Es importante reconocer que la IA no está exenta de sesgo, esta es una característica humana inherente que puede influir en todo lo que creamos
La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta cada vez más poderosa en muchos aspectos de la vida moderna. Desde la atención médica hasta las finanzas y la justicia, la IA está transformando la forma en que tomamos decisiones y abordamos los problemas.
Pero al mismo tiempo, es importante reconocer que la IA no está exenta de sesgo, esta es una característica humana inherente que puede influir en todo lo que creamos, incluida la tecnología y, la Inteligencia Artificial (IA) no es la excepción. La IA aprende a partir de los datos que le proporcionamos, y estos datos a menudo reflejan las actitudes y prejuicios humanos existentes en nuestra sociedad.
Ya que definimos el sesgo, quizás te estés preguntando cómo se ve reflejada en la IA, te comparto un ejemplo: el reconocimiento facial. Estos sistemas se basan en algoritmos que comparan los rasgos faciales de una persona con una base de datos para determinar su identidad. Sin embargo, pueden estar sesgados si los datos utilizados para entrenarlos no son representativos de todas las poblaciones. Por ejemplo, si la mayoría de los datos de entrenamiento son de personas de piel clara, el sistema puede tener dificultades para reconocer a personas de piel oscura, generando errores de identificación y discriminación.
La falta de representatividad o completitud en los datos de entrenamiento, es uno de los principales temas que debemos abordar en el futuro cercano. ¿Por qué? Si bien el sesgo en la IA puede no ser intencional, definitivamente puede tener efectos significativos y discriminatorios hacia ciertos grupos de personas.
Para abordarlo, es importante fomentar la colaboración entre diferentes perspectivas y ángulos de la realidad. Y, deberá desaparecer a medida que continuamos avanzando en esta tecnología, es decir, crecer con las personas que la desarrollan y hacen uso de ella. Aquí hay algunas maneras en que podemos hacerlo:
Recopilación de datos más amplia y diversa: para evitar la exclusión de ciertos grupos, debemos asegurarnos de recopilar datos de manera más amplia y representativa. Esto significa recopilar datos de diferentes grupos demográficos y culturales, así como de diferentes regiones geográficas. Ad hoc a cada región y características de su población
Pruebas de sesgo: la realización de pruebas de sesgo en los algoritmos de IA es una forma efectiva de identificar y abordar el sesgo. Las pruebas de sesgo deben realizarse en diferentes etapas del proceso de desarrollo de la IA para garantizar que el sesgo se elimine de manera efectiva
Diseño de algoritmos más transparentes: es importante que los algoritmos de IA sean transparentes y explicables para que podamos entender cómo se toman las decisiones. Las personas usuarias debemos poder comprender cómo se han entrenado los algoritmos y cómo se han tomado las decisiones
Mayor diversidad en la programación de IA: los equipos de desarrollo de IA deben ser más diversos para garantizar que los prejuicios no se incorporen en los sistemas que están diseñando. Al tener una variedad de perspectivas representadas en el equipo, podemos reducir la probabilidad de sesgo
Compromiso con la ética: que todas las personas involucradas en la creación de la IA se comprometan a eliminar el sesgo y garantizar la equidad y la justicia en todas las aplicaciones de la tecnología. Este compromiso debe ser una parte integral del proceso de diseño de la IA desde el principio
En otras palabras, debemos considerar la IA sesgada menos como un problema que radica en la tecnología y más como uno de la humanidad. Por ello, este jueves realizaremos en el Senado de la República el Foro de Lanzamiento de la Alianza de Nacional de Inteligencia Artificial. Con este espacio buscamos crear un espacio colaborativo en donde hablaremos del uso ético de la Inteligencia Artificial y su futuro. Si te interesa seguirlo puedes hacerlo a través de mis redes sociales y las del Senado. ¿Tú qué opinas sobre este tema? ¿Lograremos eliminar el sesgo?
Fuente: El Heraldo de México