¿Cuándo podemos confiar en un modelo de Inteligencia Artificial?
Mejorando la confianza en la inteligencia artificial a través de la cuantificación de la incertidumbre
Fecha de publicación: 31 de julio de 2024
La inteligencia artificial (IA) abarca una variedad de modelos y técnicas que permiten a las máquinas realizar tareas que tradicionalmente requerirían inteligencia humana. Estos modelos de IA se crean mediante procesos complejos que incluyen la recopilación de datos, el diseño de algoritmos y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. A medida que estos modelos se vuelven más integrales en diversas aplicaciones, desde diagnósticos médicos hasta la selección de personal, surge una pregunta crucial: ¿cuándo podemos confiar en un modelo de IA?
En este sentido, para saber qué modelos de IA son más confiables, en el artículo “When to trust an AI model” escrito por Adam Zewe, se explora cómo mejorar la confianza en los modelos de IA mediante técnicas avanzadas de cuantificación de incertidumbre.
A menudo, los modelos de IA emiten predicciones con un cierto grado de incertidumbre en sus respuestas. Existen campos como el sector de la medicina o la selección de personal, en los que la precisión es fundamental. Por ello, para que estas predicciones sean fiables, la estimación del grado de incertidumbre debe ser precisa, para que de esta manera, se vea reflejada la confianza del modelo de IA.
Investigadores del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts), han desarrollado un método que mejora la precisión y la eficiencia de la cuantificación de incertidumbre en modelos de aprendizaje automático llamado IF-COMP. Este método se basa en el principio de longitud mínima de descripción (MDL), se emplea para evaluar y calibrar la incertidumbre de manera rápida, incluso en modelos de aprendizaje profundo.
El principio MDL, considera múltiples etiquetas posibles para un punto de prueba, ajustando la confianza en la predicción final. Un caso en el que se podría aplicar esto, sería por ejemplo un modelo que predice condiciones médicas a partir de imágenes. IF-COMP, ajusta la confianza del modelo según nuevas informaciones, garantizando una evaluación precisa y continua de la fiabilidad de las predicciones.
IF-COMP aplica MDL de manera eficiente, para permitir evaluar si una predicción debe ser confiable o no, siendo esto crucial para la toma de decisiones críticas, o para aplicaciones como el diagnóstico médico. La versatilidad de este, permite aplicarlo a diversos modelos IA, mejorando la seguridad y precisión en aplicaciones del mundo real.
La calibración precisa y la auditoría continua son fundamentales para asegurar la fiabilidad de los modelos de IA en decisiones críticas. Esto no solo aumenta la confianza en las predicciones automatizadas, sino que también garantiza su uso ético y responsable en la sociedad.