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En abril de 2024, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología publicó un borrador de publicación destinado a brindar orientación sobre prácticas seguras de desarrollo de software para sistemas de inteligencia artificial generativa. A la luz de estos requisitos, los equipos de desarrollo de software deberían comenzar a implementar una estrategia de prueba sólida para garantizar que cumplen con estas nuevas pautas. Las pruebas son una piedra angular del desarrollo impulsado por la IA, ya que validan la integridad, la confiabilidad y la solidez de las herramientas basadas en la IA. También protege contra riesgos de seguridad y garantiza un rendimiento óptimo y de alta calidad. Las pruebas son especialmente importantes en inteligencia artificial porque el sistema bajo prueba es mucho menos transparente que un algoritmo codificado o construido. La IA presenta nuevos modos y tipos de fallas, como el tono de voz, el sesgo implícito, las respuestas inexactas o engañosas, los errores regulatorios y más. Incluso después de completar el desarrollo, es posible que los equipos de desarrollo no puedan evaluar con confianza la confiabilidad del sistema en diferentes condiciones. Debido a esta incertidumbre, los profesionales de garantía de calidad (QA) deben dar un paso adelante y convertirse en verdaderos defensores de la calidad. Esta designación significa no simplemente adherirse a un conjunto riguroso de requisitos, sino explorar para determinar casos extremos, participar en el equipo rojo para intentar forzar a la aplicación a proporcionar respuestas inadecuadas y exponer sesgos y modos de falla no detectados en el sistema. Las pruebas exhaustivas y curiosas son los guardianes de las iniciativas de IA bien implementadas. Algunos proveedores de IA, como Microsoft, exigen informes de prueba para brindar protección legal contra la infracción de derechos de autor. La regulación de la IA segura y confiable utiliza estos informes como recursos clave, y aparecen con frecuencia tanto en la Orden Ejecutiva de octubre de 2023 del presidente estadounidense Joe Biden sobre IA segura y confiable como en la ley de IA de la UE. Probar exhaustivamente los sistemas de IA ya no es solo una recomendación para garantizar una experiencia de usuario fluida y consistente, es una responsabilidad. ¿Qué constituye una buena estrategia de prueba? Hay varios elementos clave que deben incluirse en cualquier estrategia de prueba: Evaluación de riesgos: los equipos de desarrollo de software deben evaluar primero cualquier riesgo asociado con su sistema de IA. Este proceso incluye la consideración de cómo los usuarios interactúan con la funcionalidad de un sistema y la gravedad y probabilidad de fallas. La inteligencia artificial introduce un nuevo conjunto de riesgos que es necesario abordar. Estos riesgos incluyen riesgos legales (agentes que hacen recomendaciones incorrectas en nombre de la empresa), riesgos de calidad complejos (tratar con sistemas no deterministas, sesgos implícitos, resultados pseudoaleatorios, etc.), riesgos de rendimiento (la IA es computacionalmente intensiva y los puntos finales de IA en la nube tienen limitaciones), riesgos operativos y de costos (que miden el costo de ejecutar el sistema de IA), nuevos riesgos de seguridad (secuestro inmediato, extracción de contexto, inyección rápida, ataques de datos adversarios) y riesgos para la reputación. Comprensión de las limitaciones: la IA es tan buena como la información que proporciona. Los equipos de desarrollo de software deben ser conscientes de las limitaciones de la capacidad única de aprendizaje de su IA y de los nuevos modos de falla, como la falta de razonamiento lógico, las alucinaciones y los problemas de síntesis de información. Educación y capacitación: a medida que crece el uso de la IA, garantizar que los equipos estén informados sobre sus complejidades (incluidos los métodos de capacitación, los conceptos básicos de la ciencia de datos, la IA generativa y la IA clásica) es esencial para identificar problemas potenciales, comprender el comportamiento del sistema y obtener el máximo valor de las soluciones. uso de inteligencia artificial. Pruebas del equipo rojo: las pruebas de IA del equipo rojo proporcionan un esfuerzo estructurado que identifica vulnerabilidades y fallas en un sistema de IA. Este estilo de prueba a menudo implica simular ataques del mundo real y practicar técnicas que los actores de amenazas persistentes podrían usar para descubrir vulnerabilidades específicas e identificar prioridades para la mitigación de riesgos. Esta investigación deliberada de un modelo de IA es fundamental para probar los límites de sus capacidades y garantizar que un sistema de IA sea seguro y esté listo para anticipar escenarios del mundo real. Los informes de equipos rojos también se están convirtiendo en un estándar obligatorio para los clientes, similar al SOC 2 para la IA. Revisiones continuas: los sistemas de IA evolucionan y también deberían probar las estrategias. Las organizaciones deben revisar y actualizar periódicamente sus enfoques de prueba para adaptarse a los nuevos desarrollos y requisitos de la tecnología de IA, así como a las amenazas emergentes. Documentación y cumplimiento: los equipos de desarrollo de software deben garantizar que todos los procedimientos y resultados de las pruebas estén bien documentados para fines de cumplimiento y auditoría, como la alineación con los requisitos de las nuevas órdenes ejecutivas. Transparencia y comunicación: es importante ser transparente con las partes interesadas y los usuarios sobre las capacidades de la IA, su confiabilidad y sus limitaciones. Si bien estas consideraciones son fundamentales para desarrollar estrategias sólidas de prueba de IA en línea con los estándares regulatorios en evolución, es importante recordar que a medida que evoluciona la tecnología de IA, nuestros enfoques de prueba y control de calidad también deben evolucionar. Pruebas mejoradas, IA mejorada La IA será cada vez más grande, mejor y más ampliamente adoptada en el desarrollo de software en los próximos años. Como resultado, se necesitarán pruebas más rigurosas para abordar los riesgos y desafíos cambiantes que surgirán de sistemas y conjuntos de datos más avanzados. Las pruebas seguirán sirviendo como salvaguarda fundamental para garantizar que las herramientas de IA sean confiables, precisas y responsables para el uso público. Los equipos de desarrollo de software deben desarrollar estrategias de prueba sólidas que no solo cumplan con los estándares regulatorios, sino que también garanticen que las tecnologías de IA sean responsables, confiables y accesibles. Con el creciente uso de la IA en todas las industrias y tecnologías, y su papel a la vanguardia de las normas y directrices federales pertinentes, en los Estados Unidos y en todo el mundo, ahora es un momento oportuno para desarrollar soluciones de software transformadoras. La comunidad de desarrolladores debe verse a sí misma como un actor central en este esfuerzo, desarrollando estrategias de prueba eficientes y brindando una experiencia de usuario segura basada en la confianza y la confiabilidad. También podría interesarte… El impacto de la regulación de la IA en la investigación y el desarrollo La UE aprueba la Ley de IA, un enfoque global basado en el riesgo para la regulación de la IA
