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29.
En la recomendación de la UNESCO se indica que:
En el caso específico de los sistemas de [inteligencia artificial], la
transparencia puede permitir a las personas comprender cómo se implementa
cada etapa de un sistema de [inteligencia artificial], en función del contexto y
la sensibilidad del sistema en cuestión. También puede proporcionar
información sobre los factores que influyen en una predicción o decisión
específicas, y sobre la existencia o no de garantías adecuadas (como medidas de
seguridad o de equidad) 25.
30. El Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial ha puesto de
presente que, para lograr una inteligencia artificial fiable, se deben garantizar algunos
requisitos entre los cuales se encuentra la transparencia, que implica:
Comunicar información a las partes interesadas, de un modo claro y
proactivo, sobre las capacidades y limitaciones de los sistemas de [inteligencia
artificial], posibilitando el establecimiento de expectativas realistas, así como
sobre el modo en que se cumplen los requisitos[;] y [s]er transparentes acerca
del hecho de que se está trabajando con un sistema de [inteligencia artificial]” 26.
En el mismo sentido, la mencionada recomendación de la UNESCO explicita que “los
actores de la [inteligencia artificial] deberían informar a los usuarios cuando un
producto o servicio se proporcione directamente o con la ayuda de sistemas de
[inteligencia artificial] de manera adecuada y oportuna” 27.
31.
Así pues, según recomendación de la UNESCO:
[L]a explicabilidad está estrechamente relacionada con la transparencia,
ya que los resultados y los subprocesos que conducen a ellos deberían aspirar a
ser comprensibles y trazables, apropiados al contexto. Los actores de la
[inteligencia artificial] deberían comprometerse a velar por que los algoritmos
desarrollados sean explicables. En el caso de las aplicaciones de [inteligencia
artificial] cuyo impacto en el usuario final no es temporal, fácilmente reversible
o de bajo riesgo, debería garantizarse que se proporcione una explicación
satisfactoria con toda decisión que haya dado lugar a la acción tomada, a fin de
que el resultado se considere transparente 28.
32. El Grupo de Expertos de Alto Nivel sobre Inteligencia Artificial explica que la
transparencia “guarda una relación estrecha con el principio de explicabilidad e
incluye la transparencia de los elementos pertinentes para un sistema de [inteligencia
artificial]: los datos, el sistema y los modelos de negocio” 29. Adicionalmente, señala
la relevancia de la trazabilidad, la explicabilidad y comunicación en los siguientes
términos:
• Trazabilidad: Los conjuntos de datos y los procesos que dan lugar a la decisión
del sistema de [inteligencia artificial], incluidos los relativos a la recopilación y
etiquetado de los datos, así como a los algoritmos utilizados, deberían
documentarse con arreglo a la norma más rigurosa posible con el fin de
posibilitar la trazabilidad y aumentar la transparencia. Esto también es aplicable
a las decisiones que adopte el sistema de [inteligencia artificial]. Esto permitirá
identificar los motivos de una decisión errónea por parte del sistema, lo que a
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Véase https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa , pág. 22.
Véase https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai,
págs. 2 y 3.
Véase https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa , pág. 22.
Ibid., pág. 23.
Véase https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai, pág. 22.
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