NIST AI RMF ASEGURAMIENTO DATOS MODELO

Aportes externos y validación

Parte de: MS: MEDIR — Evaluación, métricas y pruebas

Descripción

Los procesos de medición incorporan perspectivas externas, pruebas independientes y retroalimentación de las partes interesadas para validar el desempeño y los impactos del sistema de IA. La medición interna es necesaria, pero está inherentemente limitada por los puntos ciegos organizacionales y las estructuras de incentivos.

Acciones sugeridas

1

Involucrar auditores externos o investigadores independientes para la validación de sistemas de IA de alto riesgo — firmas de auditoría algorítmica, investigadores académicos o firmas consultoras con experiencia en ética de la IA

2

Solicitar retroalimentación estructurada de los usuarios finales y las comunidades afectadas sobre el desempeño, la equidad y la usabilidad del sistema — no solo encuestas de satisfacción, sino preguntas específicas sobre comportamientos e impactos concretos del sistema

3

Comparar con los estándares de la industria y el desempeño de sistemas equivalentes cuando estén disponibles — las métricas absolutas sin contexto son difíciles de interpretar

4

Participar en evaluaciones externas, certificaciones o auditorías algorítmicas (por ejemplo, certificación ISO 42001, auditorías de IA específicas del sector, evaluaciones exigidas por el gobierno)

5

Publicar los resultados de medición para los sistemas de alto riesgo (o, como mínimo, compartirlos con los reguladores y las partes interesadas afectadas) — la transparencia impulsa la rendición de cuentas y permite el escrutinio externo

6

Incorporar la investigación académica sobre seguridad, equidad y protección de la IA en las metodologías de medición — el campo evoluciona rápidamente y las mejores prácticas del año pasado pueden ser insuficientes