A medida que la inteligencia artificial se convierte en una herramienta cotidiana para empresas y consumidores por igual, una cosa es clara: tomar decisiones éticas ya no es opcional. Ya seas desarrollador, gerente de producto o líder empresarial, tratar la ética como un desafío de ingeniería te ayudará a construir soluciones que beneficien a las personas—y a tu empresa—en el largo plazo.

En esta entrada del blog, exploraremos cuatro elecciones éticas clave que hacer en tres áreas críticas: Fuente de Datos, Laboratorio de IA/LLM y Efectos en los Usuarios Finales. Veamos estas áreas y consideraciones prácticas que te guiarán.

Los Desafíos

1) Fuente de Datos

Los datos que utilizas pueden contener contenido robado, conjuntos de datos sesgados o información personal recopilada sin el consentimiento adecuado. Es vital asegurarse de que todos los datos se obtengan de manera justa, con permisos claros, y que comprendas los sesgos inherentes presentes. Considera el trabajo humano que se ha requerido para etiquetar y normalizar estos datos y si los trabajadores fueron compensados de manera justa. También reflexiona sobre el impacto ambiental de ingerir enormes conjuntos de datos en tu sistema.

2) Laboratorio de IA/LLM

Al obtener un modelo potente o asociarte con un laboratorio de IA, asegúrate de que su canal de entrenamiento respete los derechos de los datos. Evalúa sus parámetros, pesos y controles de sesgos, y verifica si su cultura empresarial refleja tu ética personal. Siéntete cómodo con la historia completa detrás del modelo, sabiendo que los clientes eventualmente querrán entender cómo fue creado.

3) Efectos en los Usuarios Finales

Tu producto impulsado por IA puede causar daños no intencionados si no lo has pensado bien. Considera los resultados dañinos como alucinaciones que podrían causar daños en el mundo real, y reconoce cualquier riesgo para los trabajos o vidas. Ten un plan para responder a los clientes que se hayan visto afectados negativamente y esfuerzate por asegurar que el impacto se alinee con tus valores personales y los de tu empresa.

Para navegar estos desafíos, la ética en la ingeniería debe convertirse en parte del proceso—no en un pensamiento posterior. Audita cuidadosamente tus fuentes de datos, entendiendo de dónde provienen los datos y reconociendo cualquier sesgo existente. Verifica las pautas éticas de tus laboratorios de IA y proveedores para asegurarte de que confías en las personas que crean los modelos. Prueba continuamente el impacto y el sesgo para detectar consecuencias no intencionadas e involucra a diferentes partes interesadas en las pruebas. Finalmente, asume tu responsabilidad planificando, diseñando, probando e iterando hasta que tu impacto sea uno que puedas respaldar con orgullo.

Construir IA ética requiere tomar decisiones reflexivas en cada paso del camino—desde tus datos hasta tu modelo y las personas que utilizan tu producto. Trata la ética como un desafío de ingeniería y reducirás el riesgo, construirás confianza y crearás herramientas que reflejen tus valores. Más allá de los objetivos de la empresa, tus decisiones moldean el futuro de la tecnología y la sociedad. Tómate un momento para reflexionar sobre tu papel, abogar por la transparencia y responsabilizarte a ti mismo y a tus colegas. Al elegir la responsabilidad y la integridad todos los días, ayudas a garantizar que la IA beneficie a todos y gane la confianza de la que todos dependemos.