La inteligencia artificial (IA) ha transformado diversos sectores, agilizando las operaciones y mejorando el juicio a través de técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, estos avances también han resultado en un desafío importante: los prejuicios en los sistemas de inteligencia artificial. A veces, una IA puede repetir patrones injustos o sesgados a partir de la información que aprendió, lo que puede hacer que trate a algunas personas de manera diferente según su grupo.
Esto es muy importante en áreas importantes como la contratación, los tribunales y la seguridad de las personas. Abogar por una IA moralmente sólida es crucial para garantizar que su utilización se alinee con los principios de justicia e igualdad social.
¿Qué son los sesgos en la inteligencia artificial?
El sesgo en la inteligencia artificial se origina predominantemente en dos factores principales: los conjuntos de datos empleados para el entrenamiento del modelo y las decisiones tomadas por los programadores durante su desarrollo.
Un ejemplo claro es el uso de sistemas de contratación automatizados que, si se capacitan con datos anteriores en los que hay mayor presencia de hombres, a menudo seguirán favoreciendo a los hombres a la hora de elegir candidatos. Es útil conocer estas creencias injustas y ordenarlas, para que podamos intentar no tenerlas.
Sesgo de selección o muestra: este fenómeno se produce cuando el conjunto de datos empleado para el entrenamiento del algoritmo carece de representación proporcional de la población objetivo para el modelado.
Sesgo de confirmación: este fenómeno surge cuando se prefiere la evidencia que corrobora las conjeturas establecidas, mientras que se pasan por alto los datos contradictorios.
Prejuicio o sesgo de estereotipos: ocurre cuando los sistemas de inteligencia artificial amplifican los estereotipos prevalecientes, lo que puede ocurrir sin querer, perpetuando puntos de vista culturales restrictivos o perjudiciales.
Sesgo de etiquetado: estos prejuicios se introducen cuando las categorizaciones aplicadas a los datos de entrenamiento se basan en evaluaciones individuales o se administran de manera no uniforme.
Sesgo de omisión: es fundamental reconocer que la precisión predictiva de un modelo puede verse afectada si se omiten características en el entrenamiento, ya que es posible que el sistema no se generalice bien en escenarios reales.
Oración: El sesgo de automatización ocurre cuando las personas confían demasiado en las decisiones de la computadora sin verificarlas y aceptan errores del sistema, lo que puede ser especialmente malo en trabajos importantes como el trabajo de un médico.
¿Cómo combatir los sesgos en la inteligencia artificial?
Para combatir estos prejuicios, es vital enriquecer la heterogeneidad de los conjuntos de datos de entrenamiento y realizar exámenes éticos persistentes de los algoritmos. La variedad de datos es un elemento crucial, ya que una recopilación de datos completa e inclusiva minimiza la probabilidad de que se representen únicamente perspectivas o verdades específicas. Las auditorías, por el contrario, permiten a las entidades examinar y modificar persistentemente algoritmos para identificar y rectificar posibles prejuicios.
Una mayor transparencia en el desarrollo y la aplicación de algoritmos ayuda a garantizar que las determinaciones automatizadas estén sujetas al escrutinio y la comprensión por parte de los usuarios y administradores de la tecnología. Otra estrategia es fomentar la intervención humana. Vigilar los resultados de los procesos computacionales permite a los humanos rectificar posibles imprecisiones y determinar la aplicación adecuada de la inteligencia artificial. Esto garantiza que las opciones se analicen a través de una lente crítica y moral, lo que convierte a la IA en un complemento beneficioso en lugar de un reemplazo.
La Inteligencia Artificial alberga la capacidad de revolucionar nuestra existencia. sin embargo, su poder requiere una supervisión juiciosa. Para garantizar que la inteligencia artificial respete la justicia y la igualdad, es imperativo adoptar medidas como la supervisión humana, la variedad en las muestras de datos y la claridad en los procedimientos de examen. Con estas tácticas, podemos disminuir los prejuicios y avanzar hacia una era en la que la IA fomente los ideales de una comunidad inclusiva e igualitaria.
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