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Inteligencia Artificial Responsable desde el diseño

BBVA-Principios-para-el-uso-responsable-de-los-datos

La inteligencia artificial se usa hoy en día para multitud de fines que tienen que ver con el análisis de datos. La recomendación de películas en plataformas de ‘streaming’, la generación de consejos para ayudar a los clientes de un banco a manejar sus finanzas, o la asistencia para llegar a diagnósticos clínicos por análisis de imágenes son solo algunos ejemplos. En todos ellos, un uso responsable de los datos es esencial, y los equipos de expertos de BBVA tienen como prioridad la identificación de los retos que esto conlleva y la ejecución de acciones para superarlos.

En este contexto, Esther de la Torre, del área de Responsible Business, ha trabajado en el marco del Seminario ‘La Huella digital’ de la Fundación Pablo VI en el desarrollo de una guía práctica para embeber la responsabilidad en el desarrollo de servicios y productos basados en datos de inteligencia artificial (PDF). A modo de adelanto, a continuación se publica un resumen del documento, cuya versión completa se publicará próximamente por la Fundación.

Durante los últimos años, tanto grupos de expertos, como instituciones, han planteado cuáles son los retos de una inteligencia artificial (IA) ética. En BBVA, los equipos de DATA, Client Solutions y Responsible Business hemos reflexionado sobre cómo llevar estos retos a cabo, integrando la responsabilidad de forma natural en las principales fases de un proyecto de IA: Ideación, recopilación de datos , desarrollo del sistema y lanzamiento, control y retroalimentación.

Existen diversos sistemas de inteligencia artificial, entendidos como lo hace el proyecto de reglamento de la Comisión Europea: desde el  que se basa en  un modelo de  regresión lineal, que sería un sistema sencillo, hasta el que utiliza una red neuronal, que sería un  sistema complejo. La responsabilidad aplicada a los sistemas de  IA supone, independientemente del tipo de modelo utilizado:

  • Poner a las personas en el centro: Teniendo  en cuenta  el respeto de los derechos humanos, la protección de los datos personales, el fomento de la igualdad de oportunidades, la transparencia y la libertad de elección así como las necesidades y expectativas de las personas.
  • Mantener el rigor y la prudencia: Aspirando a  la excelencia a la hora de desarrollar, mantener y mejorar  los sistemas de IA así como los mecanismos de control.

01. Ideación:

Para establecer requerimientos y  controles posteriores, en esta fase es importante abordar determinadas acciones y  decisiones como:

A) Analizar  el caso de uso y determinar su nivel de impacto potencial en la vida de las personas.

  • El caso de uso es aquello para lo que vamos a utilizar un sistema de IA. Por ejemplo, para recomendar películas, para ayudar a los clientes de un banco a manejar sus finanzas, o para llevar a cabo un diagnóstico clínico por análisis de imágenes.
  • Para su definición es recomendable tener en cuenta aspectos como las necesidades del usuario, las del negocio, los posibles  riesgos y si el caso de uso es ético y está alineado con los valores de la compañía. Por ejemplo, una empresa que fomenta la salud financiera tendría bajo su paraguas casos de uso como ayudar a las personas a manejar mejor sus finanzas.
  • También  es importante medir el impacto que pueden tener un error en el modelo, ya sea un falso positivo o un falso negativo, o posibles sesgos injustos. El impacto de un error en un modelo que recomienda una película, es menor que el de un  modelo que permite acceder a un crédito. En este segundo caso, el impacto es importante tanto si el error no permite acceder al crédito a una persona que sí tiene capacidad de asumirlo, como cuando el error permite acceder al crédito a una persona que está en situación de sobreendeudamiento.
  • Analizar estos aspectos nos ayudará a establecer un nivel de precisión y una serie de requerimientos y controles posteriores. En líneas generales éstos serán mayores cuanto mayor sea el impacto potencial del sistema en la vida de las personas.

B) Determinar  el grado de explicabilidad necesario.

  • La explicabilidad, dicho de forma sencilla, es disponer de las explicaciones necesarias para entender  por qué un modelo ha llegado a determinados resultados. Hay modelos sencillos que son explicables, y otros más complejos en los que es necesario realizar acciones para que lo sean.
  • Los motivos por los que es necesario un mínimo grado de  explicabilidad en función de la aplicación del modelo son, entre otros: conseguir transparencia en la  experiencia de usuario, ejercer control sobre el modelo y cumplir la regulación.
  • Determinar el grado de explicabilidad adecuado nos ayudará a decidir qué tipo de modelo elegiremos para el sistema, y a planificar tareas de explicabilidad necesarias. En términos generales, y siempre en alineamiento con la regulación aplicable, a mayor impacto en las personas del caso de uso, más necesidad de entender el comportamiento del modelo.

C) Analizar el grado de automatización y control humano adecuado.

  • La automatización es muy positiva para maximizar la rapidez  y la eficiencia, pero siempre   teniendo en cuenta el caso de uso y los riesgos potenciales.
  • Existen tres grandes niveles de control humano en los procesos automatizados:
    • Control humano alto: El modelo proporciona  recomendaciones y el humano decide.
    • Control humano medio: El humano ajusta parámetros durante la ejecución del modelo.
    • Control humano bajo: El humano efectúa controles posteriores a la ejecución del modelo.
  • Este análisis nos ayudará a decidir qué nivel de automatización requiere el caso de uso. En general,  aquellos casos de uso de mayor impacto en las personas, precisarán un mayor control humano en el proceso.

02. Recopilación de datos

  • Obtener los datos necesarios y confiables es clave para el funcionamiento del modelo. En función, por ejemplo,  del caso de uso y del grado de precisión establecidos en la fase anterior, debemos asegurarnos de que los datos son adecuados para los objetivos del proyecto, tienen la calidad  necesaria, cumplen con los requerimientos de protección de datos y privacidad, están correctamente etiquetados, son representativos, y disponemos de una cantidad suficiente ya que la IA necesita gran cantidad de datos para su entrenamiento.
  • Para evitar sesgos injustos, hay que analizar si el conjunto de datos representa de manera equitativa la realidad que queremos representar y nos ayuda a detectar desviaciones y lo que nos permitiría evitar arrastrarlas en el desarrollo de los modelos.

03. Diseño y desarrollo del sistema

Diseñar el sistema de IA abarca  tanto la creación del modelo analítico como el diseño de la interfaz de usuario que lo  integra; algunas de las acciones a realizar serían las siguientes:

A. Elegir  y desarrollar el modelo adecuado para el caso de uso

  • De la fase de ideación tenemos el nivel de precisión y  las necesidades de explicabilidad requeridas.
  • Elegir el modelo adecuado supone acercarnos a un equilibrio entre maximizar la precisión, la adecuación a la expectativa del usuario, la explicabilidad, así como  minimizar la complejidad y el nivel de riesgo.

B. Analizar si cumplimos con la expectativa de precisión definida 

  • En la fase de ideación, se ha marcado una precisión necesaria dado, entre otras cuestiones, el caso de uso y el impacto en la vida de las personas. En esta fase de desarrollo del modelo podemos comprobar que sus resultados nos dan el grado de precisión establecido.
  • Esto nos permitirá ajustar lo necesario antes del lanzamiento.

C. Realizar un test de equidad con los resultados del modelo:  

  • En la fase de recopilación de datos se analiza  si el conjunto de los datos de origen están libres de sesgos, y por tanto son equitativos.  En esta fase tenemos que hacer ese análisis sobre los resultados del modelo. Puede ser que en el proceso de depuración y preparación de los datos se haya perdido representatividad o, incluso, que aunque hayamos excluido información sensible en los datos de origen, el modelo  realice correlaciones entre otros datos,  por ejemplo, compras de un determinado establecimiento, y género y produzca resultados sesgados o discriminatorios.
  • Este test nos servirá para prevenir  que los resultados del modelo repliquen sesgos injustos.

D. Conseguir el grado de explicabilidad establecido:

  • Si el caso de uso, ya sea por temas normativos, o de impacto del sistema requiere cierto grado de explicabilidad, se debe trabajar en ello en esta fase.
  •  Nos ayudará a entender por qué el modelo ha llegado a determinados resultados.

E. Recibir la opinión de los usuarios acerca del sistema

Es necesario testar  la interfaz con la que interactúan los usuarios antes del lanzamiento. Puede ser mediante  pruebas y entrevistas personales, y  es importante incluir a usuarios con distintos perfiles y capacidades con el objetivo de que la solución sea  inclusiva. Entre los objetivos de investigación estaría  saber si:

I. El caso de uso y su ejecución  cumplen  con las expectativas del usuario:

  • El objetivo es explorar si el usuario percibe que el sistema está en línea con  los valores de la compañía, le  aporta  valor añadido y da respuesta a sus necesidades y  si los mensajes  y el diseño le trasladan claridad  y transparencia.
  • Asimismo es interesante validar con el  usuario su percepción del impacto de un error (por ejemplo un falso positivo o un falso negativo en un modelo de clasificación), y del nivel de explicaciones acerca de los resultados que espera, por si tuviésemos que realizar algún ajuste.

II. El sistema da la autonomía necesaria al usuario:

  • Los clicks, o la navegación del usuario, por ejemplo, si contamos con su consentimiento, se pueden utilizar para retroalimentar el algoritmo y personalizar sus resultados para que estén cada vez más alineados con las preferencias o el perfil del usuario. Esto explica, por ejemplo,  que algunos buscadores nos den resultados de noticias u ofertas,  en función de búsquedas anteriores.
  • Es un reto encontrar el equilibrio entre la facilidad, la personalización y las opciones de elección por parte del usuario. Normalmente, a mayor personalización y menor número de opciones que dé una interfaz,  más facilidad de elección. Pero dar menos opciones, o no utilizar adecuadamente el perfilado de clientes, puede restar capacidad de elección al usuario. Es fundamental cumplir con la regulación vigente,  ofrecer la información adecuada para que el usuario pueda tomar decisiones informadas y buscar el equilibrio con sus preferencias personales.

III. Las predicciones se trasladan  de forma clara a los usuarios:

  • Los modelos dan resultados que pueden cumplirse con un determinado grado de certidumbre.
  • Es importante analizar en cada caso de uso, si la forma de presentar las predicciones es comprensible, si percibe que están sustentadas, si queda claro que se trata de una predicción  y no de un hecho seguro, y si transmitimos a  los usuarios que la predicción supone una información adicional para ayudarles a tomar decisiones.

IV. El sistema es inclusivo y accesible

  • El sistema  debe ser  accesible para personas con algún tipo de discapacidad, temporal o permanente, y considerar la diversidad en los niveles de comprensión lectora o digitalización.
  • Un test de accesibilidad nos dirá si la interfaz de usuarios presenta tanto a nivel de diseño, como de desarrollo, barreras de accesibilidad.

04. Lanzamiento, control y retroalimentación

  • Es recomendable fijar mecanismos de control que se mantengan durante la vida del sistema.
  • En lo relativo a los modelos,  es relevante monitorear y revisar sus resultados para asegurar que  mantienen por ejemplo,  el grado de precisión, explicabilidad, y equidad establecidos. Especialmente cuanto mayor es el nivel de automatización y si utilizamos modelos con aprendizaje automático por refuerzo cuyo funcionamiento evoluciona en el tiempo.
  • Es importante recabar la opinión del usuario, y que esta llegue de forma adecuada a las áreas y personas involucradas para ajustar lo necesario, cerrando un ciclo de mejora contínua.  La opinión de los usuarios sirve tanto para mantener su satisfacción, como para mejorar el comportamiento del modelo y de  la interfaz.
  • Este flujo de trabajo debe mantenerse actualizado , así como tener una gobernanza y unas medidas de remediación.

Conclusiones

  • Conseguir una IA responsable supone poner a las personas en el centro y actuar con rigor y prudencia.
  • En función del caso de uso, y de su impacto en la vida de las personas, es recomendable realizar  una serie de acciones y establecer en mayor o menor medida una serie de requerimientos y  controles a plantear desde el diseño del sistema.
  •  Las principales cuestiones a tener en cuenta para poner a las personas en el centro, son: el fin ético del caso de uso, el respeto de los derechos humanos, el fomento de la igualdad de oportunidades, la libertad de elección y la transparencia, y la búsqueda de la  mejor experiencia del usuario.
  • Para ello es interesante tener el control de los datos de origen y de los modelos, controlando la calidad de ambos, establecer un grado de automatización adecuado, medir el correcto funcionamiento del sistema y diseñar de forma inclusiva, teniendo en cuenta, las necesidades de las personas.

Referencias

EU Commission:

Ethics Guidelines on Trustworthy AI

Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence

OCDE: Recommendation of the Council on Artificial Intelligence also referred by

G20: Ministerial Statement on Trade and Digital Economy

FSB: "Artificial intelligence and machine learning in financial services"

Monetary Authority of Singapore: Principles for   AI and Data Analytics in Singapore’s Financial Sector

PDPC: Model AI Governance Framework PDPC

Canadá Government: Directive on Automated Decision-Making

WEF: Empowering AI Leadership

IIF: Bias and ethical implications in ML

EBA: Final Report on big data and Advanced Analytics

AEPD:  

AEPD AI Guidelines

Requisitos auditorías para tratamientos que incluyan IA

Asilomar: AI Principles

IEEE: AI Ethic Aligned Design

ACM: code for Ethics and professional Conduct

Université de Montréal: Montreal Déclaration

European Institute for Science, Media and Democracy: Ai4people

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