La Agencia Española de Protección de datos junto con el Supervisor Europeo de Protección de Datos (EDPS) publicaron un documento conjunto en el que se recogen los 10 malentendidos sobre el aprendizaje automático. La Inteligencia artificial (IA) es un término general que engloba a la tecnologías que tienen como objetivo imitar las capacidades de razonamiento humano. La definición de aprendizaje automático, en inglés Machine Learning, es una rama específica de la IA aplicada a la resolución de problemas específicos y limitados. Estos modelos de Machine Learning (ML) se entrenan utilizando conjunto de datos. Algunos de estos malentendidos son:
- Al desarrollar sistemas de aprendizaje automático, cuanto más datos y mayor sea la variedad, mejor. No es así, ya que la realidad es que los conjuntos de datos de entrenamiento de ML deben seleccionarse con criterios de precisión y representatividad.
- Los interesados son capaces de anticipar las posibles salidas que los sistemas de ML pueden dar con sus datos. No es cierto, la realidad es que los sistemas de ML son capaces de identificar patrones en los datos personales que van más allá de los planteados en el desarrollo del modelo, y que serían desconocido incluso por los individuos afectados.
IMPORTANTE
El responsable del tratamiento y destinatarios de los datos deben cumplir con los principios de responsabilidad proactiva, seguridad y limitación de propósitos entre otros.
