Definición de "Sistema de Inteligencia Artificial" (sistema AI)

La definición de sistema de IA es un sistema basado en máquinas diseñado para operar con diferentes niveles de autonomía. Estos sistemas pueden generar resultados, como predicciones, recomendaciones o decisiones que pueden influir en los entornos físicos o virtuales. Esta definición es un elemento clave de la Ley de IA, cuyo objetivo es regular el uso de la IA en la Unión Europea.

El Parlamento de la UE acordó adoptar la definición utilizada por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). La definición establece que  "Sistema de inteligencia artificial (sistema AI) significa un sistema basado en una máquina que está diseñado para operar con diferentes niveles de autonomía y que puede, para objetivos explícitos o implícitos, generar resultados tales como predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en la salud física". o entornos virtuales".  
 
El término "  autonomía  " se refiere a la capacidad del sistema para operar de forma independiente, con poca o ninguna intervención humana. El nivel de autonomía puede variar según el sistema de IA específico, desde sistemas totalmente autónomos que toman decisiones y realizan acciones sin intervención humana, hasta sistemas semiautónomos que requieren supervisión e intervención humana.

La definición también destaca que los sistemas de IA pueden generar varios tipos de resultados, como predicciones, recomendaciones o decisiones. Las predicciones se refieren a la capacidad del sistema para generar pronósticos o proyecciones basados en el análisis de datos. Las recomendaciones se refieren a la capacidad del sistema para proporcionar sugerencias o consejos basados en el análisis de datos. Las decisiones se refieren a la capacidad del sistema para tomar decisiones o realizar acciones basadas en el análisis de datos.

Es importante señalar que la definición incluye objetivos explícitos e implícitos. Los objetivos explícitos son aquellos que están explícitamente programados en el sistema, mientras que los objetivos implícitos son aquellos que el sistema puede aprender con el tiempo en función de los datos que analiza.

La definición de sistema de IA pretende proporcionar una descripción clara y completa de lo que califica como un sistema de IA según la Ley de IA. Esta definición ayudará a garantizar que la regulación se aplique a todos los sistemas de IA que tienen el potencial de causar daño, al tiempo que brinda claridad a las empresas y organizaciones que están desarrollando e implementando sistemas de IA.

En el próximo capítulo, exploraremos las implicaciones de la definición y cómo se utilizará para regular los sistemas de IA en la Unión Europea.

 

Elementos clave de la definición del sistema de IA

El segundo capítulo de la definición de un sistema de IA profundiza en los elementos clave que definen un sistema de IA. Según la definición, un sistema de IA es un sistema basado en una máquina que está diseñado para operar con diferentes niveles de autonomía. Esto significa que un sistema de IA puede funcionar de forma independiente o semiindependiente, según el nivel de autonomía integrado en el sistema.

Además, la definición establece que un sistema de IA puede generar resultados como predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos físicos o virtuales. Esto significa que un sistema de IA puede analizar datos y usar ese análisis para hacer predicciones o recomendaciones sobre una situación particular. También puede tomar decisiones basadas en ese análisis de datos e influir en los entornos físicos o virtuales en consecuencia.

Los elementos clave de un sistema de IA incluyen:

  1. Sistema basado en máquina:  un sistema de IA es un sistema basado en máquina, lo que significa que está diseñado para ejecutarse en una computadora u otro dispositivo electrónico. El sistema puede consistir en hardware, software o una combinación de ambos.
  2. Autonomía:  un sistema de IA opera con diferentes niveles de autonomía. Esto significa que puede operar de forma independiente o semi-independiente, dependiendo del nivel de autonomía incorporado en el sistema.
  3. Salida:  un sistema de IA puede generar resultados como predicciones, recomendaciones o decisiones que pueden influir en los entornos físicos o virtuales. Esto significa que el sistema puede analizar datos y usar ese análisis para hacer predicciones o recomendaciones sobre una situación particular. También puede tomar decisiones basadas en ese análisis de datos e influir en los entornos físicos o virtuales en consecuencia.
  4. Objetivos explícitos o implícitos:  un sistema de IA puede generar resultados para objetivos explícitos o implícitos. Los objetivos explícitos son aquellos que están establecidos o claramente definidos, mientras que los objetivos implícitos son aquellos que no están claramente definidos o se infieren de otros factores.
  5. Entornos físicos o virtuales:  un sistema de IA puede influir en entornos físicos o virtuales. Los entornos físicos incluyen el mundo real, mientras que los entornos virtuales incluyen entornos generados por computadora.

Los elementos clave de un sistema de IA descritos en el Capítulo 2 de la definición son importantes porque ayudan a definir el alcance del reglamento de IA de la UE. Al definir qué es un sistema de IA y qué puede hacer, los legisladores pueden crear regulaciones que se adapten a esta tecnología específica. Esto puede ayudar a proteger a los consumidores, promover la innovación y garantizar que la IA se utilice de manera responsable y ética.

El alcance de la Ley de IA

La definición de inteligencia artificial acordada por el Parlamento Europeo tendrá consecuencias significativas, ya que definirá el alcance del reglamento de IA de la UE. En el Capítulo 3, exploraremos el alcance de la Ley de IA y cómo regulará los sistemas de IA.

De acuerdo con la Ley de IA, la regulación se aplicará a los sistemas de IA que se utilizan en el mercado de la UE o que afectan a las personas en la UE. El reglamento también se aplicará a los sistemas de IA que se desarrollen fuera de la UE pero que se utilicen en el mercado de la UE.

La Ley de IA distinguirá entre dos categorías de sistemas de IA: sistemas de alto riesgo y sistemas de no alto riesgo. Los sistemas de IA de alto riesgo son aquellos que presentan riesgos significativos para la salud y la seguridad de las personas o que tienen un alto potencial para causar daño. Los ejemplos de sistemas de IA de alto riesgo incluyen los que se utilizan en infraestructura crítica, transporte y atención médica.

Los sistemas de IA que no son de alto riesgo, por otro lado, son aquellos que no presentan riesgos significativos para la salud y la seguridad de las personas. Los ejemplos de sistemas de IA que no son de alto riesgo incluyen los que se utilizan en el entretenimiento o para uso personal.

Para los sistemas de IA de alto riesgo, la Ley de IA impone varias obligaciones a sus desarrolladores y usuarios. Estas obligaciones incluyen garantizar la seguridad y precisión del sistema de IA, proporcionar documentación e información a los usuarios y mantener registros del uso y rendimiento del sistema de IA.

Además, los sistemas de IA de alto riesgo deben someterse a una evaluación de conformidad para garantizar que cumplan con los requisitos de la Ley de IA. La evaluación de la conformidad implicará una revisión del diseño, las pruebas y la documentación del sistema de IA.

Los sistemas de IA que no son de alto riesgo están sujetos a un régimen regulatorio menos estricto. Sin embargo, la Ley de IA requiere que sus desarrolladores y usuarios cumplan con ciertos requisitos de transparencia y divulgación. Por ejemplo, los sistemas de IA que no son de alto riesgo deben proporcionar a los usuarios información clara y comprensible sobre las capacidades y limitaciones del sistema de IA.

La Ley de IA tiene como objetivo garantizar que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de manera segura y responsable. Al regular los sistemas de IA de acuerdo con su nivel de riesgo, la Ley de IA busca equilibrar la necesidad de innovación y crecimiento con la necesidad de proteger a las personas de los daños potenciales de los sistemas de IA.

 
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