Open data para IA. Recomendaciones de la UNESCO sobre los datos abiertos

La UNESCO es un organismo de las Naciones Unidas cuyo objeto es el de contribuir a la paz y a la seguridad en el mundo mediante la educación, la ciencia, la cultura y las comunicaciones. Para cumplir con su objetivo esta organización suele establecer guías y recomendaciones, como la que ha publicado el pasado mes de julio titulado  ‘Open data for AI: what now?’  

Tras la pandemia del COVID-19 la UNESCO destaca una serie de lecciones aprendidas:  

• Deben desarrollarse marcos normativos y modelos de gobernanza de datos, respaldados por infraestructuras, recursos humanos y capacidades institucionales suficientes para abordar los retos relacionados con los datos abiertos, con el fin de estar mejor preparados para las pandemias y otros retos mundiales.
• Es necesario especificar más la relación entre los datos abiertos y la IA, incluyendo qué características de los datos abiertos son necesarias para que sean "AI-Ready".
• Debe establecerse una política de gestión, colaboración e intercambio de datos para la investigación, así como para las instituciones gubernamentales que posean o procesen datos relacionados con la salud, al tiempo que se debe garantizar la privacidad de los datos mediante la anonimización.
• Los funcionarios públicos que manejan datos que son o pueden llegar a ser de utilidad para las pandemias pueden necesitar formación para reconocer la importancia de dichos datos, así como el imperativo de compartirlos.
• Deben recopilarse y recogerse tantos datos de alta calidad como sea posible. Los datos tienen que proceder de una variedad de fuentes creíbles, que, sin embargo, también deben ser éticas, es decir, no deben incluir conjuntos de datos con sesgos y contenido perjudicial, y tienen que recopilarse únicamente con consentimiento y no de forma invasiva para la privacidad. Además, las pandemias suelen ser procesos que evolucionan rápidamente, por lo que la actualización continua de los datos es esencial.
• Estas características de los datos son especialmente obligatorias para mejorar en el futuro las inadecuadas herramientas de diagnóstico y predicción de la IA. Es necesario realizar un esfuerzo para convertir los datos pertinentes en un formato legible por máquina, lo que implica la conservación de los datos recopilados, es decir, su limpieza y etiquetado.
• Debe abrirse una amplia gama de datos relacionados con las pandemias,  adhiriéndose a los principios FAIR .
• El público objetivo de los datos abiertos relacionados con la pandemia incluye la investigación y el mundo académico, los responsables de la toma de decisiones en los gobiernos, el sector privado para el desarrollo de productos relevantes, pero también el público, todos los cuales deben ser informados sobre los datos disponibles. 
• Las iniciativas de datos abiertos relacionadas con pandemias deberían institucionalizarse en lugar de formarse ad hoc, y por tanto deberían ponerse en marcha para la preparación ante futuras pandemias. Estas iniciativas también deberían ser integradoras y reunir a distintos tipos de productores y usuarios de datos.
• Asimismo, debería regularse el uso beneficioso de los datos relacionados con pandemias para las técnicas de aprendizaje automático de IA con el objetivo de evitar el uso indebido para el desarrollo de pandemias artificiales, es decir, armas biológicas, con la ayuda de sistemas de IA.

La UNESCO se basa en estas lecciones aprendidas para establecer unas Recomendaciones sobre la Ciencia Abierta facilitando el intercambio de datos, mejorando la reproducibilidad y la transparencia, promoviendo la interoperabilidad de los datos y las normas, apoyando la preservación de los datos y el acceso a largo plazo.

A medida que reconocemos cada vez más el papel de la Inteligencia Artificial (IA), la disponibilidad y el acceso a los datos son más cruciales que nunca, por ello la UNESCO lleva a cabo investigaciones en el ámbito de la IA para proporcionar conocimientos y soluciones prácticas que fomenten la transformación digital y construyan sociedades del conocimiento inclusivas.

Los datos abiertos son el principal objetivo de estas recomendaciones, ya que se consideran un requisito previo para la elaboración de planes, la toma de decisiones y las intervenciones con conocimiento de causa. Por ello, el informe afirma que los Estados miembros deben compartir los datos y la información, garantizando la transparencia y la rendición de cuentas, así como las oportunidades para que cualquiera pueda hacer uso de los datos.

La UNESCO ofrece una guía en la que pretende dar a conocer el valor de los datos abiertos y especifican los pasos concretos que los Estados miembros pueden dar para abrir sus datos. Son pasos prácticos, pero de alto nivel sobre cómo abrir datos, basándose en las directrices existentes. Se distinguen tres fases: preparación, apertura de los datos y seguimiento para su reutilización y sostenibilidad, y se presentan cuatro pasos para cada fase. 

Es importante señalar que varios de los pasos pueden realizarse simultáneamente, es decir, no necesariamente de forma consecutiva.

Paso 1: Preparación

Además, los gobiernos también deberían animar a los investigadores y al sector privado de sus países a desarrollar políticas de gestión e intercambio de datos que se adhieran a los mismos principios.

1. Elaborar una política de gestión y puesta en común de datos: Una política de gestión y puesta en común de datos es un requisito importante previo a la apertura de los datos, ya que dicha política define el compromiso de los gobiernos de compartir los datos. El Instituto de Datos Abiertos sugiere los siguientes elementos de una política de datos abiertos: 
   • Una definición de datos abiertos, una declaración general de principios, un esquema de los tipos de datos y referencias a cualquier legislación, política u otra orientación pertinente.
   • Se anima a los gobiernos a adherirse al principio "tan abierto como sea posible, tan cerrado como sea necesario". Si los datos no pueden abrirse por motivos legales, de privacidad o de otro tipo, por ejemplo, datos personales o sensibles, debe explicarse claramente. 

2. Reunir y recopilar datos de alta calidad: Los datos existentes deben recopilarse y almacenarse en el mismo repositorio, por ejemplo, de varios departamentos gubernamentales donde pueden haber estado almacenados en silos. Los datos deben ser precisos y no estar desfasados. Además, los datos deben ser exhaustivos y no deben, por ejemplo, descuidar a las minorías o la economía informal. Los datos sobre las personas deben desglosarse cuando sea pertinente, incluso por ingresos, sexo, edad, raza, origen étnico, situación migratoria, discapacidad y ubicación geográfica. 

3. Desarrollar capacidades de datos abiertos:  Estas capacidades se dirigen a dos grupos: 
   • Para los funcionarios públicos, incluye la comprensión de los beneficios de los datos abiertos potenciando y propiciando el trabajo que conlleva la apertura de los datos.
   • Para los usuarios potenciales, incluye la demostración de las oportunidades de los datos abiertos, como su reutilización, y cómo tomar decisiones informadas.

4. Preparar los datos para la IA: Si los datos no van a ser utilizados únicamente por humanos, sino que también pueden alimentar sistemas de IA, deben cumplir algunos criterios más para estar preparados para la IA. 
   • El primer paso en este sentido es preparar los datos en un formato legible por máquinas.
   • Algunos formatos favorecen más que otros la legibilidad por parte de los sistemas de inteligencia artificial.
   • Los datos también deben limpiarse y etiquetarse, lo que a menudo lleva mucho tiempo y, por tanto, es costoso.

5. El éxito de un sistema de IA depende de la calidad de los datos de entrenamiento, incluida su coherencia y pertinencia. La cantidad necesaria de datos de entrenamiento es difícil de conocer de antemano y debe controlarse mediante comprobaciones de rendimiento. Los datos deben abarcar todos los escenarios para los que se ha creado el sistema de IA.

Paso 2: Abrir los datos

La apertura de los datos no debe violar las leyes nacionales, como las leyes de privacidad de datos. 

1. Seleccionar los conjuntos de datos que se van a abrir: El primer paso para abrir los datos es decidir qué conjuntos de datos se van a abrir. Los criterios a favor de la apertura son: 
   • Si ha habido solicitudes previas de apertura de estos datos.
   • Si otros gobiernos han abierto estos datos y si ello ha dado lugar a usos beneficiosos de los datos. 

Los datos deben presentarse en un formato que permita su localización, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización, cumpliendo así los principios FAIR.

Además, los datos también podrían publicarse en un archivo o repositorio de datos, que debería ser, según la Recomendación de la UNESCO, apoyado y mantenido por una institución académica, una sociedad académica, una agencia gubernamental u otra organización sin ánimo de lucro bien establecida y dedicada al bien común que permita el acceso abierto, la distribución sin restricciones, la interoperabilidad y la preservación y el archivo digital a largo plazo. 

2. Abrir los conjuntos de datos legalmente: Antes de abrir los conjuntos de datos, el gobierno correspondiente tiene que especificar exactamente en qué condiciones, en su caso, se pueden utilizar los datos. A la hora de publicar los datos, los gobiernos podrán optar por la licencia que mejor se adapte a sus objetivos, como son por ejemplo las licencias Creative Commons y Open. Para dar soporte a la selección de licencia la comisión europea pone a disposición JLA - Compatibility Checker , una herramienta que da apoyo para esta decisión

3. Abrir los conjuntos de datos técnicamente: La forma más habitual de abrir los datos es publicarlos en formato electrónico para su descarga en un sitio web, además se debe contar con APIs para el consumo de estos datos, ya sea el del propio Gobierno o el de un tercero.

4. Crear una cultura impulsada por los datos abiertos: La experiencia ha demostrado que, además de la apertura legal y técnica de los datos, hay que lograr al menos dos cosas más para alcanzar una cultura de datos abiertos: 
   • A menudo los departamentos gubernamentales no están acostumbrados a compartir datos y ha sido necesario crear una mentalidad y educarles en esta finalidad. 
   • Además, los datos deben convertirse, si es posible, en la base exclusiva para la toma de decisiones; en otras palabras, las decisiones deben estar basadas en los datos. 
   • Además se requieren cambios culturales por parte de todo el personal implicado, fomentando la divulgación proactiva de datos, lo que puede asegurar que los datos estén disponibles incluso antes de que se soliciten. 

Paso 3: Seguimiento de la reutilización y la sostenibilidad

Otra actividad importante es la consulta y el compromiso tempranos con los usuarios potenciales, a los que, además de informar sobre los datos abiertos, se debe animar a utilizarlos y reutilizarlos y a seguir participando.  

1. Apoyar la participación ciudadana: Una vez abiertos los datos, deben ser descubiertos por los usuarios potenciales. Para ello hay que desarrollar una estrategia de promoción, que puede comprender anunciar la apertura de los datos en comunidades de datos abiertos y los canales de medios sociales pertinentes. 

2. Apoyar el compromiso internacional: Las asociaciones internacionales aumentarían aún más los beneficios de los datos abiertos, por ejemplo, mediante la colaboración sur-sur y norte-sur. Especialmente importantes son las asociaciones que apoyan y crean capacidades para la reutilización de los datos, ya sea mediante el uso de IA o sin ella. 
3. Apoyar la participación beneficiosa de la IA: Los datos abiertos ofrecen muchas oportunidades a los sistemas de IA. Para aprovechar todo el potencial de los datos, es necesario potenciar que los desarrolladores hagan uso de ellos y desarrollen sistemas de IA en consecuencia.  Al mismo tiempo, hay que evitar el abuso de los datos abiertos para aplicaciones de IA irresponsables y perjudiciales. Una práctica recomendada es mantener un registro público de qué datos han utilizado los sistemas de IA y cómo lo han hecho.
4. Mantener datos de alta calidad: Muchos datos quedan obsoletos rápidamente. Por lo tanto, los conjuntos de datos deben actualizarse con regularidad. El paso "Mantener datos de alta calidad" convierte esta directriz en un bucle, ya que enlaza con el paso "Reunir y recopilar datos de alta

Conclusiones

Estas directrices sirven como una llamada a la acción por parte de la UNESCO sobre la ética de la inteligencia artificial.  Los datos abiertos son un requisito previo y necesario para el seguimiento y la consecución del desarrollo sostenible.  

Debido a la magnitud de las tareas, los gobiernos no sólo deben adoptar la apertura de los datos, sino también crear condiciones favorables para una participación beneficiosa de la IA que cree nuevos conocimientos a partir de los datos abiertos, para una toma de decisiones basada en pruebas. 

Si los Estados Miembros de la UNESCO siguen estas directrices y abren sus datos de manera sostenible, crean capacidades, así como una cultura impulsada por los datos abiertos, podremos conseguir un mundo en el que los datos no sólo sean más éticos, sino que las aplicaciones sobre estos datos sean más certeras y beneficiosas para la humanidad. 

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