Se habla del enorme potencial de la Inteligencia Artificial (AI) en tecnologías que mejoran y potencialmente salvan vidas: medicina de precisión, detección de enfermedades, manejo asistido, aumento de1 productividad, seguridad en los lugares de trabajo, mejor acceso a la educación y más.
En Intel estamos desarrollando muchas de estas tecnologías y estamos enfocados en integrar las capacidades de la inteligencia artificial a toda la infraestructura digital global. Al mismo tiempo, reconocemos la necesidad de considerar las posibles implicancias de AI en los individuos y en la sociedad, particularmente cuando se trata de privacidad y protección de datos.
Durante la 40th International Conference of Data Protection and Privacy Commissioners, (Conferencia de Protección de Datos y Comisarios de Privacidad nro. 40) difundimos un estudio Protecting Individuals' Privacy and Data in the Artificial Intelligence World (Protegiendo la Privacidad de los Individuos y los Datos en el mundo de la AI).
Debido a los avances del poder de computación, la recolección de datos y analítica, muchas tecnologías pueden tomar determinaciones autónomas en tiempo casi real- una capacidad que tiene implicancias respecto a la privacidad. Con esto presente, hacemos cinco observaciones:
El aumento de la automatización no debería traducirse en menos protección de la privacidad.
Explicabilidad requiere más responsabilidad, esto significa que las organizaciones tienen que demostrar que tienen los procesos para explicar cómo los algoritmos llegan a resultados específicos
El procesamiento ético de datos se construye sobre la privacidad
La privacidad protege “quiénes somos “(la forma en que otros nos ven y la forma en que nos vemos nosotros mismos)
El cifrado y la desidentificación ayudan a abordar la privacidad en AI
Luego, ofrecimos seis recomendaciones de políticas de privacidad en la era de AI:
Las nuevas iniciativas legislativas y regulatorias deben ser completas y neutrales respecto a tecnología. Además, deben apoyar el libre flujo de información: una legislación horizontal que pueda abarcar los usos de los datos y las tecnologías que caen fuera de las leyes sectoriales y que todavía son imprevisibles.
Las organizaciones deben abordar los enfoques de responsabilidad basados en riesgo, poniendo en práctica medidas técnicas (diseñadas para privacidad) y organizacionales (Consejos o juntas de ciclos de vida de desarrollos de producto y de revisiones de ética) para minimizar los riesgos en AI.
La toma de decisiones automatizada debe ser promovida al mismo tiempo que debe ser provista de un aumento de las garantías para la protección de los individuos: un interés legítimo debe ser reconocido como base legal para el procesamiento de datos para la AI. La industria y los gobiernos deben trabajar juntos en la explicación de los algoritmos y en los grados de supervisión humana basados en riesgo, de forma tal de minimizar el riesgo para los ciudadanos, que se genera de la toma de decisiones automatizadas.
Los gobiernos deben promover el acceso a los datos, como ser, abriendo los datos de gobierno, apoyando la creación de conjuntos de datos confiables disponibles a todos, fomentando iniciativas para compartir datos, invirtiendo en el desarrollo de estándares internacionales voluntarios (por ej. para la explicación de los algoritmos) y promoviendo la diversidad cultural en los grupos de datos.
El financiamiento de la investigación en seguridad es esencial para proteger la privacidad en áreas como cifrado homomórfico, que pueden permitir análisis más protegidos de datos personales.
Se requieren datos para proteger a los datos: los algoritmos pueden ayudar a detectar discriminación no intencional y parcialidad, e identificar riesgos de robos y de ciber ataques
Celebramos la oportunidad de debatir estos temas con más profundidad, así como de recibir comentarios de nuestras propuestas. Intel está listo para trabajar cerca de todas las partes interesadas en el mundo para desarrollar caminos viables que permitan conseguir innovación en AI y privacidad en forma conjunta.
