El Aprendizaje Automático (Machine Learning) está transformando la actividad humana en múltiples áreas. Afectando a la toma de decisiones, entre otros, en sectores como la banca, analizando el riesgo de crédito de las operaciones para seleccionar aquellas que viables y cuáles no, el retail, recomendando los productos que pueden ser de interés para los clientes, o el transporte, con la aparición de vehículos autónomos. Si bien, el uso del Machine Learning mejora la eficiencia de los procesos y la toma de decisiones, también plantean preguntas éticas importantes. En esta entrada, se analizarán algunos de los desafíos éticos del uso del Machine Learning para la toma de decisiones.
Sesgo de los modelos de Machine Learning
Uno de los principales problemas del uso de Machine Learning es el posible sesgo de los modelos. Los algoritmos de Machine Learning aprenden a tomar decisiones a partir de patrones que observan en los conjuntos de datos de entrenamiento que se les proporciona. Si estos datos contienen sesgos, ya sean explícitos o implícitos, el modelo resultante los perpetúa, incluso los podría llegar a acentuar. Por ejemplo, un algoritmo de contratación entrando con los datos de una empresa en la que ha existido una preferencia por la contratación de hombre (o mujeres) aprenderá a usar el género para discriminar los candidatos y favorecer a los hombres (o mujeres), incluso si los candidatos del género contrario están más calificados.
La presencia de sesgo en modelos es uno de los principales desafíos éticos del uso del Machine. Especialmente cuando se utilizan para tomar decisiones importantes que afectan la vida de las personas, como en la contratación, los préstamos, la atención médica y la justicia. Pudiendo conducir a una discriminación de ciertos grupos de población y reforzar las desigualdades existentes.
Falta de transparencia y rendición de cuentas
Otro de los principales desafíos éticos del uso del Machine Learning es la falta de transparencia de los modelos. Muchos modelos, especialmente los más avanzados, se utilizan como “cajas negras”, lo que significa que comprender por qué se ha tomado la decisión es una tarea complicada o imposible para el usuario. Lo que hace extremadamente difícil cuestionar las decisiones para las personas afectadas por estas.
Publicidad
Además, esta falta de transparencia hace que sea difícil identificar y corregir los errores y sesgos que existen en los modelos. Al ser una máquina la que toma la decisión, también es difícil determinar quién es responsable cuando las decisiones basadas en Machine Learning son perjudiciales para algunas personas.
Impacto en la autonomía de las personas
El uso de modelos de Machine Learning puede deshumanizar el proceso de toma de decisiones. En lugar de interactuar con personas que pueden comprender y simpatizar con circunstancias únicas y especiales, las personas se ven obligadas a lidiar con máquinas impersonales que toman decisiones basadas en datos fríos y cálculos matemáticos.
Esto se traduce en un impacto en la autonomía de las personas. Cuando las decisiones son tomadas por modelos, las personas pueden sentir que tienen menos control sobre sus vidas y su futuro. Esto puede ser especialmente problemático en contextos en los que las decisiones basadas en algoritmos pueden tener consecuencias graves, como en la justicia penal o la atención médica.
Soluciones a los desafíos éticos del uso del Machine Learning
Las posibles soluciones a los desafíos éticos del uso del Machine Learning en la toma de decisiones requieren diferentes enfoques. Una parte clave será la regulación. Los gobiernos podrán diseñar una regulación para proteger los derechos y la dignidad de las personas y para promover un equilibrio que reduzca los efectos no deseados. Aunque, la competencia que existe entre los diferentes países para liderar este sector puede hacer que la regulación no sea homogénea a nivel global y provoque una desventaja para aquellos países que restringen el desarrollo.
Publicidad
Por otro lado, los principios éticos deberían guiar tanto a los desarrolladores como a los usuarios de Machine Learning para evitar que el uso de los modelos pueda ser problemática. Aunque esto sea complicado. Las iniciativas de transparencia pueden ayudar a revelar y corregir los sesgos y errores en los modelos, y garantizar que los algoritmos sean comprensibles y responsables.
Conclusiones
El uso de Machine Learning puede mejorar la toma de decisiones haciendo que estas sean más objetivas y eficientes. Sin embargo, su uso también plantea importantes desafíos éticos. La existencia de sesgos en los datos de entrenamiento de los modelos puede hacer que estos se perpetúen, e incluso se acentúan. También la falta de transparencia de algunos modelos es un problema ético, lo que además complica la posible corrección de errores. Finalmente, también se debería tener en cuenta el impacto que puede tener en la autonomía de las personas.
Además, para solucionar los desafíos éticos del uso del Machine Learning es necesario una regulación adecuada que soluciona los problemas y no afecte de forma negativa al desarrollo. Algo que es complicado debido a la competencia que existe entre países para liderar este sector.
Deja una respuesta