alinea el coste social y el coste individual”.  

Haydn Belfield, Manager de Proyectos en CSER, Universidad de Cambridge, señaló que el alto riesgo que los sistemas de IA pueden conllevar para las oportunidades y derechos fundamentales de las personas demanda un marco de regulación que incluya requisitos obligatorios que deberían, al mismo tiempo, ser flexibles y prácticos. 

Para Francesca Rossi, Líder Global de Ética de la IA en IBM, la transparencia y la explicabilidad son la clave. Aclaró que la IA debería emplearse para impulsar las capacidades de decisión de los seres humanos, los cuales han de tomar decisiones fundamentadas. Esta finalidad no podría alcanzarse si se concibe a los sistemas de IA como cajas negras. 

En respuesta a las preguntas de la audiencia, los expertos comentaron de manera conjunta la cantidad de niveles de riesgo que serían necesarios en el campo de la IA. La principal conclusión se trazó en torno a la consideración de que la propia definición de alto riesgo es ya en sí mismo un reto, de manera que contar con dos niveles de riesgo (alto riesgo y no alto riesgo) sería un buen comienzo sobre el cual se podrían construir futuros desarrollos. 

Los invitados también analizaron de manera breve cada uno de los requisitos para una IA fiable recogidos en las directrices del AI-HLEG, a saber: acción y supervisión humana, solidez técnica y seguridad, gestión de la privacidad y de los datos, transparencia, diversidad, no discriminación y equidad, bienestar social y ambiental y rendición de cuentas. 

En nuestra opinión, resultaron especialmente interesantes las aportaciones sobre la IA y los sesgos y aquellas otras en relación a la acción y supervisión humanas: 

IA y sesgos

Paul Lukowicz, Director Científico y Jefe de la Unidad de Investigación “Embedded Intelligence” en el Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial, define el concepto de “machine learning” como la operación por la cual se le da al ordenador métodos de los cuales puede extraer procedimientos e información de los datos, y afirmó que esa es precisamente la clave del éxito actual de la IA.  El resto reside en que muchos de los sesgos y efectos discriminatorios de los sistemas de IA resultan de entregar al ordenador datos que ya en sí mismos incorporan sesgos y discriminación. La dificultad no se encuentra en que los desarrolladores fallen de alguna forma en entregar datos que no son representativos: los datos son de hecho representativos, y es la circunstancia de que en nuestro día a día hay sesgo y discriminación, lo que hace que eso sea exactamente lo que los sistemas aprendan y enfaticen. En relación a esto, él considera que otro de los obstáculos es la incertidumbre, pues no se puede pretender tener un conjunto de datos que cubra todos los posibles sucesos del mundo: “Siempre tenemos un grado de incertidumbre en la vida, y eso mismo ocurre con los sistemas de IA”. 

Acción y supervisión humana

Aimee Van Wynsberghe, Profesora Asociada de Ética y Tecnología en TU Delft, destacó alguno de los problemas a los que puede enfrentarse la implementación de la acción y supervisión humana:

  1. Aimee replanteó la idea de que el resultado del sistema de IA no es válido hasta que se haya revisado y validado por un ser humano. Ella opina que este enfoque puede ser difícil de gestionar dado que hay algunos sesgos que amenazan la autonomía humana: sesgo de automatización, sesgo de simulación y sesgo de confirmación. Los humanos tienen tendencia de favorecer las recomendaciones de los sistemas de toma de decisión automática, e ignorar información contradictoria obtenida sin automatización. El otro reto en este sentido es el consume de recursos que se necesita para revisar y validar cada output del sistema de IA. 
  2. En cuanto a la alternativa basada en el hecho de que los resultado del sistema de IA se harían inmediatamente efectivos bajo el requisito de que se asegurase una supervisión humana después, Aimee evidenció el problema de distribución de la responsabilidad de confirmar dicha intervención humana posterior: “¿Quién va a asegurar que dicha supervisión posterior realmente tenga lugar? ¿La empresa? ¿El cliente? ¿Es justo asumir que los consumidores tendrían el tiempo, el conocimiento y la habilidad para hacerlo? “
  3. Por su parte, el control del sistema de IA mientras está en funcionamiento y la posibilidad de intervenir en tiempo real y desactivarlo también sería complicado debido, de nuevo, a la psicología humana: “existe una falta de conciencia situacional que no permite tomar el mando”. 

IA y responsabilidad

Corinna Schulze, Directora de Asuntos Gubernamentales en  SAP; Marco Bona, Miembro del Comité General de PEOPIL’s  en Italia y Experto Internacional en Lesiones Personales; Bernhard Koch, Profesor de Derecho Civil y Comparado y miembro de la Formación de Nuevas Tecnologías del Grupo Europeo experto en Responsabilidad de las Nuevas Tecnologías; Jean-Sébastien Borghetti, Profesor de Derecho Privado en la Universidad de Paris II Panthéon-Assas y Dirk Staudenmaier, Jefe de la Unidad de Derecho de los Contratos en el Departamento de Justicia de la Comisión Europea, hablaron sobre los principales defectos detectados en el campo de la responsabilidad de la IA, y lo pusieron en relación con la Directiva de Responsabilidad por los daños causados por Productos Defectuosos.

Los expertos señalaron los siguientes elementos negativos de la Directiva:

  • Limitación temporal de 10 años: en la opinión de la mayoría de los participantes, esto puede generar problemas porque se refiere únicamente a los productores, y la situación es más complicada cuando también hay operadores, usuarios, propietarios y otras partes implicadas. Además, los 10 años puede ser un período válido para los productos tradicionales, pero puede que no sea suficiente en términos de protección de las víctimas de algunos artefactos y sistemas de IA.
  • Ámbito: únicamente se refiere a la protección de los consumidores, y no cubre la protección de las víctimas. Consumidores y víctimas a veces coinciden, pero otras no. 
  • Noción de defecto: la distinción entre producto y servicio puede dar lugar a algunos conflictos. La Directiva cubre sólo los productos, no los servicios, lo cual puede levantar algunas preocupaciones en relación al internet de las cosas y el software. 

 

La Comisión Europea ha publicado los links de las sesiones para que pueden acceder todos aquellos que no pudieron atender el evento o que quieran volver a verlas. 

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