¿Es la inteligencia artificial imparcial y objetiva? Desmitificando la imparcialidad de la IA [Mitos de la Inteligencia Artificial 6]

Una de las afirmaciones que suelen realizar acerca de la inteligencia artificial (IA) es que sus conclusiones son imparciales y objetivas. Por lo que es capaz de tomar decisiones sin los prejuicios y sesgos que afectan a los humanos. Sin embargo, este es un mito que requiere un análisis en detalle para saber si la IA es realmente imparcial y objetiva. En esta entrada, se analizará qué se puede entender por imparcialidad y objetividad, cómo se puede observar estas cualidades en los modelos de IA, la necesidad de auditorías para garantizar la imparcialidad y las implicaciones de disponer de una la inteligencia artificial imparcial.

Reflexionando sobre la imparcialidad y objetividad

Antes de entrar en detalle acerca de si es la inteligencia artificial imparcial y objetiva, es necesario reflexionar sobre estos dos conceptos.

Imparcialidad

La imparcialidad se refiere a la ausencia de prejuicios o favoritismos. Una inteligencia artificial imparcial debería tratar a todos los individuos o casos de manera equitativa, sin favorecer a unos sobre otros. Para que esto se logre, es necesario que los algoritmos deban tomar decisiones basadas en datos y criterios objetivos, sin la presencia de sesgos que perjudiquen a ciertos grupos.

Objetividad

La objetividad está relacionada con la capacidad de basar decisiones en hechos y datos verificables, en lugar de opiniones o sentimientos subjetivos. Una IA objetiva sería aquella únicamente usa información precisa para llegar a conclusiones. Minimizando de esta manera la presencia de factores subjetivos.

Imparcialidad en los modelos clásicos de IA

Una vez revisado que se puede entender por imparcialidad y objetividad, se puede analizar si los modelos clásicos, como una regresión logística, son objetivos e imparciales.

Imparcialidad en modelos de regresión logística

La regresión logística es un modelo de aprendizaje automático que se usa para predecir la probabilidad de la clase a la que pertenece un registro. Por ejemplo, en el sector financiero se usa para predecir si un préstamo se va a devolver o no y, por lo tanto, conceder o no. En teoría, la regresión logística es imparcial, ya que utiliza fórmulas matemáticas para predecir la probabilidad de cada una de las opciones. Pero, en la práctica, esto no es siempre así.

Para entrenar un modelo de regresión logística es necesario contar con una serie de datos históricos. En el caso de las entidades financieras, para decidir si concede o no un préstamo, estas usan datos como el historial crediticio, los ingresos y otras deudas que tenga el solicitante. Si bien el modelo puede parecer imparcial, los datos en los que se basa pueden contener sesgos históricos. Por ejemplo, si históricamente ciertos grupos han tenido un menor acceso al crédito, el modelo podría perpetuar estas desigualdades al ser más restrictivo con estos.

Limitaciones de la imparcialidad en modelos clásicos

A pesar de su aparente imparcialidad, los modelos clásicos como la regresión logística pueden estar influenciados por los datos utilizados para entrenarlos. Aunque la matemática es imparcial, los datos pueden que no. Si los datos están sesgados, las decisiones del modelo también lo estarán. Algo que subraya la importancia que tiene la calidad y representatividad de los datos para el entrenamiento de cualquier modelo de IA.

Imparcialidad en modelos de aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo son mucho más complejos que los modelos estadísticos clásicos. Estos modelos pueden procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones que no son evidentes para las personas. Sin embargo, esta complejidad también los hace más susceptibles a incorporar y amplificar los sesgos presentes en los conjuntos de datos de entrenamiento.

Algo que se puede ver en los modelos de reconocimiento facial. Los sistemas de reconocimiento facial basados en aprendizaje profundo han demostrado tener tasas de error más altas en ciertos grupos raciales. Esto se debe a que los datos de entrenamiento a menudo no son representativos de la diversidad de la población. Como resultado, el modelo puede ser imparcial en sus algoritmos, pero no en sus resultados.

Mejorar la imparcialidad en los modelos de IA

Como se ha visto en las secciones anteriores, los modelos de IA pueden perpetuar los sesgos que existen en los datos usados para su entrenamiento. Por ejemplo, denegando los préstamos a grupos a los que no solían tener acceso al crédito. Un hecho que nos da una pista sobre cómo se puede mitigar los programas de parcialidad o falta de objetividad en los modelos de IA. Algunas de las acciones que se pueden tomar para mitigar los sesgos en la IA son:

• Recolección de datos representativos: Asegurar que los datos de entrenamiento incluyen una amplia representación de todos los grupos demográficos.
• Normalización de datos: Ajustar los datos para eliminar disparidades entre diferentes grupos. Asegurando que los registros para cada uno de los grupos demográficos sean proporcionales a su tamaño.
• Algoritmos de equidad: Utilizar algoritmos diseñados para minimizar sesgos, como aquellos que ajustan las predicciones para igualar las tasas de error entre grupos.

Necesidad de auditorías para garantizar la imparcialidad de la IA

Debido a la complejidad de los modelos de IA y el potencial de la presencia de sesgos en estos, es necesario realizar auditorías de manera regular. Mediante las que se pueden identificar y abordar sesgos ocultos. Aumentando la transparencia en la toma de decisiones y la confianza en los sistemas de IA. Algunos de los pasos que deberían incluir estas auditorías serían los siguientes:

• Evaluación de los datos: Revisar los datos de entrenamiento para detectar posibles sesgos.
• Pruebas de equidad: Aplicar métricas de equidad para evaluar cómo el modelo trata a diferentes grupos.
• Validación de los resultados: Comparar los resultados del modelo con casos reales para verificar su precisión y equidad.

Implicaciones de una IA completamente imparcial y objetiva

Aunque es complicado, conseguir una IA completamente imparcial y objetiva podría transformar la toma de decisiones en diversos sectores. Por ejemplo, en la justicia, podría contribuir a decisiones más justas y equitativas. Además de este, en el ámbito de la salud, podría mejorar los diagnósticos y tratamientos sin discriminación.

Desafíos para una IA imparcial y objetiva

El principal problema para garantizar la imparcialidad son los datos usados en el entrenamiento de la IA. Los datos siempre reflejan algún grado de sesgo, ya sea cultural, social o económico. En segundo lugar, están los algoritmos. Estos están diseñados por personas, los cuales tienen sus propios prejuicios conscientes e inconscientes.

Impacto en la sociedad

La creación de sistemas de IA completamente imparciales podría reducir significativamente las desigualdades y promover la equidad en diversos ámbitos. Sin embargo, es crucial considerar las implicaciones éticas y sociales de depender de máquinas para tomar decisiones críticas. El uso de la IA para la toma de decisiones importantes plantea preguntas éticas sobre la responsabilidad y la autonomía de estas. ¿Quién es responsable si una decisión tomada por una IA resulta perjudicial? ¿Cómo se asegura que la IA respete los valores y derechos humanos? Preguntas que, por ejemplo, ya nos podemos plantear sobre los coches autónomos: ¿quién es el responsable cuando estos provocan daños a una persona?

Conclusiones

Una inteligencia artificial imparcial y objetiva es un resultado ideal que aún no se ha alcanzado. Aunque la IA tiene la capacidad de tomar decisiones más justas que las personas, sigue estando influenciada por los sesgos presentes en los datos y los algoritmos.

Para avanzar hacia una IA más imparcial y objetiva, es necesario mejorar la recolección de datos, aumentar la transparencia de los algoritmos y realizar auditorías.

En última instancia, la IA puede ser una herramienta para aumentar la justicia y la equidad, pero solo si se gestiona de manera responsable. Asumiendo que la imparcialidad absoluta puede ser inalcanzable. Aunque, el esfuerzo para alcanzar este ideal puede tener un impacto significativo en la sociedad.

Imagen de Alexandra_Koch en Pixabay