Inteligencia artificial: Se aprobaron nuevas recomendaciones para su uso

Mediante la Disposición 2/2023 de la Subsecretaría de Tecnologías de la Información dependiente de la Jefatura de Gabinete aprobó las “Recomendaciones para una Inteligencia Artificial Fiable” con el fin de establecer reglas que garantizan los beneficios de los desarrollos tecnológicos y mejorar su aprovechamiento para todos los sectores de la sociedad, fortaleciendo las capacidades de innovación, desarrollo y la producción de soluciones tecnológicas

Se establece que estos beneficios deben ser utilizadas en el marco de una estrategia más amplia que priorice la soberanía tecnológica, y permita dar respuesta a los problemas sociales, productivos y medioambientales del país.

Estas recomendaciones se basan en el precepto de que las soluciones tecnológicas que utilizan la inteligencia artificial (IA) permiten mayores niveles de automatización y el salto hacia sistemas descentralizados y predictivos para la toma de decisiones, las cuales permiten mejorar el diseño, implementación y evaluación de las políticas.

Sobre las recomendaciones

A continuación, destacamos los puntos más relevantes, a saber:

Objetivo: Brindar recopilar y brindar herramientas para quienes llevan adelante proyectos de innovación pública a través de la tecnología, específicamente los que importen el uso de inteligencia artificial.
El manual se encuentra destinado a brindar un marco para la adopción tecnológica de la inteligencia artificial centrada en el ciudadano y sus derechos, concibiendo su aspecto social y estratégico, asegurando un óptimo funcionamiento de la prestación de servicios y un enfoque ético.

Recomendaciones y principios para la implementación de proyectos de IA

Se debe diferenciar claramente los conceptos de responsabilidad y ejecución. Cuando se contratan servicios tecnológicos, lo que se transfiere al proveedor es la ejecución de distintas tareas pero no la responsabilidad de su efectiva concreción. Cuando se utilizan algoritmos de inteligencia artificial, se está trasladando la ejecución, pero no la responsabilidad. Es decir, la inteligencia artificial únicamente lleva a cabo una ejecución sin intención propia y de manera reactiva a una solicitud humana, quien ha decidido programarla, entrenarla e implementarla con un destino de uso específico con el fin de que ejecute distintas acciones.

En consecuencia, surge que un algoritmo no posee autodeterminación y/o agencia para tomar decisiones libremente y por ende no se le pueden atribuir responsabilidades de las acciones que se ejecutan a través de dicho algoritmo en cuestión. Es decir, el algoritmo puede ejecutar, pero la decisión debe necesariamente recaer sobre la persona y por lo tanto, también la responsabilidad.

Antecedentes internacionales. Se recopilaron los siguientes antecedentes:

- La “Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial” de la Organización de Naciones Unidas (ONU) a través de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), a la que Argentina ha adherido.
- Una seria de principios de la Conferencia de Asilomar, del Instituto “Future of Life” sobre cómo se debe administrar la IA, basados en tres ejes: (i) problemas de investigación, (ii) ética y valores y (iii) problemas a largo plazo.
- Los Principios de la OCDE sobre IA, a los que Argentina suscribió, con el objetivo de guiar a los gobiernos, organizaciones e individuos para que, en el diseño y la gestión de los sistemas de IA, se prioricen los intereses de las personas, y se garantice la responsabilidad por su correcto funcionamiento.

Etapas sobre el ciclo de vida de la IA: Se establecieron 3 etapas sobre el ciclo de vida de la IA

- Etapa N°1: Diseño y modelado de datos: Aquí se establecieron criterios orientadores para: (i) el Punto de partida común para el equipo diverso y multidisciplinario, (ii)Consideraciones éticas respecto al diseño de los datos y de los modelos
- Etapa N°2: Verificación/Validación: Se plasman criterios para realizar las correspondientes verificaciones y validaciones de los diseños realizados en la primera etapa teniendo en cuenta el diseño del equipo, de los datos y de los modelos involucrados. Estas verificaciones y validaciones se realizan teniendo en cuenta tanto los principios definidos por la UNESCO, como la interacción de las personas destinatarias con los prototipos diseñados (primeras soluciones conceptuales del o de los modelos entrenados), en condiciones similares a las que tendrá su implementación definitiva.
- Etapa N°3: Implementación: En esta etapa entran en juego los profesionales de infraestructura que forman parte del equipo diverso y multidisciplinario del proyecto IA. En este caso existen opciones de implementación que pueden estar basadas en la contratación de servicios de nube, en el despliegue de infraestructura propia o en una solución que contemple ambas opciones.
- Etapa N°4: Operación y mantenimiento: constituye la etapa final del ciclo de vida de la IA. Estas tareas comprenden a las operaciones y el mantenimiento tanto de la infraestructura en donde se despliega la solución tecnológica basada en IA, así como también del propio modelo, dado que, por ejemplo, muchas veces los modelos se degradan y dejan de responder de manera correcta. Dichas acciones permiten que exista disponibilidad, continuidad, y sostenibilidad del servicio prestado a través de la solución de IA.