Los principios de Google para la Inteligencia Artificial
En cuanto a la posible regulación de la Inteligencia Artificial, planteada desde distintos sectores que van desde la ONU y el Vaticano hasta las propias empresas impulsoras de esta tecnología, los directivos coincidieron en que el primer paso es trabajar en entender cómo funciona la tecnología, para lo cual trabajan de la mano de asociaciones industriales y representantes del gobierno.
Gobiernos alrededor del mundo han comenzado a evaluar los posibles riesgos a partir del uso de herramientas de Inteligencia Artificial, tanto en usos malintencionados como desinformación, hasta impactos de largo plazo como el futuro del trabajo.
La Unión Europea (UE) fue una de las primeras que publicó una ley basada en riesgos para regular el uso de Inteligencia Artificial, aunque algunas corporaciones y empresarios han buscado impulsar un enfoque de autorregulación.
Como parte de esta tendencia, Google Cloud publicó sus principios de Inteligencia Artificial, entre los que se incluye que esta deba ser beneficiosa para la sociedad, desarrollada y probada con seguridad, incorporar mecanismos de privacidad desde el diseño, y evitar o reforzar sesgos, entre otros.
Google Cloud ha presentado recientemente sus avances en la integración de Inteligencia Artificial en sus propios productos y soluciones, además de software que permiten a otros desarrolladores acceder a herramientas para su implementación en sus propias organizaciones.
AutoML es una herramienta que permite a los desarrolladores con experiencia limitada en Aprendizaje Automático entrenar modelos de alta calidad específicos para sus necesidades comerciales. Entre otras herramientas también se encuentra Dialogflow, que proporciona una plataforma de desarrollo integral para chatbots y voicebots, con más de 1.5 millones de desarrolladores trabajando en esta.
Otra herramienta a la que pueden acceder los desarrolladores es Vertex AI, que proporciona herramientas pre entrenadas y personalizadas con una plataforma de IA unificada que permite a los científicos e ingenieros de Aprendizaje Automático simplificar sus operaciones. De este se desprenden Vertex AI Vision para aplicaciones de visión por computadora; Vertex AI Workbench, para análisis de datos; y Vertex AI Model Registry, que permite descubrir, usar y gobernar modelos de Aprendizaje Automático.
