La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas, desde los sistemas de recomendación en línea hasta los algoritmos de reconocimiento facial. Sin embargo, a medida que confiamos cada vez más en la IA, también debemos ser conscientes de su potencial para introducir sesgos y perjudicar a ciertos grupos de personas.
Un reciente artículo del MIT destaca cómo el sesgo puede infiltrarse en el proceso de aprendizaje profundo de la IA y por qué es tan difícil de detectar y solucionar. Aunque a menudo se culpa a los datos de entrenamiento sesgados, la realidad es mucho más compleja.
El primer paso en el proceso de aprendizaje profundo es definir el problema que se quiere resolver. Por ejemplo, una compañía de tarjetas de crédito puede querer predecir la solvencia crediticia de un cliente. Sin embargo, la definición de “solvencia crediticia” puede ser ambigua y dependerá de los objetivos de la compañía. Si el algoritmo descubre que otorgar préstamos subprime maximiza las ganancias, podría terminar involucrándose en prácticas predatorias, incluso si esa no era la intención de la compañía.
Otro punto crítico es la recopilación de datos. El sesgo puede manifestarse de dos maneras: los datos recopilados pueden no ser representativos de la realidad o pueden reflejar prejuicios existentes. Por ejemplo, si un algoritmo de reconocimiento facial se entrena con más fotos de personas de piel clara que de piel oscura, será menos preciso al reconocer rostros de personas de piel oscura. Además, si los datos de entrenamiento reflejan decisiones de contratación históricas que favorecían a los hombres sobre las mujeres, un algoritmo de selección de candidatos podría perpetuar ese sesgo.
Finalmente, la etapa de preparación de datos también puede introducir sesgos. En esta etapa, se seleccionan los atributos que el algoritmo tendrá en cuenta. Por ejemplo, al modelar la solvencia crediticia, se pueden considerar atributos como la edad, el ingreso o el número de préstamos pagados. Sin embargo, la elección de estos atributos puede influir significativamente en la precisión de las predicciones del modelo. El problema es que el impacto del sesgo en el modelo no es fácil de medir.
Entonces, ¿por qué es tan difícil solucionar el sesgo en la IA? El artículo destaca cuatro desafíos principales:
1. Desconocidos desconocidos: A menudo, no es evidente durante la construcción del modelo que se ha introducido sesgo. Los impactos del sesgo pueden no ser aparentes hasta mucho después. Por ejemplo, en el caso de Amazon, los ingenieros inicialmente corrigieron su herramienta de reclutamiento para evitar palabras explícitamente relacionadas con el género femenino. Sin embargo, descubrieron que el sistema revisado aún estaba tomando decisiones basadas en palabras implícitamente relacionadas con el género masculino.
2. Falta de transparencia: Los algoritmos de aprendizaje profundo son a menudo cajas negras, lo que significa que no es fácil entender cómo toman decisiones. Esto dificulta la identificación y corrección de sesgos.
3. Responsabilidad compartida: La responsabilidad de mitigar el sesgo en la IA recae en múltiples partes interesadas, incluidos los desarrolladores, las empresas y los reguladores. Coordinar los esfuerzos para abordar el sesgo puede ser un desafío.
4. Cambio constante: La IA y el aprendizaje profundo están en constante evolución. Esto significa que los sesgos pueden surgir en nuevas formas a medida que se desarrollan nuevas técnicas y algoritmos.
En conclusión, el sesgo en la IA es un problema complejo que puede surgir en diferentes etapas del proceso de aprendizaje profundo. Para abordar este problema, es necesario un enfoque multidisciplinario que involucre a expertos en ética, reguladores y desarrolladores de IA. Solo a través de una mayor conciencia y esfuerzos concertados podemos trabajar hacia una IA más justa y equitativa.
