Microsoft ha anunciado una evolución de su marco de desarrollo responsable para soluciones de Inteligencia Artificial y ha compartido con la comunidad una serie de recomendaciones para impulsar la creación de una Inteligencia Artificial (IA) comprometida, segura y equitativa: Estándar de IA Responsable.
Se trata de un marco de trabajo que sirve de guía práctica y específica para los equipos de desarrollo, que va más allá de los principios generales que han dominado el panorama de la IA hasta la fecha y busca la creación de soluciones de este tipo en las que los usuarios puedan confiar.
En el transcurso de un año, un grupo multidisciplinario de investigadores, ingenieros y expertos en regulación, elaboró este Estándar de IA Responsable, que toma como base los primeros trabajos de la compañía en este sentido. En esta guía, Microsoft ha compartido lecciones aprendidas de sus propias experiencias e invita abiertamente a hacer comentarios y a contribuir al debate sobre la creación de mejores normas y prácticas en torno a la IA.
Las soluciones de Inteligencia Artificial son el fruto de múltiples decisiones de quienes las desarrollan e implementan. Microsoft opta por guiar de manera proactiva todo este proceso, desde su concepción, hasta el modo en que la gente interactúa con ella. Por tanto, es necesario mantener a las personas en el centro del diseño de esta tecnología y respetar valores como la equidad, la confiabilidad, la seguridad, la privacidad, la inclusión, la transparencia y la responsabilidad.
El Estándar de Microsoft incluye objetivos o resultados concretos que los equipos que desarrollan sistemas de IA deben esforzarse por conseguir. Cada uno de ellos requiere un conjunto de pasos que los profesionales deben seguir para garantizar su cumplimiento a lo largo de todo el ciclo de vida del sistema y, por último, se proporcionan herramientas y prácticas que facilitan su implementación.
La necesidad de este tipo de orientación práctica es cada vez mayor. Microsoft, como empresa tecnológica, reconoce su responsabilidad a la hora de actuar y trabajar para garantizar que los sistemas de IA sean responsables por diseño.
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