GMV llança uTile per accelerar l’ús de la intel·ligència artificial de confiança
L’ètica i la privacitat de les dades són condicions imprescindibles per fer de confiança l’ús per part de les organitzacions de la intel·ligència artificial (IA). Perquè la implantació de la IA per part dels diferents sectors s’acceleri i aprofiti tot el seu potencial, requereix la millora dels algorismes d’aprenentatge automàtic, sense comprometre la confidencialitat de les dades. Ara bé, és utòpic l’equilibri entre la privacitat i la possibilitat d’utilitzar les dades? Com a resposta a aquesta pregunta la multinacional tecnològica GMV acaba de presentar uTile PET (Privacy-Enhancing Technologies):solució que ens permet fer càlculs de manera segura i privada sobre dades distribuïdes, sense exposar-les ni moure-les de les organitzacions.
uTile permet aprofitar també les dades confidencials per millorar els algorismes d’aprenentatge automàtic i models analítics, complint en tot moment els requisits organitzatius, garantint la privacitat de les dades, així com les normatives vigents. José Carlos Baquero, director d’Intelligència Artificial i Big Data de Secure e-Solutions de GMV, ha declarat sobre aquest tema: «Amb uTile no necessitem triar entre privacitat de les dades i la possibilitat d’utilitzar-les, ja que aprofita mètodes criptogràfics avançats que mantenen les dades xifrades mentre es fan tots els còmputs necessaris. D’aquesta manera, uTile habilita la possibilitat que les dades sensibles de les organitzacions mai siguin ni exposades ni transferides a través de departaments, organitzacions o diferents països. És més, ni tan sols els propietaris de les dades han de confiar les seves dades a tercers. Aquestes romanen protegides darrere dels controls interns de les organitzacions, ja sigui on-premise o cloud, i la informació sensible roman privada durant el còmput que fem».
D’una banda, cada vegada es generen més dades que contenen informació sensible i privada i, per una altra, les organitzacions cada vegada més utilitzen analítica avançada els algorismes de la qual utilitzen dades, amb bona i mala qualitat, amb les seves restriccions de seguretat i privacitat, etc., i els científics de dades tenen de vegades problemes per accedir a aquesta informació.
Segons el World Economic Fòrum en el seu informe “Transforming Paradigms: A Global AI in Financial Services Survey”, publicat el passat 29 de febrer de 2020, destacava que els requeriments per a la protecció de dades i la seva compartició semblen ser la primera i, generalment, la dificultat reguladora més gran per a la implementació de la IA.
Dins del programa del Ministeri d’Economia i Empresa de Tecnologies Habilitadores Digitals, GMV està desenvolupant el cas d’ús relacionat amb la comparativa de l’eficàcia dels tractaments clínics en el qual els hospitals, centres assistencials, centres de recerca i indústries farmacèutiques tenen la necessitat de confrontar els resultats de salut per obtenir millors conclusions quant a l’eficàcia dels tractaments. Tanmateix, les dades dels pacients estan especialment protegides pel GDPR, complementada a Espanya per la Llei d’autonomia del pacient. Amb uTile podem compartir informació tan útil com la supervivència, el valor dels biomarcadors, el pronòstic, l’edat mitjana dels pacients, etc., dels tractaments clínics.
En definitiva, totes les organitzacions poden beneficiar-se d'uTile (que aconsegueix l’equilibri entre privacitat i ús de dades), en compartir i fins i tot monetitzar de manera segura el coneixement basat en les seves dades, gràcies a la computació xifrada, complint la privacitat de les fonts de dades distribuïdes i facilitant l’intercanvi segur d’informació.