La ética y la gobernanza de la IA se han convertido en un espacio ruidoso.
En el último recuento, el rastreador de la OCDE cuenta con más de 1.800 documentos a nivel nacional sobre iniciativas, políticas, marcos y estrategias a partir de septiembre de 2024 (y parece que hay consultores y personas influyentes que opinan sobre cada uno de ellos).
Sin embargo, como Mittelstadt (2021) lo expresa sucintamente de una manera que sólo la eufemismo académico puede, Los principios por sí solos no pueden garantizar una IA ética.
A pesar de la abundancia de orientaciones de alto nivel, sigue existiendo una brecha notable entre las políticas y la implementación en el mundo real. Pero, ¿por qué es así y cómo deberían pensar al respecto los líderes de la ciencia de datos y la inteligencia artificial?
En esta serie, mi objetivo es promover la madurez de la ética y la gobernanza práctica de la IA dentro de las organizaciones dividiendo esta brecha en tres componentes y aprovechar la investigación y la experiencia del mundo real para proponer estrategias y estructuras que hayan funcionado en la implementación de capacidades de ética y gobernanza de la IA. a escala.
El primer hueco que cubro es el brecha de interpretaciónque surge del desafío de aplicar principios expresados en un lenguaje vago como ‘humancentricidad’ y…