L'"Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)", desenvolupat pel National Institute of Standards and Technology (NIST), és un document fonamental per a la gestió de riscos associats als sistemes d'intel·ligència artificial (IA). Aquest marc té com a objectiu principal proporcionar eines i guies per a dissenyar, desenvolupar, desplegar i utilitzar sistemes d'IA de manera responsable i confiable, tot gestionant els riscos potencials que aquests sistemes poden implicar per a individus, organitzacions i la societat en general.

Introducció i Conceptes Fonamentals

El document comença ressaltant la importància de la IA en diversos sectors, des del comerç fins a la seguretat cibernètica, destacant el seu potencial transformador però també els riscos inherents.

El concepte de "risc" en el context de la IA es defineix com una mesura combinada de la probabilitat que ocorri un esdeveniment i la magnitud de les seves conseqüències. Els riscos poden ser tant positius com negatius, i la gestió d'aquests és essencial per a desenvolupar sistemes d'IA confiables.

Característiques dels Sistemes d'IA de Confiança

El marc identifica diverses característiques clau que defineixen un sistema d'IA confiable:

Vàlid i Fiable: Els sistemes d'IA han de ser precisos, robustos i generalitzables, capaços de mantenir el seu rendiment sota diverses condicions.

Segur: Els sistemes han de garantir la seguretat dels usuaris, evitant situacions que puguin posar en perill la vida, la salut o la propietat.

Resilient i Segur: La resiliència es refereix a la capacitat del sistema per mantenir la seva funcionalitat enfront de canvis inesperats, mentre que la seguretat implica protegir-se contra accessos no autoritzats i altres amenaces.

Responsable i Transparent: La transparència implica proporcionar informació clara sobre el funcionament del sistema i les decisions que pren, mentre que la responsabilitat es refereix a la capacitat de rendir comptes per les accions i els resultats del sistema.

Explicables i Interpretables: Els sistemes d'IA han de ser capaços d'explicar les seves operacions i resultats de manera comprensible per als usuaris.

Amb Privacitat Protegida: Els sistemes d'IA han de respectar la privacitat dels usuaris, adoptant tecnologies i pràctiques que salvaguardin la informació personal.

Justos, Amb Gestió del Bias Nociu: Els sistemes d'IA han de mitigar els biaixos perjudicials, garantint un tracte just per a tots els usuaris i grups afectats.

Funcions del Marc de Gestió de Riscos

El nucli de l'AI RMF es divideix en quatre funcions principals que ajuden les organitzacions a gestionar els riscos associats als sistemes d'IA:

Governança: Aquesta funció implica establir polítiques, processos i procediments per a la gestió dels riscos de la IA dins de l'organització, assegurant que es compleixin els requisits legals i reguladors.

Mapatge: Identificar i entendre el context en què es desplegarà el sistema d'IA, incloent els seus objectius, usuaris previstos i impactes potencials.

Mesura: Aplicar mètodes quantitatius i qualitatius per avaluar i monitoritzar els riscos de la IA, assegurant que els sistemes siguin provats i avaluats abans i durant el seu ús.

Gestió: Desenvolupar i implementar accions per mitigar els riscos identificats, assegurant que els sistemes d'IA es gestionin de manera continuada al llarg del seu cicle de vida.

Efectivitat del Marc

El NIST destaca la importància d'avaluar contínuament l'eficàcia del marc, incloent el desenvolupament de mètriques i metodologies per mesurar les millores en la confiança dels sistemes d'IA.

Es recomana que les organitzacions revisin periòdicament l'impacte de l'AI RMF en les seves polítiques i processos, fomentant una cultura organitzacional que prioritzi la identificació i gestió dels riscos de la IA.

En resum, l'"Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)" proporciona una estructura robusta per gestionar els riscos associats als sistemes d'IA, promovent el desenvolupament i ús responsable d'aquesta tecnologia emergent.

Aquest marc no només ajuda a mitigar els riscos potencials sinó que també fomenta la confiança pública en els sistemes d'IA, contribuint al seu desplegament segur i ètic en la societat.

Jordi G. Castillón