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El Foro Económico Mundial se sube al carro de la inteligencia artificial
© SERGEY TARASOV - STOCK.ADOBE.COM
El viernes pasado, el Foro Económico Mundial (FEM) envió un anuncio de prensa sobre un conjunto de herramientas de inteligencia artificial (IA) para juntas corporativas. El comunicado señalaba una sección de su sitio web titulada Empowering AI Leadership . Por alguna razón, al momento de escribir esto, no hay un enlace obvio al kit de herramientas, pero el equipo de prensa se apresuró a proporcionar el enlace . Está bien presentado en páginas enlazadas, y algunos archivos PDF bien producidos están disponibles para descargar. Para los fines de este artículo, solo he mirado la descripción general y la sección de ética, así que aquí están mis impresiones iniciales.
Como se esperaría de una organización centrada en unos pocos seleccionados en el mundo, el kit de herramientas de IA es de alto nivel. Las juntas directivas tienen una supervisión amplia pero superficial de las empresas, por lo que no es necesario centrarse en los detalles. Aún así, se desea que se haya involucrado un poco más de precisión.
La descripción de la IA es muy agradable. Hay muchas definiciones y, como he señalado repetidamente, el significado de la IA y del aprendizaje automático (ML) continúa cambiando y tiene diferentes significados para muchos. El problema en la configuración es uno que mucha gente extraña de ML. En el módulo introductorio, el WEF afirma: "El avance se produjo en los últimos años, cuando los informáticos adoptaron una forma práctica de construir sistemas que pueden aprender". Lo respaldan con un enlace a un artículo que se equivoca . El avance mencionado en el artículo, el nivel de precisión en un sistema de ML, está mucho más impulsado por un avance sin IA que un modelo de ML específico.
Hoy en: innovación
Cuando estudiamos IA en la década de 1980, se conocía el aprendizaje profundo y existían modelos. Lo que no pudimos hacer es ejecutarlos. El hardware y los sistemas operativos no admitían los algoritmos necesarios y los volúmenes de datos necesarios para capacitarlos. La computación en la nube es el verdadero avance de la IA. La capacidad de vincular múltiples procesadores y computadoras en una máquina virtual eficiente y más grande es lo que ha impulsado el crecimiento de la IA en la última década.
También me divertí con la lista de "técnicas principales de IA" donde el aprendizaje profundo y las redes neuronales se enumeran al mismo nivel que los métodos de aprendizaje utilizados para entrenarlos. Solo me divierte, no me molesta, porque las juntas no necesitan saber la diferencia para comenzar, pero es importante presentarles los términos. Eché un vistazo al glosario, y es un conjunto muy agradable de definiciones de alto nivel de algunos de estos, para que los miembros de la junta interesados puedan obtener alguna aclaración.
En una tangente rápida, su definición de sesgo está bien hecha, ya que solo unas pocas oraciones cortas hacen referencia tanto al problema del sesgo en el mundo real como al peligro de sesgo dentro de un sistema de IA.
Implicaciones éticas de la inteligencia artificial.
La ética es un componente importante (en teoría ...) para la gestión de las empresas. El WEF señala al comienzo de ese módulo que "las compañías de tecnología, asociaciones profesionales, agencias gubernamentales, ONG y grupos académicos ya han desarrollado muchos códigos de ética y conducta profesional de IA". La declaración me recuerda el dicho de que los estándares son tan importantes que todos quieren uno propio Luego, el módulo continúa discutiendo algunos de los problemas de los diferentes estándares.
Donde difiero del WEF no debería sorprenderme. Esta sección minimizó fuertemente la regulación gubernamental. Todo depende de la compañía valiente y ética. Como la decisión de Zuckerberg de que Facebook permitirá mentiras en los anuncios políticos, siempre y cuando haga que la empresa y él mismo sean más ricos, está claro que los gobiernos deben ser más activos para establecer pautas sobre las empresas técnicas, tanto en general como en el ámbito de la IA. Hace dos años, discutí cómo la FDA está analizando cómo manejar el aprendizaje automático. Los gobiernos se mueven lentamente, pero se mueven. Está claro que las empresas deben ser más conscientes del cambiante entorno regulatorio. Las empresas éticas deberían participar tanto en ayudar a los gobiernos a establecer regulaciones razonables, que protejan a los consumidores como a las empresas, y deberían estar preparando sistemas, por adelantado, para que coincidan donde creen que evolucionará un entorno regulatorio adecuado.
Las reuniones de WEF en Davos son, independientemente de mi propio cinismo personal sobre ellas, donde el gobierno y los líderes empresariales se reúnen para discutir temas económicos críticos. Es grandioso ver al WEF mirando con atención a la IA y luego presentando lo que parece un muy buen, introductorio, conjunto de herramientas para las juntas directivas, pero la necesidad de posiciones éticas sólidas significa que se necesita más. Será interesante ver cómo avanza su posicionamiento en los próximos años. F
David A. Teich is interested in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), robotics, and other advances technologies, focused on how they help businesses im
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