IA Verificada: Fiable y más confianza

Introducción

El ámbito de la Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado recientemente un enorme crecimiento, y los amplios avances en este campo han repercutido significativamente en la vida humana. La IA ha avanzado mucho en la sanidad, el transporte, la energía, la agricultura, el servicio al cliente, la fabricación, las finanzas, el entretenimiento y la educación. Los desarrollos en estas áreas también están allanando el camino para futuros avances.

No obstante, con el uso generalizado de las aplicaciones basadas en la IA, han surgido varias preocupaciones sobre la precisión, fiabilidad y fiabilidad de estos sistemas, que pueden aprehender el crecimiento futuro de los mismos. Por lo tanto, es de vital importancia generar confianza en la corrección y fiabilidad de los sistemas basados en IA. Las razones aparentes de los problemas mencionados son muchas e incluyen sesgos de los datos, sesgos algorítmicos, especificaciones inexactas e incompletas del sistema y falta de transparencia.

Es esencial mencionar que los problemas, como los sesgos de los datos, los datos insuficientes y la falta de transparencia, pueden abordarse utilizando técnicas de aumento de datos, aprendizaje por transferencia e IA explicable (XAI). Sin embargo, problemas como las especificaciones inexactas e incompletas y los sesgos algorítmicos son más críticos, ya que pueden llevar al sistema a generar resultados incorrectos e indeseables. Por lo tanto, se necesitan métodos que puedan verificar si el comportamiento del sistema de IA frente a una entrada concreta es correcto o no. La Inteligencia Artificial Verificada, también conocida como IA Verificada, puede abordar cuestiones relacionadas con la fiabilidad y la confianza.

¿Qué es la IA verificada?

La IA verificada puede definirse como “el uso de técnicas de verificación formal para garantizar la corrección y fiabilidad de los sistemas de IA“. El proceso de verificación formal utiliza métodos matemáticos y lógicos para investigar y certificar que el sistema funciona según unas especificaciones predefinidas. Los sistemas basados en la verificación formal se han utilizado ampliamente en distintos campos, como los dominios críticos para la seguridad, la ciberseguridad, el desarrollo de compiladores, etc. El uso de verificaciones formales en sistemas basados en IA puede hacer que estos sistemas sean fiables, seguros y estén libres de sesgos no intencionados que puedan dar lugar a resultados desfavorables o peligrosos.

Importancia de garantizar sistemas de IA fiables y dignos de confianza

Por varias razones, la fiabilidad y la honradez de los sistemas basados en IA se consideran atributos esenciales. En primer lugar, los sistemas de IA poco fiables o sesgados pueden tener graves consecuencias. En ámbitos como los vehículos autónomos y la asistencia sanitaria, los sistemas poco fiables y poco dignos de confianza pueden provocar peligros físicos para el medio ambiente y las vidas humanas.

En segundo lugar, si los sistemas de IA no se diseñan y entrenan adecuadamente, pueden amplificar los prejuicios y desigualdades sociales existentes. Por ejemplo, si un sistema de contratación basado en IA se entrena con datos sesgados o se crea para apoyar los sesgos existentes, podría excluir inadvertidamente a determinados grupos por motivos de raza o sexo. En tercer lugar, una tecnología de IA poco fiable, sesgada o incorrecta podría reducir el interés público en este ámbito, obstruyendo finalmente sus aplicaciones en varias áreas importantes, como la asistencia sanitaria.

Por tanto, para promover las prácticas éticas y el uso responsable de la tecnología de IA, aprovechando al mismo tiempo sus beneficios potenciales, es crucial desarrollar sistemas fiables y dignos de confianza, libres de sesgos e imprecisiones.

Proceso de IA verificada

La IA verificada utiliza técnicas de verificación formal para proporcionar una prueba matemática de corrección que garantice que los sistemas de IA son fiables, dignos de confianza y sin sesgos ni errores accidentales. Este proceso consta de dos pasos: la especificación y la verificación.

1. Etapa de especificación

Durante la etapa de especificación, se define matemáticamente el problema que debe resolver el sistema de IA. Las especificaciones deben ser claras, inequívocas y representativas de los requisitos del sistema. El paso de especificación es fundamental para garantizar que el desarrollo del sistema de IA se realiza de acuerdo con el contexto previsto y se ajusta a los objetivos establecidos. Algunas herramientas que pueden utilizarse para la especificación son TLA+, Alloy, etc.

2. Paso de verificación

El paso de verificación de la IA verificada prueba y valida que el sistema de IA cumple sus especificaciones y se comporta según lo previsto en distintas situaciones. Mediante la verificación, se puede identificar y corregir cualquier posible error o fallo, garantizando así su fiabilidad y seguridad. La verificación implica modelar matemáticamente el sistema y analizar su comportamiento mediante razonamientos lógicos y pruebas matemáticas. Algunos ejemplos de herramientas de verificación formal en la IA verificada son DeepSpec, VeriAI, SafetyChecker, Programación y Verificación Probabilística (PPV), etc.

Ventajas de la IA verificada

Utilizar IA verificada en sistemas basados en IA tiene varias ventajas. Algunas de estas ventajas son

Un alto grado de confianza en el comportamiento de los sistemas

El uso de IA verificada aumenta la confianza de los usuarios en los sistemas de IA, porque los sistemas se comportan correctamente y funcionan según las especificaciones. Como resultado, los sistemas de IA pueden utilizarse con un alto grado de confianza en disciplinas como la asistencia sanitaria y para el desarrollo de aplicaciones críticas para la seguridad.

Gestión del sesgo en los sistemas de IA

Mediante la verificación formal, se puede detectar y gestionar la parcialidad en los sistemas de IA. Esto ayuda a mejorar la imparcialidad, la transparencia y la confianza en los sistemas de IA.

Reducción del tiempo y los costes de las pruebas

Las técnicas de verificación formal generan especificaciones del sistema correctas y sin ambigüedades, y las verifican mediante modelos matemáticos. Por tanto, los errores y fallos se detectan y solucionan en una fase temprana del desarrollo. Como resultado, disminuyen el esfuerzo y el tiempo necesarios para probar el sistema de IA. Esto también ahorra los costes que habrían sido significativamente altos en caso de reelaboración para corregir los errores.

Cumplimiento de los requisitos normativos para los sistemas de IA

Los sistemas basados en IA, sobre todo los de ámbitos críticos para la seguridad, a menudo deben obtener certificaciones de las autoridades reguladoras. El enfoque riguroso y sistemático utilizado en la IA verificada ayuda a los sistemas de IA a cumplir los requisitos normativos.

Implantación de la IA verificada: el camino a seguir

La IA verificada es un concepto emergente que requiere la atención de diversas partes interesadas, como los gobiernos, la industria y los organismos de normalización, para que se convierta en un componente implícito de los futuros sistemas de IA. A continuación se exponen algunas posibles direcciones de trabajo.

Enlace entre el gobierno y la industria

Como cualquier innovación, es necesaria una fuerte colaboración entre el gobierno y la industria para darse cuenta de la importancia de la IA verificada y fomentar la innovación en el desarrollo de sistemas fiables. Esta colaboración puede tener varias dimensiones, por ejemplo, iniciativas conjuntas de I+D, compartir recursos y conocimientos, y apoyo normativo. Además, el apoyo financiero de los gobiernos a la industria para el desarrollo de sistemas de IA Verificada puede acelerar su adopción por parte de la industria. Además, se puede establecer una colaboración entre el gobierno y la industria para intercambiar conjuntos de datos para desarrollar y verificar los modelos de IA, lo que será beneficioso para probar los sistemas de IA en escenarios del mundo real.

Inversiones en I+D en el ámbito de la IA verificada

Las inversiones sustanciales en investigación y desarrollo para apoyar la IA Verificada son cruciales para avanzar en el estado del arte del dominio. La inversión puede dar lugar al desarrollo de métodos y herramientas novedosos capaces de mejorar la fiabilidad y corrección de los sistemas basados en IA. Además de las asociaciones industriales y el desarrollo de código abierto, la financiación de la investigación académica puede ayudar a acelerar el desarrollo de técnicas y herramientas basadas en la IA Verificada.

Introduciendo normas y directrices para la aplicación de la IA verificada

Para implantar la IA Verificada como disciplina, es esencial establecer directrices que hagan hincapié en las herramientas y métodos de verificación formal para mejorar la fiabilidad y corrección de los sistemas basados en IA. Sólo un conjunto detallado de directrices que abarquen el desarrollo, las pruebas, la implantación y el mantenimiento de los sistemas de IA podría ser práctico y evolucionar más adelante como norma.

Disponer de normas puede proporcionar un vocabulario, un lenguaje y un marco comunes para verificar los sistemas de IA y puede ayudar a garantizar la coherencia y la interoperabilidad entre diferentes aplicaciones e industrias. Las aportaciones de las distintas partes interesadas, como los gobiernos, el mundo académico, la industria y la sociedad en general, pueden ayudar a desarrollar directrices y normas eficaces para la IA Verificada.

Aumentando la confianza pública en los sistemas de IA Verificada mediante la educación

La confianza pública en los sistemas de IA Verificada puede mejorarse educando a la gente sobre las capacidades y ventajas de dichos sistemas. Destacando el funcionamiento de los sistemas de IA Verificada de una forma más comprensible para el público y alineándolo con sus beneficios, este nuevo paradigma puede conseguir una aceptación generalizada, lo que conllevará beneficios más significativos para la sociedad.

Retos de la aplicación de la IA verificada

A pesar de su potencial para mejorar la fiabilidad de los sistemas basados en la IA, existen varios retos para la IA Verificada que requieren una atención inmediata para abordarlos. Los retos incluyen

Diversos requisitos de conjunto de capacidades

Poner en marcha los nuevos sistemas basados en la IA Verificada requiere conocimientos y experiencia tanto en métodos formales como en IA. Aunque no sea difícil encontrar un recurso cualificado en IA, disponer de mano de obra experimentada en el ámbito de los métodos formales será un gran reto porque, debido a su gran dependencia de las técnicas matemáticas, muchos evitarían elegirlo como carrera. Debido a ello, la disponibilidad de personal experimentado en IA y verificación formal es insuficiente, por lo que, debido a los limitados recursos disponibles, aumenta el coste del desarrollo de dichos sistemas.

Retos computacionales en la verificación formal de sistemas de IA complejos y a gran escala

Verificar la corrección y fiabilidad de los sistemas de IA a gran escala mediante técnicas de verificación formal es un fenómeno complejo debido a la exploración, especificación y validación intensivas de todos los comportamientos posibles de los sistemas. Por lo tanto, el proceso se vuelve informáticamente intensivo y, como resultado, puede requerir una cantidad significativa de tiempo y recursos informáticos para verificar y probar las especificaciones.

Integración de la IA verificada en los procesos de desarrollo existentes

El desarrollo convencional de sistemas de IA hace hincapié en la funcionalidad, prestando poca atención a la verificación. Por tanto, puede ser un reto integrar la IA verificada en los flujos de trabajo de desarrollo existentes. La razón es que la integración de la IA verificada en los procesos existentes exige un cambio de enfoque hacia la seguridad y la fiabilidad, así como pasos adicionales de prueba y verificación, lo que podría ser un reto al que enfrentarse inicialmente.

Conclusión

En conclusión, la IA verificada tiene un potencial significativo para garantizar la fiabilidad y la fiabilidad de los sistemas de IA. Mediante el uso de métodos formales y pruebas matemáticas para verificar la corrección de los sistemas de IA, la IA verificada puede abordar las preocupaciones sobre la seguridad y fiabilidad de la IA. Sin embargo, la aplicación de la IA verificada conlleva varios retos. Por tanto, se requieren esfuerzos polifacéticos para aprovechar el potencial de la IA verificada como solución eficaz para desarrollar sistemas de IA.