Esta parte de las Directrices proporciona a los desarrolladores e innovadores de inteligencia artificial (IA) una descripción general de los requisitos legales relacionados con el desarrollo de herramientas de IA, en términos de privacidad y protección de datos. Su objetivo es contribuir a optimizar el rendimiento en todo el sistema de IA para lograr eficiencia, resultados de alta calidad y un rendimiento constante, al tiempo que reducen los errores de comunicación y el consiguiente incumplimiento de las normas.
De esta forma, PANELFIT complementa los esfuerzos del proyecto SHERPA para proporcionar a los investigadores e innovadores pautas éticas para el desarrollo tecnológico de sistemas de inteligencia artificial (IA) y sistemas big data y directrices éticas para el desarrollo y uso de inteligencia artificial (IA) y sistemas de big data en organizaciones (https://www.project-sherpa.eu/guidelines/).
Se divide en tres secciones principales.
- El primero, “Marco general“, presenta recomendaciones ético-jurídicas sobre cómo implementar en la práctica las Directrices éticas para una IA confiable del Grupo de expertos de alto nivel sobre IA (2019) (https://ec.europa.eu/digital-single -market/es/noticias/ética-directrices-confiables-ai).
- El segundo, “El proceso paso a paso”, tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores de IA mediante el análisis de las principales acciones a abordar sobre la base de un modelo paso a paso, el modelo CRISP-DM,[1] que es muy empleado para explicar las etapas incluidas en el desarrollo de herramientas de análisis de datos e IA intensivas. De hecho, fue la herramienta seleccionada por el proyecto SHERPA para desarrollar sus Directrices para el Desarrollo Etico de la IA y los sistemas de Big Data.[2]
- Finalmente, la sección “Estudio de casos” aplica el modelo a dos casos específicos, “Construcción de una herramienta de IA dedicada al diagnóstico del COVID-19” e “IA para la Predicción y Prevención del Crimen“.
Referencias
1Shearer, C. (2000) ‘The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining’, Journal of Data Warehousing 5(4): 13-23. Available at: https://mineracaodedados.files.wordpress.com/2012/04/the-crisp-dm-model-the-new-blueprint-for-data-mining-shearer-colin.pdf (accessed 15 May 2020). ↑
2SHERPA project (2019) Guidelines for the ethical development of AI and big data systems: an ethics by design approach. SHERPA Project. Available at: www.project-sherpa.eu/wp-content/uploads/2019/12/development-final.pdf (accessed 15 May 2020). ↑