OECD. 2025. Sharing Trustworthy AI Models with Privacy‑Enhancing Technologies. OECD Artificial Intelligence Papers, no. 38. París: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/a266160b-en.
El documento aborda el papel de las tecnologías que mejoran la privacidad (Privacy-Enhancing Technologies, PETs) en el desarrollo de modelos de IA confiables. Clasifica los usos de estas tecnologías en dos grandes grupos: por un lado, aquellas que permiten mejorar el rendimiento de los modelos sin exponer los datos, como el federated learning, los entornos de ejecución confiables (TEEs) o la computación multipartita segura (SMPC); por otro, tecnologías que posibilitan la creación y compartición confidencial de modelos, como la privacidad diferencial y el cifrado homomórfico. Estas herramientas son fundamentales para proteger la privacidad y la propiedad intelectual, y para fomentar la colaboración en entornos sensibles. El informe señala que, si bien estas tecnologías tienen un gran potencial, no son soluciones mágicas: su utilidad requiere combinaciones cuidadosas y equilibradas, y todavía presentan desafíos en términos de eficiencia y facilidad de uso. Por ello, se recomienda que los gobiernos impulsen su adopción mediante marcos regulatorios flexibles, apoyo a la I+D y espacios de prueba como los regulatory sandboxes.
El uso de tecnologías como trusted execution environments (TEEs), federated learning, y secure multi-party computation para procesar y ensayar datos sin comprometer su confidencialidad. El uso de datos sintéticos y differential privacy ayuda a reducir la dependencia de datos reales. Para colaborar o compartir modelos sin revelar información protegida, se combinan herramientas como MPC, federated learning, HE, TEE y differential privacy. Estas herramientas permiten crear y utilizar modelos manteniendo su confidencialidad y la de sus datos subyacentes.
Aunque prometedoras, las PETs enfrentan retos técnicos —como complejidad, eficiencia, usabilidad y equilibrio entre utilidad y privacidad— y barreras regulatorias o institucionales que dificultan su adopción amplia.
El informe sugiere que los gobiernos fomenten el uso de PETs mediante:
- Orientaciones y guías reguladoras
- Regulatory sandboxes para innovación controlada
- Apoyo a I +D +i
- Desafíos o concursos para estimular el desarrollo
- Compras públicas estratégicas
- Desarrollo de habilidades y competencias institucionales
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