La inteligencia artificial (IA) ha transformado el proceso de toma de decisiones tanto en las empresas como en las administraciones públicas. Además de las recomendaciones personalizadas que se reciben todos los días. Hoy es habitual que un algoritmo de IA decida si se concede un crédito o si una persona recibe o no una subvención. Además, a nivel personal, es habitual recibir recomendaciones personalizadas de libros, música o películas. Pero, en estas situaciones surge una pregunta clave: ¿está la inteligencia artificial libre de sesgos y prejuicios? En esta entrada, se analizarán los tipos de sesgos que pueden afectar a la IA. La cual, a pesar de los mitos, no esa completamente libre de prejuicios. Explicando cómo pueden afectar estos a la toma de decisiones de los sistemas, comparándolos con los prejuicios humanos.
¿Cuáles son los sesgos y prejuicios de la IA?
Las IA no son sistemas libres de sesgos ni prejuicios. A pesar de ser modelos matemáticos, es habitual que durante su creación se introduzcan sesgos de diferentes formas. Entendiendo como tales cualesquiera tipos de parcialidad o tendencia en los algoritmos que puede llevar a decisiones injustas o discriminatorias. Estos sesgos pueden proceder de diferentes causas:
1. Sesgo en los datos
El sesgo en los datos aparece cuando la información utilizada para entrenar un modelo de IA no representa adecuadamente la realidad. Por lo que el modelo refleja este sesgo en sus decisiones. Algo que puede estar causado por la falta de diversidad en los datos, la presencia de información errónea o incompleta, o la sobre-representación de ciertos grupos.
2. Sesgo algorítmico
Otra fuente habitual de sesgo es el algorítmico, donde las decisiones y suposiciones implícitas en el diseño del algoritmo pueden producir parcialidad en las decisiones. En estos casos, incluso con datos perfectos, un algoritmo mal diseñado puede perpetuar sesgos.
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3. Sesgo de interacción
La propia interacción de los usuarios con los sistemas de IA también puede llevar a que estos induzcan decisiones sesgadas. Por ejemplo, los motores de búsqueda pueden perpetuar sesgos al mostrar resultados basados en búsquedas previas que reflejan prejuicios.
4. Sesgo de interpretación
Finalmente, el sesgo de interpretación se produce cuando los resultados de la IA son interpretados de manera incorrecta por los usuarios. Las expectativas y creencias de los usuarios pueden influir en la interpretación de los resultados de la IA.
Comparación con los prejuicios humanos
Para poner en contacto los sesgos que existe en la IA, es útil comparar estos con los prejuicios humanos. Las personas también son susceptibles a una variedad de sesgos cognitivos que afectan su toma de decisiones. Algunos ejemplos incluyen:
1. Sesgo de confirmación
El sesgo de confirmación es la tendencia a buscar y valorar la información que confirma las creencias preexistentes, ignorando la evidencia en contra.
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2. Sesgo de disponibilidad
El sesgo de disponibilidad ocurre cuando las personas juzgan la probabilidad de eventos basándose en la facilidad con la que pueden recordar ejemplos recientes o vívidos.
3. Sesgo de anclaje
El sesgo de anclaje es la tendencia a depender demasiado de la primera información recibida (lo que se llama “ancla”) al tomar decisiones.
4. Sesgo de representatividad
Este sesgo lleva a las personas a categorizar situaciones basándose en patrones estereotípicos, a menudo ignorando la probabilidad real de los eventos.
Aunque los sesgos humanos y los de la IA son diferentes, ambos pueden conducir a decisiones injustas y discriminatorias. Sin embargo, a diferencia de los humanos, los sesgos en la IA pueden amplificarse y extenderse rápidamente debido a la escala y la velocidad de los procesos automatizados. Un modelo de IA puede tomar miles o millones de decisiones en segundos.
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Orígenes de los sesgos en la IA
Una vez identificados los posibles sesgos presentes en la IA, se puede analizar el origen de estos. Algo clave para poder mitigarlos.
1. Sesgo en los datos de entrenamiento
Posiblemente, la principal causa de sesgos en la IA suelen estar en los presentes en los datos de entrenamiento. Los algoritmos de IA aprenden patrones a partir de los datos con los que se entrenan. Si estos datos están sesgados, el modelo resultante también lo estará.
Ejemplos de sesgos en datos de entrenamiento
Datos demográficos no representativos: Si un sistema de reconocimiento facial se entrena predominantemente con imágenes de personas de un grupo demográfico específico, es probable que tenga un rendimiento inferior con personas de otros grupos.
Historiales de decisiones sesgados: Los sistemas de IA utilizados en la contratación de personal pueden perpetuar sesgos históricos si se entrenan con datos que reflejan prácticas de contratación discriminatorias del pasado.
2. Mala selección de datos
Incluso si los datos son representativos, una mala selección de estos datos también puede introducir sesgos. Esto puede suceder cuando se excluyen subconjuntos relevantes de datos o cuando se seleccionan datos que no reflejan de forma precisa la realidad.
Ejemplos de mala selección de datos
Exclusión de datos importantes: Un modelo de IA utilizado para predecir el riesgo de volver a delinquir usado para decir si se deja en libertad a una persona puede tomar decisiones sesgadas si excluye datos socioeconómicos relevantes.
Datos desbalanceados: Un conjunto de datos desbalanceado, donde ciertas categorías están sobrerrepresentadas, puede llevar a un modelo que no generaliza bien a la población completa. Produciendo decisiones sesgadas sobre las categorías infrarrepresentadas.
Perpetuación de los sesgos
Una vez que los sesgos se introducen en un modelo de IA, pueden perpetuarse y amplificarse a lo largo del tiempo. Esto es particularmente preocupante en sistemas de IA que se actualizan continuamente con nuevos datos, ya que los sesgos iniciales pueden influir en futuras decisiones y reforzar patrones discriminatorios.
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Ciclo de retroalimentación negativa
Un ciclo de retroalimentación negativa ocurre cuando las decisiones sesgadas de un sistema de IA afectan los datos futuros que se utilizan para actualizarlo, creando un ciclo continuo de sesgos. Esto es, los nuevos datos vendrán ya sesgados. Por ejemplo, un sistema de selección de empleados que favorece ciertos perfiles puede llevar a que esos perfiles se encuentran sobre-representados en los futuros conjuntos de datos de entrenamiento, perpetuando así el sesgo.
Efectos en la sociedad
Los sistemas de IA sesgados pueden tener efectos en la sociedad. Por ejemplo, un algoritmo de predicción del crimen que sesga contra ciertas comunidades puede llevar a un aumento de la vigilancia en estas, perpetuando la idea de que en estas se da una mayor criminalización y, por lo tanto, aumenta la desconfianza.
Estrategias para la mitigación de los sesgos en IA
Al conocer las causas por la que aparecen los sesgos en los sistemas de IA, se puede implementar estrategias para intentar mitigar su aparición.
1. Mayor diversificación de datos
Una de las estrategias más efectivas para mitigar los sesgos en la IA es asegurarse de que los datos de entrenamiento sean representativos. Incluyendo datos sobre minorías. Esto implica recolectar datos a partir de múltiples fuentes y asegurarse de que todos los grupos demográficos estén adecuadamente representados.
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2. Evaluación y auditoría continua de las decisiones
La evaluación continua y la auditoría de los modelos de IA es crucial para la identificación y corrección de los sesgos. Esto incluye el uso de métricas de equidad y pruebas de sensibilidad para detectar sesgos antes de implementar los modelos en el mundo real.
3. Transparencia y explicabilidad
Aumentar la transparencia y la explicabilidad de los algoritmos de IA puede ayudar a identificar y mitigar sesgos. Los desarrolladores deben documentar cómo se entrenaron los modelos, qué datos se utilizaron y qué decisiones se tomaron durante el proceso de desarrollo.
4. Implementación de normas éticas
El desarrollo e implementación de normas éticas en el desarrollo y uso de IA es clave. Las normas deberían guiar la toma de decisiones y asegurar que se consideren las implicaciones éticas en cada etapa del proceso de desarrollo.
5. Uso de algoritmos justos y no discriminatorios
Investigar y desarrollar algoritmos específicamente diseñados para ser justos y no discriminatorios también puede ayudar a mitigar los sesgos. Esto incluye técnicas como el ajuste de los resultados para asegurar la equidad entre diferentes grupos.
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6. Educación y concienciación
Fomentar la educación y la concienciación sobre los sesgos en la IA tanto entre los desarrolladores como los usuarios es clave. Además de informar al público en general. Comprender los riesgos y las implicaciones de los sesgos puede ayudar a promover prácticas más responsables y éticas.
Conclusiones
La inteligencia artificial no está libre de sesgos y prejuicios. Estos sesgos pueden proceder de los datos usados en el entrenamiento, las decisiones algorítmicas o las interacciones con los usuarios. Además, debido a la velocidad con la que se implementa y usan los sistemas de IA, pueden perpetuarse y amplificarse si no se gestionan adecuadamente.
Comparados con los prejuicios humanos, los sesgos en la IA pueden ser más difíciles de detectar y corregir debido a la naturaleza automatizada de la toma de decisiones. Sin embargo, con las estrategias adecuadas, es posible mitigar estos sesgos y desarrollar sistemas de IA más justos y equitativos.
Prestando atención a la diversificación de los datos, la evaluación continua, la transparencia y la explicabilidad, la implementación de normas éticas, el uso de algoritmos justos y la educación. Se puede mitigar en gran medida los sesgos de la IA. Mediante la adopción de estas prácticas, se puede conseguir IA que no sólo sea técnicamente avanzada, sino también socialmente responsable y ética.
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En última instancia, la clave para abordar los sesgos en la IA reside en una combinación de técnicas avanzadas y un compromiso firme con los valores éticos y la equidad. Al hacerlo, será posible estar seguro de que la inteligencia artificial beneficiará a toda la humanidad, sin perpetuar las desigualdades y los prejuicios existentes que se buscan superar.
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