Atlas de riesgos de IA
Con la llegada y el crecimiento exponencial de la IA, en concreto de la IA generativa mediante el uso de LLM (Large Language Models), los riesgos asociados también han crecido a un ritmo similar. Las organizaciones que basan sus decisiones en resultados injustos o sesgados pueden enfrentarse a auditorías, multas, costosos litigios y daños a su reputación.
Ahora es más importante que nunca que las organizaciones adopten un enfoque más proactivo a la hora de detectar y mitigar los riesgos, controlar la imparcialidad, la parcialidad y la desviación, y realizar un seguimiento de las nuevas métricas generativas del LLM a medida que el campo sigue expandiéndose.
A continuación se muestra un ejemplo de algunos de los riesgos de la IA divididos en 3 áreas comunes y clasificados en tres categorías: riesgos tradicionales de la IA (aplicables tanto a los modelos tradicionales como a la IA generativa), riesgos amplificados por la IA generativa (también aplicables a los modelos tradicionales) y nuevos riesgos asociados específicamente a la IA generativa. En la página del Atlas de Riesgos de la IA encontrará una lista completa y detallada de los distintos riesgos, junto con explicaciones y ejemplos.
Riesgos asociados a las entradas
Sesgo de los datos
Los sesgos presentes en los datos históricos pueden dar lugar a un tratamiento injusto de determinados grupos en las predicciones del modelo. Estos sesgos pueden ser el resultado de prejuicios sociales e injusticias históricas, que a menudo se reflejan en los datos utilizados para entrenar modelos de IA. Abordar estos sesgos requiere una cuidadosa consideración de las fuentes de datos y el desarrollo de modelos que sean robustos frente a las posibles fuentes de sesgo.
Riesgo de inyección precoz para la IA
Los ataques de inyección de prompts son un tipo de exploit de seguridad en el que un atacante manipula el prompt de entrada proporcionado a un modelo para provocar que genere salidas incorrectas o inesperadas. Estos ataques pueden aprovecharse de la estructura, los sesgos o los patrones aprendidos del modelo, y pueden ser especialmente peligrosos en modelos utilizados para aplicaciones críticas de seguridad. Para mitigar el riesgo de ataques de inyección de instrucciones, es esencial aplicar técnicas adecuadas de validación y saneamiento de entradas, así como garantizar que los datos de entrenamiento y las instrucciones del modelo se inspeccionan y protegen minuciosamente.
Riesgo de jailbreaking para la IA
Jailbreaking en IA y LLM se refiere a un asalto que va más allá de los límites establecidos para el modelo, intentando manipular o explotar sus capacidades más allá de su diseño previsto. Esta acción no autorizada puede tener consecuencias imprevistas y comprometer potencialmente la integridad y seguridad del modelo.
Riesgos asociados a la producción
Riesgo de infracción de los derechos de autor para la IA
Para evitar posibles infracciones de los derechos de autor, es fundamental que los modelos de generación de contenidos produzcan contenidos únicos y originales. Esto garantiza que el material generado no se parezca demasiado a obras existentes, respetando así los derechos de propiedad intelectual de los creadores y evitando repercusiones legales. Al adherirse a este principio, los creadores de modelos pueden ayudar a mantener la integridad del proceso de creación de contenidos y promover la innovación en este campo.
Riesgo de alucinación para la IA
Los LLM pueden generar información falsa o engañosa, lo que puede tener graves consecuencias. Por ejemplo, pueden perjudicar a personas, dañar su reputación e incluso acarrear repercusiones legales. Es crucial que los desarrolladores y usuarios de LLM se aseguren de que el contenido generado es preciso y fiable.
Riesgo de desinformación para la IA
Los actores maliciosos pueden explotar modelos de generación de texto basados en IA para crear y difundir información engañosa o falsa, conocida como deepfakes. Estas sofisticadas falsificaciones pueden diseñarse para suplantar la identidad de personas o entidades, lo que dificulta la distinción entre contenidos reales y falsos. Los deepfakes pueden utilizarse para manipular la opinión pública, difundir desinformación y socavar la confianza en diversos ámbitos, como la política, el entretenimiento y el periodismo. Para mitigar el riesgo de deepfakes, es crucial desarrollar técnicas sólidas de detección y verificación y promover la alfabetización digital para ayudar a la gente a identificar y evitar caer en estos medios engañosos.
Riesgos no técnicos
Falta de transparencia de los datos
Documentar los datos utilizados para la formación de modelos es crucial para garantizar el cumplimiento de los requisitos legales, como demostrar la representatividad de los datos y esbozar el comportamiento esperado del modelo. Una documentación insuficiente puede dificultar la explicación de los fundamentos de las decisiones del modelo y acarrear responsabilidades legales.
Responsabilidad jurídica
El riesgo de responsabilidad jurídica de la IA se refiere al reto de identificar y responsabilizar a la parte adecuada de las acciones y decisiones tomadas por los sistemas de inteligencia artificial, en particular cuando estos sistemas causan daños o cometen errores. Los usuarios de modelos sin una titularidad clara podrían tener dificultades para cumplir la futura normativa sobre IA.
Plagio
El plagio, ya sea intencionado o no, implica el uso de modelos de IA para replicar o imitar el estilo, la estructura y el contenido de obras existentes sin atribuirlas o citarlas debidamente. Esto puede dar lugar a problemas relacionados con la originalidad, la credibilidad y los derechos de propiedad intelectual. Es esencial desarrollar y utilizar los modelos de IA de forma responsable, asegurándose de que están diseñados para promover la creatividad y la originalidad, respetando al mismo tiempo los derechos y las obras originales de otros.