El Reino Unido no necesita un regulador específico para artificial
inteligencia (AI), según un nuevo informe del gobierno, aún más claridad
debe darse sobre el uso y la ética en el sector público.

El informe, Intelligence Inteligencia artificial y estándares públicos: A
Revisión por el Comité de Normas en la Vida Pública '(pdf,
sin suscripción, 78 páginas
), dijo que el gobierno estaba "fallando en la apertura", aunque
agregando que teme por la "IA de recuadro negro", por la cual los datos producen resultados
métodos inexplicables, fueron en gran medida fuera de lugar.

"Las organizaciones del sector público no son lo suficientemente
transparente sobre su uso de IA y es demasiado difícil averiguar dónde
el aprendizaje automático se está utilizando actualmente en el gobierno ", señala el informe. "Eso
es demasiado pronto para juzgar si los organismos del sector público están defendiendo con éxito
responsabilidad."

El informe abogó por el uso de los Principios de Nolan: siete
estándares éticos que se esperan de los titulares de cargos públicos: para llevar a cabo la IA
para el sector público del Reino Unido, argumentando que no necesitaban reformularse. Pero en tres
áreas – apertura, responsabilidad y objetividad – el informe decía estándares actuales
se quedó corto.

De las 15 recomendaciones generales que hizo el informe, muchas
centrado en la preparación, la ética y la transparencia:

  • El público necesita comprender los principios éticos de alto nivel que rigen el uso de IA en el sector público (actualmente los Principios de FAST SUM, los Principios de IA de la OCDE y el Marco de ética de datos)
  • Todas las organizaciones del sector público deben publicar una declaración sobre cómo su uso de IA cumple con las leyes y regulaciones relevantes antes de implementarlas en la prestación de servicios públicos.
  • No se necesita un regulador de IA específico, sin embargo, se debe formar un organismo de garantía reguladora para identificar las brechas en el panorama regulatorio y proporcionar asesoramiento a los reguladores individuales y al gobierno sobre los problemas asociados con la IA
  • El gobierno debe usar su poder adquisitivo en el mercado para establecer los requisitos de adquisición para garantizar que las empresas privadas que desarrollan soluciones de IA para el sector público cumplan con los estándares correctos
  • El gobierno debería considerar cómo se podría integrar un requisito de evaluación de impacto de IA en los procesos existentes para evaluar los posibles efectos de la IA en los estándares públicos
  • El gobierno debe establecer pautas para los organismos públicos sobre la declaración y divulgación de sus sistemas de IA.

Comentando después del lanzamiento del informe Alex Guillén,
estratega de tecnología en el proveedor de servicios de TI Insight, señaló el
las recomendaciones eran factibles, pero ponlo junto con una palabra de precaución.

"Introducir la inteligencia artificial en el gobierno mientras seguimos
Los principios de Nolan deberían ser perfectamente posibles ", dijo Guillén AI News. "Primero,
el sector público necesita recordar que actualmente, los usos más efectivos de
tecnologías como la IA y el aprendizaje automático actúan para mejorar, en lugar de
reemplazar, trabajadores humanos. Ayudar a los trabajadores del sector público a estar más informados
decisiones, o actuar más rápido, no solo mejorarán los servicios públicos; ayudará
satisfacer al 69% de las personas encuestadas que dijeron que se sentirían más cómodas con
organismos públicos que usan IA si los humanos estaban haciendo el juicio final sobre cualquier
decisión.

"Sin embargo, independientemente de cómo se use la IA en el sector público,
debe tratarse como un empleado, y recibir la capacitación e información
necesita para hacer su trabajo ”, agregó Guillén. "Como con cualquier tecnología que
se basa en datos, basura en la basura significa basura. Del reconocimiento facial en
vigilando para ayudar a diagnosticar y tratar pacientes en el NHS, AI necesita lo correcto
datos y la gobernanza correcta para evitar causar más problemas de los que resuelve.

"De lo contrario, cualquier implementación se verá afectada por preocupaciones éticas y acusaciones de sesgo de datos o discriminación".

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