En el ámbito de la inteligencia artificial, el avance acelerado de la IA generativa ha generado tanto oportunidades de innovación como desafíos significativos. Los problemas legales, la precisión de las salidas generadas por la IA, la privacidad de los datos y los impactos sociales más amplios subrayan la importancia de desarrollar una IA de manera responsable. La práctica de la IA responsable implica el diseño, desarrollo y operación de sistemas de IA guiados por un conjunto de principios con el fin de maximizar los beneficios mientras se minimizan los riesgos potenciales y los daños no intencionados. Los usuarios exigen saber que la tecnología que utilizan se desarrolló de manera responsable y buscan recursos y orientación para implementarla de la misma manera en sus propias organizaciones. Especialmente, desean asegurarse de que la tecnología que despliegan sea en beneficio de todos, incluidos los usuarios finales.
En la actualidad, lo que constituye una IA responsable está en constante evolución, pero se consideran ocho dimensiones clave: equidad, explicabilidad, privacidad y seguridad, seguridad, controlabilidad, veracidad y robustez, gobernanza y transparencia. Estas dimensiones conforman la base para el desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA de manera responsable y segura.
En el ámbito de la seguridad, Amazon Bedrock ayuda a desarrollar aplicaciones de IA seguras y confiables mediante la incorporación de diversas medidas de seguridad. Por ejemplo, los Amazon Bedrock Guardrails pueden prevenir la generación de contenido inseguro o indeseable por parte de aplicaciones de IA. Estas salvaguardias pueden configurarse para múltiples casos de uso y aplicarse a varios modelos fundacionales, dependiendo de la aplicación y los requisitos de IA responsable. Los filtros de contenido son herramientas esenciales para detectar y filtrar entradas de usuario y salidas de modelo dañinas o tóxicas, asegurando que las aplicaciones de IA solo proporcionen resultados seguros.
La equidad en la IA considera los impactos en diversos grupos de interesados, requiriendo una monitorización continua, detección de sesgos y ajustes en los sistemas de IA. El marco de transparencia introducido por AWS, a través de las AI Service Cards, ayuda a los clientes a comprender mejor los servicios de IA, proporcionando información sobre casos de uso, limitaciones y principios de diseño.
En cuanto a la veracidad y robustez, Amazon Bedrock incluye evaluación de modelos para asegurar salidas correctas y consistentes, incluso ante entradas inesperadas. Técnicas como el engineering de prompts y el aumento de información contextual ayudan a reducir las alucinaciones del modelo, mejorando así su precisión.
Finalmente, temas de seguridad y privacidad son críticos, asegurando que los datos y modelos estén protegidos en todo momento. Amazon Bedrock prioriza la privacidad, no almacenando datos del cliente y garantizando la encriptación durante la transmisión de datos. En términos de gobernanza, AWS proporciona un marco que guía el uso ético y alineado con estándares legales y sociales de la IA, ofreciendo herramientas para el seguimiento y auditoría de las aplicaciones de IA.
La implementación responsable de la IA es crucial para el desarrollo de soluciones éticas y efectivas, promoviendo la confianza y responsabilidad en el uso de la tecnología de IA.
vía: AWS machine learning blog
