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Adaptación de la evaluación probabilística de riesgos para la IA

Created by
  • Haebom

Autor

Anna Katariina Wisakanto, Joe Rogero, Avyay M. Casheekar, Richard Mallah

Describir

Este documento presenta un marco de evaluación probabilística de riesgos (PRA) para evaluar eficazmente los riesgos potenciales de los sistemas de inteligencia artificial (IA) en rápida evolución. Presenta un método para realizar sistemáticamente la identificación de riesgos potenciales, la estimación de la probabilidad y la gravedad de ocurrencia, y la especificación de fundamentos y suposiciones mediante la aplicación de técnicas de PRA existentes (p. ej., energía nuclear, industrias aeroespaciales) a sistemas de IA. En particular, presenta tres avances metodológicos: análisis de riesgos considerando varios aspectos de los sistemas de IA (p. ej., capacidades, conocimiento, funciones), análisis causal desde el aspecto del sistema hasta el impacto social, y descomposición de escenarios y uso de medidas de referencia para la gestión de la incertidumbre. Estos se implementan como una herramienta de trabajo para desarrolladores, evaluadores y reguladores de IA. Integra varios métodos de evaluación para proporcionar estimaciones cuantitativas comparables del riesgo absoluto, que pueden usarse para la toma de decisiones del ciclo de vida.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Proporcionar un marco sistemático y cuantitativo para la evaluación de riesgos de los sistemas de IA
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Análisis de riesgos integral que considera diversos aspectos de los sistemas de IA
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Identificar y predecir las rutas de riesgo mediante el análisis causal
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Presentando un método eficaz para gestionar la incertidumbre
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Potencial de uso en el desarrollo, la evaluación y la regulación de la IA
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Proporcionar estimaciones de riesgo consistentes mediante la integración de varios métodos de evaluación
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Limitations:
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Es necesario verificar la usabilidad y precisión reales del marco.
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Necesidad de revisar la aplicabilidad a nuevos tipos de riesgos de IA
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La presencia de factores de riesgo que puedan implicar un juicio subjetivo
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Las herramientas del libro de trabajo deben mejorarse para facilitar su uso y accesibilidad.
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La necesidad de revisar la adaptabilidad de los sistemas de IA a la complejidad y al ritmo rápidamente cambiante del desarrollo tecnológico.
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