En una carta publicada hoy en Science y coordinada por el investigador de la Universitat Politècnica de València José Hernández-Orallo, advierten de la necesidad de repensar la evaluación de los sistemas de IA para conocer exactamente su potencial y fiabilidad
El documento lo firma también personal investigador de las universidades de Cambridge, Harvard, Stanford y Leeds, el Imperial College de Londres y Google, entre otras entidades
València, 13 de abril de 2023. “Los recientes avances en Inteligencia Artificial basada en sistemas que requieren enormes cantidades de datos y cálculo, como GPT-4, han puesto de manifiesto las dificultades para comprender las capacidades y debilidades de estos sistemas de Inteligencia Artificial. No sabemos dónde es seguro utilizar estos sistemas ni cómo podrían mejorarse. Y esto se debe a la forma en que se evalúa hoy la IA, que requiere de un cambio urgente”.
Detrás de estas palabras se encuentran 16 de los principales expertos y expertas en Inteligencia Artificial de todo el mundo, entre ellos los investigadores del Instituto VRAIN de la Universitat Politècnica de València (UPV), José Hernández-Orallo, Fernando Martínez Plumed y Wout Schellaert.
Coordinados por el profesor Hernández-Orallo, los 16 investigadores e investigadoras publican hoy una carta en la revista Science en la que reclaman la necesidad de “repensar” la evaluación de las herramientas de IA para avanzar hacia unos modelos más transparentes y saber cuál es su eficacia real, qué es lo que pueden y no pueden hacer.
En su escrito, “Rethink reporting of evaluation results in AI”, los autores proponen una hoja de ruta para los modelos de IA, en la que sus resultados se presenten de forma más matizada y los resultados de la evaluación caso por caso se pongan a disposición del público.
Según explica Hernández-Orallo, el rendimiento de un modelo de IA se mide con estadísticas agregadas. Y esto supone un riesgo, porque si bien pueden dar una visión de su buen rendimiento global, pueden ocultar también una baja fiabilidad/utilidad en casos concretos, más minoritarios, “y sin embargo se da a entender que es igualmente válido en todos los casos cuando en realidad no es así”.
En el documento, los y las firmantes lo explican con el caso de modelos de IA de ayuda al diagnóstico clínico y señalan que estos sistemas podrían tener un problema cuando analizan a personas de una etnia o grupo demográfico concreto, porque son casos que constituyeron sólo una pequeña proporción de su entrenamiento.
“Lo que pedimos es que cada vez que se publique un resultado en IA, se desglose lo máximo posible, porque si no se hace, no es posible saber su utilidad real y reproducir el análisis. En el artículo publicado en Science hablamos también de un sistema de IA de reconocimiento facial que daba un 90% de acierto y después se comprobó que para hombres blancos el porcentaje de acierto era del 99.2%, pero para mujeres negras solo llegaba al 65,5%. Por ello, en algunas ocasiones, los resultados que se venden sobre la utilidad de una herramienta de IA no son del todo transparentes y fiables. Si no te dan el detalle, crees que los modelos funcionan muy bien y no es la realidad. No tener ese desglose con toda la información posible sobre el modelo de IA supone que aplicarlo podría comportar riesgos”, apunta José Hernández-Orallo.
El investigador de VRAIN UPV destaca que los cambios que proponen pueden contribuir a mejorar la comprensión en la IA. Y también a reducir la “voraz” competición que existe actualmente entre los laboratorios de IA por anunciar que su modelo mejora un tanto por cien otros sistemas anteriores.
“Hay laboratorios que quieren pasar del 93% al 95% como sea y eso va en contra de la aplicabilidad y fiabilidad final de la IA. Lo que queremos, en definitiva, es contribuir a que, entre todos, entendamos mejor cómo funciona la IA, cuáles son las limitaciones de cada modelo, para garantizar un buen uso de esta tecnología”, concluye Hernández-Orallo.
Junto a los investigadores del Instituto VRAIN de la Politècnica de València, en este artículo ha participado también personal investigador de la Universidad de Cambridge, la Universidad de Harvard, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), la Universidad de Stanford, Google, el Imperial College de Londres, la Universidad de Leeds, el Instituto Alan Turing de Londres, Deepmind, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE.UU. (NIST), el Instituto Santa Fe, la Universidad Tongji de Shanghái y la Universidad Shandong de Jinan.