Norway: National Strategy for Artificial Intelligence

Norway: National Strategy for Artificial Intelligence

Muy recientemente, el Gobierno de Noruega, ha presentado la National Strategy for Artificial Intelligence, documento de aproximadamente 70 páginas con mucho detalle para afrontar sus próximos, 20, 30 o más años. Ahora mismo, no conozco otro país con tales planes y que estén por escrito de forma pública. Felicidades!!!

National-Strategy-for-Artificial-Intelligence-Norway

El documento está dividido en 5 partes:

  1. ¿Qué es AI?
  2. La base de la AI (Lenguaje, Regulación e Infraestructura)
  3. Desarrollando AI (Research, Skills)
  4. Innovación usando AI (Industrial, Sector público,…)
  5. Ética y Seguridad

¿Qué es AI (Artificial Intelligence)?

Desde el punto de vista del Gobierno de Noruega es muy interesante leer el el documento el que es su punto de vista, en otros 5 puntos:

  • la inteligencia artificial que se desarrolle y utilice en Noruega debe basarse en principios éticos y respetar los derechos humanos y la democracia,

  • la investigación, el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial en Noruega debe promover una IA responsable y digna de confianza,

  • el desarrollo y el uso de la IA en Noruega debe salvaguardar la integridad y la privacidad de las personas físicas,

  • la seguridad debe incorporarse al desarrollo, el funcionamiento y la administración de los sistemas que utilizan la IA,

  • las autoridades de supervisión deben supervisar que los sistemas de IA en sus áreas se operen de conformidad con los principios para el uso responsable y digno de confianza de la IA.

El Gobierno de Noruega facilitará una infraestructura de la IA de primera clase en Noruega en forma de reglamentos favorables a la digitalización, buenos recursos lingüísticos, redes de comunicación rápidas y sólidas y suficiente potencia de computación. Facilitará el intercambio de datos dentro y entre industrias y sectores.

La definición que se hace en el documento se basa en el trabajo realizado por el “Independent High-Level Expert Group on Artificial Intelligence set up by the European Commission (2019): A definition of AI: Main capabilities and disciplines” y presentado en la Comisión Europea en Abril de 2019.

Independent High-Level Expert Group on Artificial Intelligence set up by the European Commission

En dicho informe, mencionado en el documento noruego, se comentan algunos ejemplos actuales de aplicaciones de la IA:

  • Visión por computador/identificación de objetos en imágenes: puede utilizarse para fines como el reconocimiento facial o para identificar tumores cancerosos.

  • Reconocimiento de patrones o detección de anomalías: puede utilizarse, por ejemplo, para exponer fraudes bancarios o de seguros o para detectar violaciones de la seguridad de los datos.

  • Procesamiento del lenguaje natural (PNL): puede utilizarse para clasificar y categorizar documentos e información, y para extraer elementos pertinentes de vastos conjuntos de datos.

  • Robótica: puede utilizarse para desarrollar vehículos autónomos como automóviles, naves y aviones no tripulados.

Ya por aquí, hemos hablado por ejemplo del estúdio de las emociones y como, a partir del reconocimiento facial y la aplicación de aprendizaje automático, podemos recomendar o guiar a servicios de atención al cliente y mejorar su servicio prestado.

Ahora que veníamos hablando de algoritmos de aprendizaje automático, podemos recordar que suelen aprender de tres maneras diferentes:

  • Aprendizaje supervisado: el algoritmo se entrena con un conjunto de datos en el que se dan tanto los datos de entrada como los de salida. En otras palabras, el algoritmo se alimenta tanto de la “tarea” como de la “solución” y las utiliza para construir el modelo. Esto lo hará capaz de tomar una decisión basada en los datos de entrada.

  • Aprendizaje no supervisado: el algoritmo se alimenta sólo de un conjunto de datos sin una “solución” y debe encontrar patrones en el conjunto de datos que luego pueden utilizarse para tomar decisiones sobre nuevos datos de entrada. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden ser entrenados usando aprendizaje no supervisado.

  • Aprendizaje de refuerzo: el algoritmo construye su modelo basado en el aprendizaje no supervisado pero recibe retroalimentación del usuario u operador sobre si la decisión que propone es buena o mala. La retroalimentación se introduce en el sistema y contribuye a mejorar el modelo.

A continuación, un diagrama muy interesante sobre la relación entre los sistemas de IA y su entorno, facilitado en el documento de National Strategy for Artificial Intelligence:

The-interrelationship-between-AI-system

La base de la AI

Sin duda alguna, uno de los puntos más interesantes es como quieren poder hacerlo y, en el documento, encontramos la intención de colaboración entre países nórdicos a través del Consejo Nórdico de Ministros en varias áreas relacionadas con la IA. Una de esas áreas se refiere a los datos ya que se ha formado un grupo de trabajo para identificar los conjuntos de datos que pueden intercambiarse entre los países nórdicos y crear un valor añadido para las empresas nórdicas -tanto públicas como privadas- sin dejar de respetar los aspectos éticos y la confianza y los valores particulares de los países nórdicos.

Una medida importante en la estrategia de digitalización para el sector público es el establecimiento de un centro nacional de recursos para el intercambio de datos en la Agencia Noruega de Digitalización. El centro tiene por objeto servir de centro de conocimientos, y una de sus tareas será aumentar la conciencia sobre el valor de compartir datos.

Por ejemplo, ya anteriormente se presentó la estrategia sobre el acceso a los datos de las investigaciones y su intercambio, donde se establecen tres principios básicos para los datos de las investigaciones financiadas con fondos públicos en Noruega:

  • Los datos de la investigación deben ser tan abiertos como sea posible y tan cerrados como sea necesario.
  • Los datos de la investigación deben ser administrados y curados para aprovechar al máximo su valor potencial.
  • Las decisiones relativas al archivo y la conservación de los datos de la investigación deben adoptarse en el seno de la comunidad de investigadores.

También, son interesantes los principios para el intercambio de datos dentro del sector empresarial:

  • Es preferible el intercambio voluntario de datos, en particular entre las partes con un interés mutuo en el intercambio de datos.
  • Las autoridades pueden facilitar el intercambio de datos cuando las propias empresas no vean el valor del intercambio si éste redundara en beneficio del público.
  • El intercambio de datos puede imponerse si es necesario; por ejemplo, por razones de interés público.
  • Los datos deben compartirse de manera que las personas y las empresas conserven el control de sus propios datos.
  • La privacidad y los intereses comerciales deben ser salvaguardados.

El documento llega a explicar, punto por punto, los diversos métodos que pueden hacer más sencillo y seguro el intercambio de datos entre las distintas partes interesadas: como por ejemplo los Data Lakes o Data trusts” o la anonimización de los mismos.

En el mismo, hay un extenso párrafo sobre el uso de la tecnología del lenguaje en forma de, por ejemplo, reconocimiento del habla y comprensión del lenguaje, ya que representa un componente clave en la IA. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) supone el registro del lenguaje natural (texto/audio) y la comprensión del significado y el contexto. La generación del lenguaje natural (NLP) supone la producción de texto basado en datos. La combinación de estas tecnologías es importante para el desarrollo de asistentes virtuales y para los análisis basados en datos no estructurados.

Por ejemplo, exponen el caso del Ministerio de Asuntos Exteriores (MFA) ya que recibe hasta 6.000 informes de embajadas, delegaciones, etc. de Noruega. Anteriormente era extremadamente difícil navegar por toda esta información. Desde que el MFA adoptó el aprendizaje automático y el NLP para analizar y clasificar el contenido de estos documentos, ha sido posible encontrar casi toda la información relevante sobre un tema determinado. La solución también se utiliza para extraer información clave en informes y preparar resúmenes.

Regulación (Digitalisation-friendly regulations)

Pero si hay un tema, éste es la Regulación y es por ello que Noruega quiere que el marco jurídico desvíe las oportunidades y los retos que se presentan con la nueva tecnología, incluida la inteligencia artificial. También quiere que la normativa sea favorable a la digitalización. Los reglamentos deben facilitar los procedimientos administrativos total y parcialmente automatizados y no contener disposiciones discrecionales innecesarias. Los reglamentos adecuados para los procedimientos administrativos automatizados deben ser legibles por máquina para que puedan ser utilizados por los sistemas de inteligencia artificial.

Por ejemplo, los datos personales están cubiertos por la Ley de datos personales. El principio de limitación de la finalidad significa que la finalidad del tratamiento de los datos personales debe estar claramente indicada y establecida en el momento de su recogida. Esto es fundamental para garantizar que las personas tengan control sobre sus datos y puedan dar su consentimiento informado al procesamiento de los mismos. El desarrollo y la utilización de la inteligencia artificial suelen requerir diferentes tipos de datos personales; datos que en algunos casos fueron recogidos originalmente para otros fines. Además, el procesamiento de datos -como los datos sobre la salud- puede estar sujeto a otras regulaciones, como la Ley de registros sanitarios.

Pero, sin duda, uno de los mayores retos son los datos de Salud y será necesario elaborar marcos reglamentarios antes de que se ensayen métodos basados en la IA. Otras áreas ya están salvaguardadas por las regulaciones existentes. Por ejemplo, los algoritmos utilizados en los programas informáticos de equipo médico, como los robots quirúrgicos o los programas informáticos para mejorar o procesar imágenes en los instrumentos de diagnóstico por imágenes, están sujetos a la reglamentación del equipo médico. La Agencia Noruega de Medicamentos proporciona orientación y supervisa el cumplimiento de los reglamentos que rigen ese equipo en el mercado noruego.

Sandbox

La regulación y utilización de entornos “Sandbox” son un importante instrumento para promover la innovación responsable. Un “Sandbox tiene por objeto dar a las empresas la oportunidad de probar nuevas tecnologías y/o modelos empresariales dentro de parámetros específicos. En esta estrategia se utiliza el concepto como referencia:

  • las enmiendas legislativas que permiten realizar ensayos, por ejemplo, sujetos a aplicación, por lo general dentro de una zona geográfica o un período de tiempo limitados,
  • las medidas más amplias en las zonas en que se necesita una vigilancia y supervisión estrechas, por lo general por parte de la autoridad de supervisión pertinente.

Infraestructura

Las redes de comunicación electrónica, y las redes de comunicación móvil en particular, son la piedra angular de la transformación digital de la sociedad. Noruega tiene una red móvil de cuarta generación (4G) bien desarrollada y con una excelente cobertura. Hay planes para desplegar una red 5G en todo el país en el mercado móvil noruego para 2023.

Por lo tanto, la infraestructura de 5G será importante para implementar una realización a gran escala de IoT con una capacidad que no puede ser proporcionada por la tecnología actual. Esto permitirá aplicaciones completamente nuevas en diferentes sectores de la sociedad, como el transporte, la salud y la atención, y las ciudades inteligentes.

Por ejemplo en el sector del transporte, el despliegue de las redes de comunicación electrónica, la expansión de la tecnología de IoT y el acceso a los metadatos anónimos de las comunicaciones representarán elementos clave para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA, como por ejemplo:

  • automóviles, autobuses, camiones, vehículos aéreos no tripulados, trenes y buques autopropulsados y autónomos,
  • para la gestión inteligente del tráfico, control e influencia en el comportamiento en el tráfico,
  • para la alerta temprana de la necesidad de hacer sustituciones y mantener la infraestructura,
  • o para la predicción del comportamiento en los viajes o la optimización avanzada de las rutas.

Desarrollando AI

Por ejemplo en 2018 se creó un consorcio destinado a fortalecer la investigación y la educación noruegas en materia de inteligencia artificial, aprendizaje automático, robótica y disciplinas conexas. El consorcio está integrado por universidades e instituciones de investigación noruegas que se dedican a la investigación y la educación en materia de inteligencia artificial: la Universidad de Agder, la Universidad del Ártico de Noruega, OsloMet, la Universidad de Bergen, la Universidad Noruega de Ciencias de la Vida, el Laboratorio de Investigación Simula AS, la Universidad de Stavanger, NORCE y la Universidad de Oslo

Noruega también coopera con las organizaciones de empleados y empleadores en un programa industrial para el sector de la atención municipal y un programa industrial para la industria y la construcción. Los costos de los programas industriales se reparten entre el Estado, que paga por el desarrollo y funcionamiento de los programas; las empresas, que invierten sus propios recursos; y los empleados, que invierten parte de su tiempo libre. Los programas para la industria también se incluirán en el programa de capacitación en 2020, y la labor relativa a los programas se reforzará y seguirá desarrollándose en cooperación entre los asociados.

En Halden, el Instituto de Tecnología Energética (IFE), el Colegio Universitario Østfold y la empresa de investigación e innovación Smart Innovation Norway han tomado la iniciativa de desarrollar un nuevo grupo, el Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada. La ambición es crear una plataforma óptima para desarrollar la competitividad internacional de las empresas noruegas y el desarrollo social sostenible mediante la IA aplicada. El propósito del clúster es crear nuevos puestos de trabajo y un desarrollo sostenible basado en el rápido desarrollo y aplicación de la IA. Las áreas de enfoque clave serán el desarrollo tecnológico, la comercialización, la ética, la seguridad y la accesibilidad. El grupo facilitará el intercambio de datos, infraestructura y otras tecnologías en las que sus miembros no podrían invertir de otra manera.

El Gobierno cree que hay un gran potencial para que el sector público racionalice y cree mejores servicios mediante la digitalización. En el futuro, el sector público utilizará la inteligencia artificial para prestar servicios más específicos y adaptados a los usuarios, aumentar el beneficio social de sus propias actividades, racionalizar las operaciones y los procesos de trabajo y reducir los riesgos.

La inteligencia artificial en el sector público puede contribuir a ello:

  • prestando asesoramiento y servicios más pertinentes a los ciudadanos en diferentes situaciones,
  • apoyo a la adopción de decisiones más favorables para los empleados del sector público,
  • racionalizar los procesos y optimizar la utilización de los recursos,
  • mejorar la calidad de los procesos y servicios mediante la detección automática de posibles tendencias,
  • o la predicción de las mismas tendencias

Ética y Seguridad

Noruega es conocida por el alto nivel de confianza que los ciudadanos tienen entre sí y con las instituciones públicas y privadas. El Gobierno quiere mantener y fortalecer esta confianza al mismo tiempo que se adopta la inteligencia artificial de formas nuevas e innovadoras.

  • la inteligencia artificial que se desarrolle y utilice en Noruega debe basarse en principios éticos y respetar los derechos humanos y la democracia
  • la investigación, el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial en Noruega debe promover una IA responsable y digna de confianza
  • el desarrollo y el uso de la IA en Noruega debe salvaguardar la integridad y la privacidad de la seguridad de los individuos
  • la seguridad debe incorporarse al desarrollo, el funcionamiento y la administración de las soluciones de IA
  • las autoridades supervisoras deben supervisar que los sistemas de IA en sus áreas de supervisión se operen de conformidad con los principios para el uso responsable y digno de confianza de la IA

Privacy by design and ethics

Los algoritmos pueden controlarse facilitando el acceso o la auditoría, pero es más apropiado que tanto los desarrolladores como los usuarios incorporen consideraciones de privacidad y ética en los sistemas desde el principio. La privacidad por diseño es un requisito fundamental del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), y significa que se debe tener en cuenta la privacidad en todas las fases de desarrollo de un sistema o solución. Esto es así para asegurar que los sistemas de información cumplan los requisitos de la Ley de datos personales y salvaguarden los derechos de la persona. Sobre GDPR y Privacy by Design hemos hablado y mucho por aquí.

Seguridad

Otro de los grandes retos es la Seguridad y, en enero de 2019, el Gobierno de Noruega presentó una estrategia nacional para la seguridad cibernética y una estrategia nacional para la competencia en materia de seguridad cibernética.

La estrategia de seguridad cibernética define objetivos para cinco áreas prioritarias:

  • las empresas noruegas se digitalizarán de forma segura y fiable, y mejorarán su capacidad para protegerse contra los incidentes cibernéticos.
  • Las funciones sociales críticas serán apoyadas por una infraestructura digital robusta y fiable.
  • La mejora de la competencia en materia de seguridad cibernética debe estar en consonancia con las necesidades de la sociedad.
  • La sociedad noruega mejorará su capacidad para detectar y gestionar los ataques cibernéticos.
  • La policía debe mejorar su capacidad para combatir la ciberdelincuencia.

Por ejemplo, el uso de sistemas de aprendizaje automático y la tecnología basada en datos también pueden ayudar a prevenir las vulnerabilidades en el desarrollo de programas informáticos.

Autor: Joakim Vivas

comments powered by Disqus