Secure AI Framework (SAIF) de Google

Para Google, es imprescindible desarrollar una IA de forma responsable y capacitar a los demás para que hagan lo mismo. Nuestros principios de la IA , publicados en 2018, describen nuestro compromiso con el desarrollo responsable de tecnologías de una manera que considere la seguridad, fomente la responsabilidad y mantenga altos estándares de excelencia científica. La IA responsable es nuestro enfoque general que cuenta con varias dimensiones, como la “equidad”, la “interpretabilidad”, la “seguridad” y la “privacidad”, que sirven como guía para el desarrollo de productos con IA de Google.

El SAIF es nuestro framework para la creación de un enfoque integral y estandarizado para incorporar medidas de seguridad y privacidad a aplicaciones con AA. Se alinea con las dimensiones de “seguridad” y “privacidad” de la creación responsable de IA. El SAIF garantiza que las aplicaciones con AA se desarrollen de forma responsable, teniendo en cuenta las expectativas de los usuarios y el panorama de amenazas en constante evolución.

Google tiene un largo historial de impulsar el desarrollo responsable de la IA y la ciberseguridad. Además, hemos diseñado las prácticas recomendadas de seguridad durante muchos años. Secure AI Framework se basa en la experiencia y las prácticas recomendadas que desarrollamos e implementamos, y refleja el enfoque de Google para crear apps impulsadas por IA generativa y AA, con protecciones responsivas, sustentables y escalables para la seguridad y la privacidad. Seguiremos mejorando y desarrollando el SAIF para abordar nuevos riesgos, cambios en el entorno cibernético y los avances en la IA.

Consulta nuestra guía rápida para implementar el framework del SAIF:

• Paso 1: Comprender el uso
  
  • Comprender el problema de negocio específico que la IA resolverá y los datos necesarios para entrenar el modelo ayudará a impulsar la política, los protocolos y los controles que deben implementarse como parte del SAIF.
• Paso 2: Crear el equipo
  
  • El desarrollo y la implementación de sistemas de IA, al igual que los sistemas tradicionales, requieren esfuerzos multidisciplinarios.
  • Los sistemas de IA suelen ser complejos y poco transparentes, tienen una gran cantidad de piezas móviles, dependen de grandes volúmenes de datos, utilizan muchos recursos, se pueden usar para tomar decisiones basadas en criterios y pueden generar contenido nuevo que puede ser ofensivo o dañino, o bien perpetuar estereotipos y sesgos sociales.
  • Establece un equipo multidisciplinario para asegurarte de que se tengan en cuenta la seguridad, la privacidad, los riesgos y el cumplimiento desde el principio.

• Paso 3: Establecer niveles con un manual de IA

  • A medida que los equipos comienzan a evaluar el uso comercial de la IA, las diferentes complejidades que se desarrollan, los riesgos y los controles de seguridad pertinentes, resulta fundamental que las partes involucradas comprendan los conceptos básicos del ciclo de vida del desarrollo de modelos de IA y el diseño y la lógica de las metodologías del modelo, incluidas las funciones, los méritos y las limitaciones.

• Paso 4: Aplicar los seis elementos troncales del SAIF

  • No es necesario aplicar estos elementos en orden cronológico.

¡No te pierdas las novedades! Google seguirá creando y compartiendo recursos, instructivos y herramientas relacionadas con el Secure AI Framework (SAIF) junto con otras prácticas recomendadas para el desarrollo de aplicaciones con IA.