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Ética

5 Pilares Fundamentales para Garantizar un AI Responsable

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Estamos presenciando un crecimiento abrumador en los sistemas de AI/ML para procesar océanos de datos que se generan en la nueva economía digital. Sin embargo, con este crecimiento, hay una necesidad de considerar seriamente las implicaciones éticas y legales de la IA.

A medida que confiamos tareas cada vez más sofisticadas y importantes a los sistemas de IA, como la aprobación automática de préstamos, por ejemplo, debemos estar absolutamente seguros de que estos sistemas son responsables y confiables. Reducir los sesgos en la IA se ha convertido en un área de enfoque masivo para muchos investigadores y tiene enormes implicaciones éticas, al igual que la cantidad de autonomía que les otorgamos a estos sistemas.

El concepto de IA Responsable es un marco importante que puede ayudar a generar confianza en sus despliegues de IA. Hay cinco pilares fundamentales para la IA Responsable. Este artículo explorará estos para ayudarlo a construir mejores sistemas.

1. Reproducibilidad

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Dattaraj Rao, Chief Data Scientist en Persistent Systems, es el autor del libro “Keras to Kubernetes: The Journey of a Machine Learning Model to Production.” En Persistent Systems, Dattaraj lidera el AI Research Lab que explora algoritmos de última generación en Computer Vision, Natural Language Understanding, programación probabilística, Reinforcement Learning, Explainable AI, etc. y demuestra la aplicabilidad en los sectores de Salud, Banca y Industria. Dattaraj tiene 11 patentes en Machine Learning y Computer Vision.