NOELIA GÓMEZ SÁNCHEZ | Fotografía: Pixabay |
En los últimos años, la Inteligencia Artificial ha aumentado de manera exponencial en la sociedad, llegando a revolucionar la manera en la que trabajamos, interactuamos y tomamos nuestras decisiones. En cambio, a medida que la IA progresa y se incorpora en diversos ámbitos, surge un problema imprescindible que requiere especial atención: los sesgos. Pero, ¿qué son los sesgos en la Inteligencia Artificial?
Sesgos en la IA
Los sesgos aluden a la preferencia que tiene un sistema para elaborar resultados que benefician a un determinado grupo o individuo respecto a otros de forma injusta, habitualmente como la consecuencia de prejuicios en los datos usados en su desarrollo. Además, pueden ser tanto explícitos como implícitos, expresándose a través de diversas formas que impactan en la equidad y minuciosidad del modelo.
Hay múltiples circunstancias por las que pueden aparecer sesgos, algunas son: la calidad de los datos utilizados, las decisiones de proyecto llevadas a cabo por los ingenieros de la IA, así como los algoritmos en sí mismos.
Tipos de sesgos
Es clave identificar y clasificar los distintos tipos que existen y pueden surgir en la IA. Algunos de los tipos más habituales son:
- Sesgo de muestreo: surge cuando los datos usados para preparar un modelo no representan a la población en su conjunto, dando lugar a un prototipo que puede extenderse inapropiadamente en entornos no previstos.
- Sesgo de preconcepción: los prejuicios que existen en la sociedad de los investigadores y propulsores pueden contribuir en los resultados de los modelos, ocasionando sesgos que muestran creencias o suposiciones sociales.
- Sesgo de confirmación: tiene lugar cuando un algoritmo da más importancia a la información que avala una hipótesis o conclusión ya constituida, ignorando los datos que podrían rebatirla.
- Sesgo de historial: cuando los datos empleados para entrenar una maqueta evidencian injusticias históricas, el modelo puede perdurar y ampliar estas desigualdades.
- Sesgo de medición: aparece cuando las herramientas o procedimientos utilizados para reunir los datos son imprecisos, perjudicando la calidad de los documentos y, en consecuencia, los efectos del modelo.
- Sesgo de género: se manifiestan por la ausencia de la representatividad y diversidad en los datos de entrenamiento. Por ejemplo, los asistentes de voz, como Siri o Alexa, suelen tener voces femeninas, fortaleciendo estereotipos de género acerca de roles de asistencia y servicio.
- Sesgo racial: emerge en diversas aplicaciones, como por ejemplo: el reconocimiento facial. Algunos estudios han dejado claro que estos sistemas poseen mayores tasas de error al reconocer a distintos tipos de personas.
Consecuencias del sesgo en la IA
En el sector de la justicia y seguridad pública, los sistemas sesgados pueden dar lugar a decisiones equivocadas en procesos judiciales, como penas injustas o vigilancia exagerada sobre comunidades específicas. En cuanto al ámbito del empleo y la educación, pueden prolongar desigualdades históricas, restringiendo las oportunidades de varios grupos respecto de otros.
A medida que los casos de sesgo se hacen más populares, la población puede comenzar a desarrollar una repulsión hacia las soluciones mecanizadas, temiendo que sus vidas y decisiones queden en manos de algoritmos no ideados.
Atenuación del sesgo en la Inteligencia Artificial
Estas son algunas de las estrategias más eficientes para mitigar los sesgos:
- Diversidad en el desarrollo: un equipo variado de propulsores y expertos en IA puede ser clave para identificar y emprender sesgos inherentes, puesto que las distintas perspectivas son mas proclives a mostrar problemas que una multitud homogénea podría pasar por alto.
- Recolección de datos representativos: es crucial cerciorarse de que los conjuntos de datos usados para entrenar los modelos de IA sean propios de la población para impedir sesgos de muestreo y verificar que funcionen bien en todos los grupos.
- Pruebas rigurosas: estas pruebas deben contener análisis de cómo se actúa ante distintas demografías y contextos, manifestando que no sucedan resultados sesgados antes de su implementación.
- Monitorización continua: es imprescindible ejecutar monitorización continua para localizar cualquier sesgo que pueda haber surgido y así poder corregirlo.
- Transparencia y explicabilidad: prevalecer la transparencia sobre cómo funcionan los algoritmos y cuáles son sus obstáculos es crucial para crear confianza y posibilitar que los usuarios conozcan mejor sus decisiones.
Importancia de la ética en la IA
La ética de la Inteligencia Artificial debe ser el centro de las discusiones acerca del progreso y la implementación de tecnologías. Hay que tener en cuenta las amplias repercusiones que estas ciencias pueden tener en la sociedad, la economía y la vida de las personas. Fomentar un enfoque ético es imprescindible para crear marcos regulatorios que ratifiquen la justicia y equidad en la utilización de la IA.
El incipiente interés por la ética ha dado lugar a la creación de múltiples iniciativas y grupos de estudio que pretenden guiar la investigación y el progreso en el ámbito de la IA, impulsando un enfoque especializado en el ser humano. Estos esfuerzos muestran un reconocimiento generalizado de que, a raíz de que la IA avanza, la necesidad de precisión y compromiso se vuelve cada vez más preocupante.
Conclusión
A medida que la IA avanza en los aspectos fundamentales de nuestras vidas, es imprescindible que se lleven a cabo medidas responsables para abordar el sesgo y sus bifurcaciones. La lucha contra el sesgo no es solo una cuestión técnica, sino también una imposición ética que solicite el compromiso de investigadores, expertos y legisladores.
Si se actúa de forma proactiva y colaborativa, es probable impulsar un ámbito de desarrollo de tecnologías inteligentes que respeten y fomenten los principios de justicia y equidad. Es un reto y responsabilidad que tenemos que asumir en la búsqueda de un futuro mejor para todos.
