Resumen: La tecnología de inteligencia artificial (IA) personifica los complejos desafíos planteados por los artefactos fabricados por humanos, particularmente aquellos ampliamente integrados en la sociedad y ejercen una influencia significativa, destacando los beneficios potenciales y sus consecuencias negativas. Si bien otras tecnologías también pueden presentar riesgos sustanciales, el alcance generalizado de la IA hace que sus efectos sociales sean especialmente profundos. La complejidad de los sistemas de IA, junto con sus notables capacidades, puede conducir a una dependencia de las tecnologías que operan más allá de la supervisión o comprensión humana directa. Para mitigar los riesgos que surgen, se han desarrollado varias herramientas y pautas teóricas, junto con los esfuerzos para crear herramientas tecnológicas destinadas a salvaguardar la IA confiable. Las pautas tienen una visión más holística del problema, pero no pueden proporcionar técnicas para cuantificar la confiabilidad. Por el contrario, aunque las herramientas tecnológicas son mejores para lograr dicha cuantificación, carecen de una perspectiva holística, centrándose en cambio en aspectos específicos de la IA confiable. Este documento tiene como objetivo introducir un método de evaluación que combine los componentes éticos de la IA confiable con los procesos algorítmicos de PageRank y Trustrank. El objetivo es establecer un marco de evaluación que minimice la subjetividad inherente a las técnicas de autoevaluación prevalentes en el campo mediante la introducción de criterios algorítmicos. La aplicación de nuestro enfoque indica que se puede lograr una evaluación holística de la confiabilidad de un sistema de IA al proporcionar información cuantitativa mientras se considera el contenido teórico de las pautas relevantes.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 30 de junio de 2025.
Ver Fuente Original
