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Buena práctica Importada

Revisión de Desclasificación con Aprendizaje Automático — el Triaje por IA de Cables Diplomáticos del Departamento de Estado de EE. UU.

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Ante el plazo de desclasificación a los 25 años, el Departamento de Estado de EE. UU. entrenó un modelo de IA que decidió con confianza más del 60% de 121.536 cables diplomáticos en minutos, coincidiendo con revisores humanos en 97-99% de los casos.

121536 cables
Cables diplomáticos procesados en la cohorte de 1998 (2023)
60 % of cohort (>72,000 cables)
Cables decididos con confianza por el modelo (2023)
97-99 %
Concordancia con los revisores humanos en el conjunto de validación (2023)
99.29 %
Exactitud en las decisiones de desclasificación (informe independiente) (2023)
81.43 %
Exactitud en las decisiones de retención (informe independiente) (2023)
400000 USD
Coste de desarrollo (2022-2023)
47218 cables (39% of cohort)
Cables que aún requirieron revisión manual humana (2023)

Detalles

Madurez
En expansión
Promotor
U.S. Department of State — Office of Information Programs and Services (Declassification Division) / Center for Analytics
Período
2022-2024
Palabras clave
records management, declassification, government transparency, machine learning, FOIA

Contexto

La Orden Ejecutiva 13526 exige que las agencias del gobierno de EE. UU. revisen los registros clasificados para su desclasificación automática al cumplir 25 años, y el volumen de cables diplomáticos del Departamento de Estado se ha multiplicado por seis desde la década de 1990, haciendo cada vez más insostenible una revisión manual completa.

Objetivos

A partir de octubre de 2022, la División de Desclasificación, la Oficina de Gestión de Recursos de Información y el Center for Analytics se propusieron entrenar un modelo de aprendizaje automático supervisado con decisiones de desclasificación humanas anteriores, para clasificar los cables en las categorías 'desclasificar con confianza', 'mantener clasificado con confianza' y 'requiere revisión humana', reduciendo el volumen que necesita revisión manual completa.

Actividades

El modelo se entrenó con decisiones de desclasificación humanas sobre cables de 1995-1997. Tras un proyecto piloto exitoso, fue elevado a Programa pleno en 2023 y aplicado a la cohorte de 1998, con 121.536 cables, generando una puntuación de confianza y una categoría por cada cable.

Resultados

El modelo decidió con confianza más de 72.000 cables (alrededor del 60% de la cohorte) en 20 a 30 minutos de cómputo cada uno, frente a aproximadamente un año de revisión manual anteriormente. El Departamento de Estado reporta una concordancia del 97-99% con los revisores humanos en el conjunto de validación; un informe independiente de la American Historical Association ofrece cifras más detalladas: 99,29% de exactitud en las decisiones de desclasificación frente a 81,43% en las decisiones de retención, y un coste de desarrollo de unos 400.000 dólares. Alrededor del 39% de los cables (47.218 de 121.536) todavía requirieron revisión manual humana porque el modelo no pudo clasificarlos con confianza.

Conclusiones

El Departamento describe el modelo como deliberadamente 'sobreprotector', que se equivoca hacia la retención cuando existe incertidumbre, y advierte contra generalizar los resultados a otros tipos de registros sin un nuevo entrenamiento; los proyectos piloto independientes de búsqueda asistida por IA para solicitudes FOIA siguen en fase temprana de pruebas, sin implementación completa.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — Development cost reported at approximately $400,000 (American Historical Association account); no separate operating-cost figures published.
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año) — Model training began October 2022 on a pilot basis; redesignated a full Program in 2023 and applied to the 121,536-cable 1998 cohort, each confidently-decided cable processed in 20-30 minutes of computing time versus roughly a year of manual review previously.
Personal y competencias
Declassification Division, Bureau of Information Resource Management, Center for Analytics

Condiciones para el éxito

  • Training on a large corpus of prior human declassification decisions (1995-1997 cables) before deployment
  • Deliberately calibrating the model to be 'overprotective' (erring toward withholding) when confidence is low
  • Retaining mandatory human review for the ~39% of cases the model cannot confidently classify

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
national government agency
Escala
national
Nivel de ingresos
high_income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

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