El documento “Declaración Ministerial del G20 sobre Comercio y Economía Digital” tiene como autor al Grupo de los 20(G20), y fue publicado en Japón en junio de 2019. Persigue como objetivo alinear los esfuerzos, entre los estados miembros y algunos invitados, para definir un conjunto de lineamientos coherentes con sus principios para el uso y desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial como oportunidad para profundizar en su entendimiento de la interfaz entre el comercio y la economía digital en la construcción de una sociedad global sostenible e innovadora; considerando sus necesidades nacionales, prioridades y circunstancias.
Al ser de autoría conjunta, por miembros de un organismo que agrupa el esfuerzo de los gobiernos de varios países: le he clasificado el tipo de autor como “Organismo Intergubernamental”. Asimismo, atendiendo al objetivo que persigue con las recomendaciones y al tipo de principios que se proponen he clasificado el documento como “Políticas sobre principios”. Ambas clasificaciones me permitirán realizar contrastes futuros entre documentos y autores de un mismo tipo; enriqueciendo el análisis que tengo como objetivo a presentar en esta serie de posts.
El grupo adopta los principios declarados por OECD, los cuales anexa íntegramente en su declaración sin cambio alguno como puede contrastarse al ver los siguientes, y compararlos con t.ly/pASq:
- Crecimiento inclusivo, desarrollo sostenible y bienestar: participar proactivamente en una administración responsable de la inteligencia artificial confiable en la búsqueda de beneficios para las personas y el planeta, aumentar las capacidades humanas y mejorar la creatividad, avanzar en la inclusión de poblaciones subrepresentadas reduciendo los aspectos económicos, sociales, de género y otras desigualdades, y en la protección de los entornos naturales,
- Valores centrados en el ser humano y Equidad: respetar el estado de derecho, los derechos humanos y los valores democráticos durante todo el ciclo de vida de la solución de inteligencia artificial – libertad, dignidad y autonomía, privacidad y protección de datos, no discriminación e igualdad, diversidad, equidad, justicia social y trabajo -; implementando mecanismos y salvaguardas, como la capacidad humana para la autodeterminación, que sean apropiadas al contexto y consistentes con el estado del arte,
- Transparencia y Explicabilidad: proporcionar información relevante, adecuada al contexto y coherente con el estado del arte: (a) para fomentar una comprensión general del funcionamiento de los sistemas de IA, (b) para que las partes interesadas sean conscientes de sus interacciones con los sistemas de IA, (c) para permitir que los afectados por un sistema de inteligencia artificial entiendan el resultado, y (d). para permitir que aquellos afectados adversamente por un sistema de IA desafíen su resultado basado en información fácil de entender sobre los factores y la lógica que sirvió de base para la predicción, o recomendación,
- Robustez, Seguridad, y Protección: desarrollar sistemas de IA robustos y seguros, y protegerlos durante todo su ciclo de vida para que – en condiciones de uso normal, uso previsible o mal uso, u otras condiciones adversas – funcionen adecuadamente y no constituyan riesgos de seguridad; garantizando la trazabilidad hacia los conjuntos de datos, procesos y decisiones tomadas, y aplicando un enfoque sistémico para la gestión de riesgos en cada fase del ciclo de vida del sistema de IA que incluya factores como: la privacidad, la seguridad digital, la seguridad y el sesgo, y
- Responsabilidad: responsabilizar a los actores de IA por el adecuado funcionamiento de los sistemas de IA y su correspondencia con los principios propuestos, acorde a sus roles, el contexto y consistentes del estado del arte.
Del mismo modo, se hacen eco de las políticas de cooperación de OECD en la definición de sus políticas nacionales y la cooperación internacional entre los países adherentes en favor de la Inteligencia Artificial confiable:
- Invertir en investigación y desarrollo de inteligencia artificial,
- Fomentar un ecosistema digital para la inteligencia artificial,
- Delinear un entorno político propicio para la inteligencia artificial,
- Desarrollar el capital humano y prepararse para la transformación del mercado laboral, y
- Cooperar en favor de una inteligencia artificial confiable.
Consecuentemente reitero el análisis sobre los principios propuestos por OECD y que pueden leerse en t.ly/pASq. y que apunto como capas intermedias necesarias para la adopción de los principios como referente metodológico en el diseño de soluciones de inteligencia artificial.
Tras un análisis del lenguaje utilizado en el documento, en el cual utilicé la librería NLTK y el entorno de desarrollo para Python, extrayendo los 50 n-gramas más frecuentes en el texto de la carta resulta que:
- Los uni-gramas con frecuencias relativas mayores a 1.00 unidades describen directamente el objetivo que se pretende con la propuesta de los principios y recomendaciones, o las variables en que se expresan los mismos: digital (2.99), ai (1.89), economy (1.58), trade (1.31), y development (1.19). Mientras que los uni-gramas entre .50 y 1.00 unidades representan el entorno de acción: society (.76), international (.73), growth/ investment (.70), policy (.64), global/ sustainable/ use (.58), e innovation/ technologies (.55).
- Los bi-gramas, por su parte, resfuerzan el campo de acción del documento en el contexto descrito por los uni-gramas, exhibiendo con frecuencias relativas más altas los términos: digital economy (1.40), trade investment (.37), trustworthy ai (.34), y human centered (.24). Aunque, otras variables como responsible stewardship y stewardship trustworthy exhiben valores mínimos de frecuencia relativa con 0.12 unidades cada uno.
- Los tri-gramas, igualmente, exhiben una mayor representación de los términos ligados al macro-objetivo del documento con términos como: trade y security digital economy (.24); mientras que los objetivos que se persiguen están menos representados: Sustainable development goals/ human-centred future society/ competitive non discriminatory/ countries underrepresented populations/ human centred future/ y centred future society/ con .06 unidades cada uno.
Me gustaría concluir diciendo que tanto las recomendaciones del consejo sobre IA que abordo en este post, como otros documentos que incluyo en esta serie; constituyen un esfuerzo por resolver algunos de los problemas éticos enraizados en el diseño y uso de soluciones de inteligencia artificial. En este caso específicamente en el área de políticas públicas; el resto de los documentos incluirán otros tantos escenarios. Además, con este ejercicio de lectura busco llamar la atención sobre la oportunidad que se presenta para que juntos, diseñadores de políticas públicas y diseñadores de soluciones de inteligencia artificial colaboremos en la consecución de un fin común: que es el diseño responsable de inteligencia artificial.
Si te interesa este tema y tienes alguna idea que complemente esta revisión de las recomendaciones del consejo sobre Inteligencia Artificial déjamelo saber con un comentario.
