Certificación de Inteligencia Artificial: Una Perspectiva A Través de Marcas de Certificación

Por: ©️ Astrid Uzcátegui & Franclkin Rivas Echeverria – Abril 26, 2024

En este artículo, exploramos un territorio novedoso en la era de la inteligencia artificial (IA): el uso de una institución del Derecho de la Propiedad Industrial, la Marca de Certificación, como una herramienta efectiva para navegar este nuevo paradigma. Para llevar a cabo esta exploración, he tenido el privilegio de contar con la participación del Dr. Francklin Rivas Echeverria[1], un experto en inteligencia artificial. Juntos, hemos convergido nuestros conocimientos con el objetivo de esbozar una propuesta sobre la posibilidad de certificar áreas de riesgo en modelos o sistemas de IA. Este artículo representa nuestro primer paso en esta dirección, y anticipa nuestra labor continua en un artículo de carácter científico.

En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una presencia omnipresente en nuestras vidas, influenciando desde la medicina hasta las finanzas. Sin embargo, su proliferación conlleva interrogantes éticas y legales sobre su desarrollo y aplicación. En este contexto, surgen propuestas innovadoras como la certificación de conformidad mediante sellos oficiales, presentada por Carlos Galán en 2019.[2] Esta propuesta, aunque innovadora, plantea desafíos sobre su aplicabilidad y eficacia a largo plazo. Por ello, exploramos una perspectiva alternativa: la aplicación de Marcas de Certificación de la Unión como herramienta integral y probada en el ámbito de la propiedad industrial.[3] Este artículo analiza cómo esta aproximación puede ofrecer ventajas significativas en el control de la IA, resaltando principios, presupuestos y aspectos clave que fundamentan su idoneidad como herramienta de certificación independiente y segura.

1. Marca de Certificación en la Unión Europea

1.1 Introducción a las Marcas de Certificación

La “Marca de Certificación de la Unión” constituyen un componente esencial en la garantía de calidad y otros atributos particulares en productos o servicios. Reguladas por el Reglamento (UE) 2015/2424, estas marcas son reconocidas y tratadas a nivel europeo. La certificación, función esencial de la marca, se convierte en el faro que guía el cumplimiento de estándares éticos, legales y técnicos, especialmente en el contexto de la IA.

1.2 La Marca de Certificación en el Contexto de la Inteligencia Artificial

La marca de certificación emerge como una herramienta fundamental para abordar los desafíos críticos y riesgos asociados con el desarrollo y uso de tecnologías de IA. Adaptando los principios fundamentales de la institución de la Marca de Certificación, es capaz de satisfacer las necesidades actuales en el campo de la IA, respondiendo eficazmente a problemas éticos, de seguridad y de respeto a los derechos fundamentales.

1.3 Principios Fundamentales que Rigen las Marcas de Certificación de la Unión

Los principios fundamentales de las Marcas de Certificación garantizan la imparcialidad en la certificación, el control riguroso, la autorización de uso por parte de terceros y la preservación de autenticidad de la marca. Estos principios no solo delinean la función certificadora, sino que también garantizan la confianza del público en la certificación de productos o servicios.

2. Ventajas y Limitaciones

2.1 Comparación con la Propuesta de Carlos Galán

En contraste con la propuesta de Carlos Galán sobre sellos de conformidad, abogamos por la implementación de una marca de certificación como herramienta principal en el control de la IA. Nuestra aproximación ofrece flexibilidad y voluntariedad, protección integral de intereses, enfoque en calidad superior y responsabilidad compartida, aspectos que superan las limitaciones de los sellos de conformidad.

2.2 Ventajas y Posibles Limitaciones de la Certificación Mediante la Marca de Certificación de la Unión Europea

La certificación a través de la Marca de Certificación de la Unión Europea ofrece rigurosos estándares técnicos, protección integral de intereses, voluntariedad y valor agregado. Sin embargo, enfrenta desafíos económicos y logísticos debido a su proceso detallado y complejo.

3. Inteligencia Artificial y Estándares de Control

3.1 Introducción a la Inteligencia Artificial

La IA comprende diversas técnicas, como sistemas expertos, lógica difusa y redes neuronales artificiales, que buscan simular el comportamiento inteligente humano. Estos sistemas representan un desafío importante en términos de regulación y control.

3.2 Sistemas de IA y Control de Calidad

Las marcas de certificación pueden aplicar controles efectivos en diferentes fases del ciclo de vida de los sistemas de IA, garantizando estándares de calidad y conformidad con regulaciones establecidas.

En el proceso de certificación de sistemas de inteligencia artificial (IA), es crucial considerar una serie de elementos para generar controles efectivos en diferentes fases del ciclo de vida de estos sistemas. Estos elementos proporcionarían un marco integral para evaluar la calidad y conformidad de los sistemas de IA, asegurando su rendimiento ético, legal y técnico.

Algunos de los elementos que las marcas de certificación podrían controlar y certificar incluyen:

Técnica de Inteligencia Artificial utilizada;
Arquitectura utilizada;
Fuentes de datos e información;
Métricas de desempeño; y,
Nivel de autonomía.

Al integrar estos elementos, entre otros, en el proceso de certificación de sistemas de IA, las marcas de certificación pueden garantizar estándares de calidad y conformidad que promuevan un desarrollo ético, seguro y confiable de la inteligencia artificial.

Conclusiones

En este análisis, hemos explorado una perspectiva innovadora sobre el control y certificación de la inteligencia artificial (IA) a través de Marcas de Certificación. Desde una comparación con propuestas previas hasta la delimitación de principios fundamentales, hemos trazado un camino que sugiere la viabilidad y relevancia de esta aproximación en la era actual de la IA.

La certificación de IA a través de Marcas de Certificación de la Unión representa una aproximación integral y eficaz para abordar los desafíos éticos, legales y técnicos asociados con esta tecnología en constante evolución. Su implementación puede contribuir significativamente a la creación de un entorno tecnológico seguro y ético para el desarrollo y uso de sistemas de IA.

No obstante, este artículo representa solo el comienzo de una discusión más amplia y profunda. Nos gustaría enfatizar que esta publicación preliminar no pretende ser la última palabra en el tema, sino más bien el inicio de un diálogo continuo. Nos entusiasma la idea de recibir opiniones y comentarios que enriquezcan nuestra visión inicial y nos permitan expandir nuestros horizontes. Nuestro objetivo final es concretar una propuesta robusta que pueda presentarse ante un organismo especializado en la inteligencia artificial, con la esperanza de contribuir de manera significativa al desarrollo ético y seguro de esta tecnología transformadora.

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[1] Ingeniero de Sistemas, Magister en Control y Automatización y PhD en Ciencias Aplicadas (Inteligencia Artificial). Abogado. Recientemente culminó otro postgrado en Artificial Intelligence and Machine Learning (Purdue University, 2023). Ha sido reconocido por sus más de 300 publicaciones científicas y 19 libros, así como por su destacada labor como profesor y asesor en empresas petroleras y la ONU. Su investigación se centra en aplicaciones de IA en áreas como petróleo y gas, salud, finanzas y educación. Contacto: frivas6@gmail.com

[2] Galán, C. (2019). La certificación como mecanismo de control de la inteligencia artificial en Europa. En: Instituto Español de Estudios Estratégicos (ieee.es). Boletín electrónico. 46/2019 del 28 de mayo del 2019, pp. 622-637. Disponible en: https://www.ieee.es/Galerias/fichero/BoletinesIEEE3/2019/boletinieee14.pdf

[3] Azuaje, Michelle. (2023). Propiedad intelectual como herramienta para promover la transparencia y prevenir la discriminación algorítmica. Revista chilena de derecho y tecnología, 12, e70131. Epub 28 de agosto de 2023. https://dx.doi.org/10.5354/0719-2584.2023.70131

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