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SDG

Inteligencia artificial para el bien

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​5G BCKGROUNDERFotografía de Shutterstock





Descripción general

Promesas de la IA


En los últimos años el software se ha vuelto considerablemente más inteligente.

La actual expansión de la IA es el resultado de los adelantos en el campo denominado aprendizaje automático. El aprendizaje automático implica la utilización de algoritmos que permiten a los ordenadores aprender por sí mismos examinando datos y realizando tareas basadas en ejemplos, en lugar de basarse en la programación explícita por un ser humano.[1]

La técnica de aprendizaje automático llamada aprendizaje profundo, inspirada en las redes neuronales biológicas, consiste en encontrar y recordar patrones en grandes volúmenes de datos. Los sistemas de aprendizaje profundo realizan tareas teniendo en cuenta ejemplos, generalmente sin ser programados, y superan a los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático.[2]

Los macrodatos, es decir, los conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden ser analizados por ordenador para revelar patrones, tendencias y relaciones [3], junto con el poder de la IA y la computación de alto rendimiento, están generando nuevas formas de información y conocimiento con un enorme potencial para superar los mayores retos de la humanidad.

A continuación figuran algunos ejemplos de cómo puede aplicarse la IA para el bien:

Retos


Aparte de las excelentes oportunidades que ofrece, la IA también entraña riesgos.

Los conjuntos de datos y los algoritmos pueden reflejar o reforzar los prejuicios de género, raciales o ideológicos [4] . Cuando los conjuntos de datos (alimentados por personas) en los que se basa la IA están incompletos o sesgados, pueden llevar a conclusiones de IA sesgadas.

Los seres humanos utilizan cada vez más las tecnologías de aprendizaje profundo para decidir quién obtiene un préstamo o un trabajo, pero el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo es opaco y no permite al ciudadano comprender por qué la IA llega a ciertas asociaciones o conclusiones, cuándo pueden producirse fallos y cuándo y cómo la IA puede estar reproduciendo sesgos.[5]

La IA puede exhacerbar las desigualdades al automatizar tareas rutinarias y afectar al empleo.

El software, incluyendo el que hace funcionar los teléfonos celulares, las cámaras de seguridad y las redes eléctricas, puede tener fallos de seguridad [6], que pueden dar lugar a robos de dinero e identidad, o a fallos de Internet y del suministro eléctrico.

Los adelantos tecnológicos en la inteligencia artificial también pueden generar nuevos peligros para la paz y la seguridad internacionales. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede utilizarse para generar videos y audio falsos que influyan en las elecciones, la formulación de políticas y la gobernanza.[7]

Soluciones: velar por que la IA se utilice para el bien


La elaboración y adopción de normas internacionales pertinentes y la disponibilidad de software de código abierto proporcionarán un lenguaje común y un instrumento de coordinación que facilitarán la participación de muchas partes independientes en el desarrollo de aplicaciones de IA. Esto contribuirá a llevar los beneficios de los adelantos de IA al mundo entero, limitando a su vez sus efectos negativos.

De hecho, resulta indispensable que diversos agentes establezcan pautas de diseño, desarrollo y aplicación de los sistemas de IA. Para que la IA llegue a conclusiones precisas y representativas necesita conjuntos de datos que sean a su vez precisos y representativos de todos. Además, es fundamental establecer salvaguardias para promover el uso legal, ético, privado y seguro de la IA y de los macrodatos.

Una mayor transparencia en la IA, con el objetivo de informar acerca de la adopción de decisiones legales o médicas, permitirá a los ciudadanos entender por qué la IA está llegando a ciertas asociaciones o conclusiones. Esto, a su vez, animará a las personas a utilizar sus conocimientos, experiencia e intuición para validar las conclusiones de la máquina o tomar una decisión diferente a la propuesta por ésta. Aunque las máquinas analizan y llegan a conclusiones a una velocidad y precisión mucho mayor que antes, son las personas quienes tienen la potestad de cuestionar las conclusiones de las máquinas y tomar decisiones definitivas.

A fin de llegar a un equilibrio entre las repercusiones de la IA en el empleo y las nuevas oportunidades de empleo que ofrece la IA, es esencial crear entornos favorables a la adquisición de competencias digitales, ya sea a través de la educación oficial o de la formación en el empleo. En particular, la IA ofrecerá oportunidades de empleo a quienes posean las competencias digitales avanzadas necesarias para crear, gestionar, probar y analizar las TIC.

Deben desplegarse esfuerzos para proteger la seguridad, la privacidad, la identidad, el dinero y las posesiones del usuario final con el fin de resolver los problemas de seguridad de la IA en esferas tan diversas como las finanzas electrónicas, el gobierno electrónico, las ciudades inteligentes sostenibles y los automóviles conectados.

Contribución de la UIT a la IA para el bien


Facilitar una política y una reglamentación propicias

En su calidad de organismo especializado en tecnologías de la información y la comunicación, la UIT reúne a distintas partes interesadas que representan a gobiernos, industrias, instituciones académicas y asociaciones de la sociedad civil de todo el mundo, con el fin de mejorar la comprensión del incipiente campo de la IA para el bien.

Tras el éxito de la primera Cumbre Mundial de AI for Good (IA para el bien), de la UIT, la Cumbre de 2019 colaboró con 30 organismos de las Naciones Unidas y otros interesados del mundo con objeto de determinar estrategias para que las tecnologías de IA se desarrollen de manera fiable, segura e inclusiva, con un acceso equitativo a sus beneficios. La Cumbre dio lugar a numerosas propuestas de proyectos pioneros de "IA para el bien" destinados a ampliar y mejorar la asistencia sanitaria, mejorar la vigilancia de la agricultura y la biodiversidad mediante imágenes satelitales y desarrollar la urbanización inteligente y la confianza en la IA.

La UIT mantiene un repositorio de IA en el que cualquier persona que trabaje en el campo de la inteligencia artificial puede aportar información fundamental sobre cómo aprovechar la IA para el bien. Este es el único repositorio mundial de proyectos, iniciativas de investigación, grupos de reflexión y organizaciones relacionados con la IA cuyo objetivo es acelerar el cumplimiento de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas.

La UIT reúne periódicamente a los jefes de organismos reguladores de las TIC de todo el mundo para intercambiar puntos de vista y novedades sobre la IA y otras cuestiones reglamentarias apremiantes, abordar cuestiones de gobernanza e intensificar la colaboración para utilizar la IA para el bien.

Normalización

En el futuro, las normas internacionales, es decir, las especificaciones técnicas y los requisitos que la IA y otras tecnologías tendrán que cumplir para funcionar debidamente, pueden ayudar a soslayar los riesgos de la IA mediante un aprendizaje automático que sea ético, previsible, fiable y eficiente.

La IA y el aprendizaje automático están adquiriendo una mayor importancia en el programa de trabajo de normalización de la UIT en esferas como la orquestación y gestión de redes, la codificación multimedia, la evaluación de la calidad de los servicios, los aspectos operacionales de la prestación de servicios y la gestión de las telecomunicaciones, las redes de cable, la salud digital, la eficiencia ambiental y la conducción autónoma. 

Plataformas abiertas que promueven diversos aspectos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático 

El Grupo Temático de la UIT sobre aprendizaje automático para las redes futuras, incluidas las 5G está definiendo los requisitos del aprendizaje automático en lo que se refiere a interfaces, protocolos, algoritmos, formatos de datos y arquitecturas de red. 

El Grupo Temático de la UIT sobre eficiencia ambiental de la IA y de otras tecnologías emergentes establecerá un punto de referencia de prácticas idóneas y describirá las vías hacia un marco normalizado con el que evaluar los aspectos ambientales de la adopción de las tecnologías emergentes. 

El Grupo Temático de la UIT sobre IA para la salud, impulsado en estrecha colaboración por la UIT y la OMS, está trabajando en el establecimiento de un marco y procesos asociados para la evaluación comparativa del rendimiento de las soluciones de IA para la salud.

El Grupo Temático de la UIT sobre IA para la conducción autónoma y asistida está trabajando en el establecimiento de normas internacionales para vigilar y evaluar el comportamiento de los "conductores" de IA en el control de vehículos automatizados. 

La Iniciativa Mundial sobre IA y datos comunes, establecida en enero de 2020, tiene por objeto apoyar la consecución de los proyectos de AI for Good a escala mundial. La Iniciativa ofrecerá diversos recursos para poner en marcha nuevos proyectos de IA que se ajusten a los ODS, y ampliarlos rápidamente. 

¿Cómo se aborda la IA y el aprendizaje automático con las normas de la UIT?  

Las empresas de TIC que trabajan en redes están introduciendo la IA y el aprendizaje automático como parte de sus innovaciones para optimizar el funcionamiento de las redes y aumentar la eficiencia energética y de costos. Las nuevas normas de la UIT proporcionan un marco arquitectónico para la integración de la enseñanza automática en las redes 5G y futuras (UIT Y.3172), un marco para evaluar los niveles de inteligencia en las diferentes partes de la red (UIT Y.3173) y un marco para el manejo de datos en apoyo de la enseñanza automática (UIT Y.3174). La base de estas normas de la UIT fue proporcionada por el Grupo Temático de la UIT sobre el aprendizaje automático para las redes futuras, incluidas las 5G*.

Estas normas de aprendizaje automático para las 5G también sirven de guía para las contribuciones al Desafío mundial de la UIT en materia de inteligencia artificial y aprendizaje automático en las 5G. Los competidores se están reuniendo con nuevos socios -y obteniendo acceso a nuevos instrumentos y recursos de datos- para alcanzar los objetivos establecidos por las declaraciones de problemas aportadas por la industria y el mundo académico de todo el mundo. En la gran final del evento, que se celebrará en línea del 15 al 17 de diciembre de 2020, se mostrarán las mejores soluciones y se darán a conocer los ganadores. 

La IA y el aprendizaje automático desempeñan un papel importante en la codificación de multimedios, una esfera de trabajo de normas de la UIT conocido por las normas de videocompresión ganadoras del Primetime Emmy, la UIT H.264​ "Codificación de vídeo avanzada", la UIT H.265 "Codificación de vídeo muy eficiente" y la UIT H.266 "Codificación de vídeo versátil". La UIT también ha establecido un nuevo Grupo de Trabajo ("Cuestión") sobre aplicaciones multimedios para inteligencia artificial (C5/16). 

La IA y el aprendizaje automático se utilizan ampliamente en el desarrollo de modelos para evaluar la calidad del habla, el audio y el vídeo, por ejemplo en las normas de la UIT para la evaluación de la calidad de la transmisión audiovisual por caudales, en particular la UIT P.1203 (descarga progresiva y con velocidad binaria adaptable) y la UIT P.1204 (servicios de flujo de vídeo para resoluciones de hasta 4K).

Las nuevas normas de evaluación de la calidad de la UIT se refieren al análisis y diagnóstico de redes inteligentes (UIT E.475) y a la creación y la realización de pruebas de calidad de funcionamiento de modelos basados en el aprendizaje automático para la evaluación de la influencia de la red de transmisión en la calidad vocal de los servicios de voz móviles 4G (UIT P.565).

Otras nuevas normas notables de la UIT pertinentes a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se refieren a la sostenibilidad ambiental, las redes de cable y los aspectos operacionales de la prestación de servicios y la gestión de las telecomunicaciones. 

En una nueva norma de la UIT se especifica un sistema de gestión de la infraestructura del centro de datos basado en la tecnología de macrodatos y de inteligencia artificial (UIT L.1305), que apoya a esos centros en la reducción de la energía necesaria para controlar su temperatura. 

En otra nueva norma de la UIT se proporciona el marco para una plataforma de red de cable de alta calidad destinada a dar soporte a la industria para la oferta de servicios multimedia avanzados (UIT J.1600). Es la primera de una nueva serie de normas de la UIT sobre redes de cable asistidas por inteligencia artificial.   

La IA es una de las cinco características de un nuevo marco de la UIT para apoyar el funcionamiento de servicios inteligentes, la gestión de redes y el mantenimiento de la infraestructura (UIT M.3041). Las nuevas normas de la UIT que se están elaborando en este ámbito abordarán el funcionamiento y la gestión de las telecomunicaciones asistidas por la IA, el ahorro de energía para las redes de acceso radioeléctrico 5G con IA y las patrullas inteligentes de las redes de telecomunicaciones basadas en robots. ​

[1] https://www.wired.com/story/guide-artificial-intelligence/
[2] https://www.wired.com/story/new-theory-deep-learning/
[3] https://en.oxforddictionaries.com/definition/big_data
[4] https://www.wired.com/story/machines-taught-by-photos-learn-a-sexist-view-of-women/
[5] https://www.technologyreview.com/s/604087/the-dark-secret-at-the-heart-of-ai
[6] https://www.wired.com/story/as-artificial-intelligence-advances-here-are-five-projects-for-2018/
[7] https://maliciousaireport.com/

Última actualización: octubre de​ 2020