Aspectos de seguridad de la IA que las universidades, los editores y las revistas deben comprender

La seguridad de la IA se refiere al campo de la investigación y las prácticas destinadas a garantizar que los sistemas de inteligencia artificial se desarrollen e implementen de una manera que minimice los riesgos y maximice los resultados beneficiosos para la humanidad. La seguridad de la IA abarca una amplia gama de preocupaciones, que incluyen:

1. Robustez y fiabilidad: Garantizar que los sistemas de IA funcionen según lo previsto en diversas condiciones y no muestren comportamientos inesperados o dañinos.
2. Consideraciones éticas: Abordar cuestiones relacionadas con la justicia, la responsabilidad, la transparencia y la privacidad en los sistemas de IA para evitar daños o discriminación contra individuos o grupos.
3. Alineación de valores: Alinear los objetivos y valores de los sistemas de IA con los de los usuarios humanos y la sociedad en general para evitar conflictos o consecuencias no deseadas.
4. Mitigación de riesgos: Desarrollar estrategias y mecanismos para identificar, evaluar y mitigar los riesgos potenciales asociados con el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA, como efectos secundarios no deseados, uso indebido o consecuencias no deseadas.
5. Impactos a largo plazo: Anticipar y planificar los impactos sociales, económicos y existenciales a largo plazo de las tecnologías de IA, incluidas cuestiones relacionadas con el empleo, la desigualdad y el potencial de que la IA supere las capacidades humanas.

En general, el objetivo de la seguridad de la IA es garantizar que las tecnologías de IA se desarrollen e implementen de una manera que maximice sus beneficios y al mismo tiempo minimice sus riesgos y el potencial de daño para los individuos, la sociedad y el medio ambiente en general.

La investigación sobre la seguridad de la IA sigue siendo un campo emergente y casi a diario pueden surgir nuevas preguntas e inquietudes sobre seguridad. Sin embargo, con el uso cada vez mayor de la IA en diferentes aspectos del mundo académico, es importante que las partes interesadas comprendan las cuestiones clave de la seguridad de la IA.

Envenenamiento de datos

El envenenamiento de datos es un tipo de ciberataque o manipulación destinado a corromper los datos de entrenamiento utilizados para desarrollar o ajustar modelos de aprendizaje automático. En los ataques de envenenamiento de datos, los adversarios inyectan estratégicamente datos maliciosos o engañosos en el conjunto de datos de entrenamiento con el objetivo de socavar el rendimiento o la integridad del modelo de aprendizaje automático.

Los ataques de envenenamiento de datos pueden adoptar muchas formas, incluidas

1. Voltear etiquetas: Los adversarios manipulan las etiquetas o anotaciones asociadas con los puntos de datos para engañar al modelo durante el entrenamiento. Por ejemplo, pueden cambiar la etiqueta de la imagen de un gato a «perro» para confundir al modelo.
2. Función de manipulación: Los atacantes modifican ciertas características o atributos de los datos para introducir sesgos o distorsiones que pueden inducir a error en el proceso de aprendizaje del modelo. Esto puede implicar cambiar los valores de píxeles de la imagen o modificar el texto para incluir información engañosa.
3. Inyección de datos: Los adversarios inyectan puntos de datos completamente inventados o maliciosos en el conjunto de datos de entrenamiento para alterar los límites de decisión del modelo o inducir comportamientos específicos. Estos puntos de datos inyectados se pueden diseñar cuidadosamente para explotar las vulnerabilidades en los algoritmos de aprendizaje del modelo.
4. Manipulación de datos: Los atacantes pueden manipular la distribución de los datos de entrenamiento agregando o eliminando muestras selectivamente para sesgar las predicciones del modelo a favor de ciertos resultados o clases.

falsificaciones profundas

Los deepfakes son medios sintéticos, normalmente vídeos, que se crean utilizando técnicas de aprendizaje profundo, en particular redes generativas adversarias (GAN) y redes neuronales profundas (DNN). Estas tecnologías permiten la manipulación de contenido visual y de audio para producir falsificaciones muy realistas que a menudo son difíciles de distinguir de imágenes genuinas.

Los deepfakes han atraído mucha atención debido a su potencial de uso indebido, incluido

1. Desinformación y noticias falsas: Los deepfakes se pueden utilizar para crear vídeos convincentes pero completamente inventados de figuras públicas, políticos o celebridades diciendo o haciendo cosas que en realidad nunca hicieron. Esto plantea un riesgo importante de difusión de información errónea y de socavar la confianza en los medios de comunicación y las figuras públicas.
2. Preocupaciones sobre la privacidad: La tecnología Deepfake se puede utilizar para crear pornografía no consensuada o fabricar vídeos comprometidos de personas sin su consentimiento, lo que genera violaciones de la privacidad y posibles daños a las víctimas.
3. Fraude e ingeniería social: Los deepfakes se pueden emplear con fines fraudulentos, como hacerse pasar por personas en videollamadas o crear mensajes de audio falsos para engañar a las personas haciéndoles creer que se están comunicando con alguien en quien confían.

Transparencia y sesgo

Muchos sistemas de IA, en particular aquellos basados ​​en modelos complejos de aprendizaje profundo, funcionan como «cajas negras», lo que dificulta entender cómo llegan a sus decisiones. Garantizar la transparencia y la explicabilidad en la IA es esencial para generar confianza, permitir la rendición de cuentas y facilitar la supervisión humana en aplicaciones críticas donde las consecuencias de errores o fallas pueden ser significativas.

Además, el sesgo en los sistemas de IA puede conducir a resultados injustos o discriminatorios, particularmente cuando estos sistemas se utilizan en procesos de toma de decisiones de alto riesgo, como la contratación, los préstamos y la justicia penal. Abordar el sesgo y promover la equidad en la IA requiere una consideración cuidadosa de los datos utilizados para entrenar modelos, así como el diseño y evaluación de algoritmos para mitigar los resultados sesgados.