¿Qué hacer para evitar los sesgos de la inteligencia artificial en 2025, cuando la vida cotidiana se transforma y la tecnología llega a todo, desde la forma en que buscamos información hasta la manera en que las empresas seleccionan a sus candidatos?
Sesgos en la Inteligencia Artificial
A pesar de sus múltiples ventajas, la inteligencia artificial no se encuentra exenta de varios problemas.
Uno de los más resaltantes y preocupantes es la presencia de Los sesgos en la inteligencia artificial, que pueda llevar a decisiones de manera discriminatoria, como por ejemplo el rechazo de los currículos vitae de mujeres o de minorías.
Continúa con la lectura, que en este artículo estaremos haciendo una valoración de en qué consiste este tipo de sesgo; usaremos ejemplos cotidianos que nos van a ayudar a comprender y entender cuál es su impacto y cómo las grandes empresas trabajan para corregir estos errores.
Acá te presentamos un ejercicio bastante interactivo para que puedas determinar por ti mismo los sesgos. Sigue leyendo y aprende de una vez a identificar y prevenir la discriminación en la propia inteligencia artificial.
Sesgos ¿Qué son en la inteligencia artificial y por qué suceden?
La inteligencia artificial tiene una función mediante una base de algoritmo que están aprendiendo de los datos históricos.
Si estos datos tienen prejuicios o desigualdades la guía podrá aprender e incluso replicar estos mismos factores de patrones generando en sí decisiones bastante discriminatorias sin que nadie lo llegue siquiera anotar.
Por ejemplo si fuese el caso que un sistema de selección de personal esté entrenado con datos históricos donde la mayoría de su grupo de empleados más exitosos sean hombres la inteligencia artificial va a comprender y a aprender a preferir candidatos de género masculino excluyendo de manera sistemática y rechazando todas las mujeres.
Este tipo de fenómeno está conocido dentro del argot como un sesgo del algoritmo y sus consecuencias serán graves dentro de nuestra vida cotidiana.
Los Sesgos en la Inteligencia Artificial se dan por varios motivos.
Aun y cuando son variados, dentro de los mas comunes destacan los siguientes:
Datos sesgados.
Es posible que los datos que se estén utilizando para el entrenamiento del propio algoritmo contengan en sí prejuicios y desigualdades del tipo social.
Modelos incompletos.
La forma en la que se está diseñando la inteligencia artificial podrá incluso introducir prejuicios si no se toman en consideración cada una de las variables relevantes del proceso.
Falta de diversidad dentro de los propios equipos de desarrollo.
Cuando los creadores de la inteligencia artificial no muestran o representan diferentes puntos de vista es más muy probable que se esté dejando de tomar o pasando por alto sesgos muy potenciales.
La verdadera compresión de todos estos factores son la clave para determinar corregir y purificar los sesgos que se encuentran en los sistemas de inteligencia artificial.
Los chatbots racistas e incluso sistemas discriminatorios de selección.
Para lograr una mayor comprensión del impacto de lo que son los sesgos de la inteligencia artificial, es necesario que se realice una revisión de algunos ejemplos que en estos últimos años de tecnología innovadora han llamado la atención.
Chatbots racistas y ofensivos.
El caso más conocido fue el del chatbot de Microsoft llamado Tay. Este fue introducido en el mercado en el 2016 y su diseño es para aprender y mantener conversaciones con usuarios de Twitter.
Tay comenzó paulatinamente a publicar mensajes bastante ofensivos y sobre todo racistas en cuestión de apenas horas.
La razón para que esto sucediera fue que los usuarios lograron manipular a la inteligencia artificial alimentándola con cierto contenido sesgado y sobre todo perjudicial que la inteligencia artificial replicó y aprendió.
Este es un claro ejemplo que evidenció cómo cada uno de los datos que se le dan de entrenamiento puede llegar a convertirse dentro del sistema en una gran fuente de discriminación si no se controla de manera cuidadosa.
Sistema de selección de personal que rechaza automáticamente los currículos vitae de mujeres.
Investigaciones basadas en casos reales demostraron que muchos de los algoritmos utilizados dentro de las grandes empresas para generar un filtro de los currículos dieron un sesgo por género.
El caso que más llama la atención fue en el 2018, donde se puso en evidencia que un sistema de selección automatizada de Google estaba presentando una preferencia por los candidatos de género masculino.
Básicamente esto ocurre porque el sistema recibió un entrenamiento en base a datos históricos donde el predominio del éxito era de los hombres que adquirían cientos de puestos forzando así una discriminación dentro del mercado laboral.
Reconocimiento facial y los sesgos raciales.
Muchos estudios han dado como evidencia que los sistemas en cuanto a reconocimiento facial tienen una tasa de error mucho más altas para aquellos individuos de raza negra o tez morena.
Esto viene dado igualmente por los datos de entrenamiento que contienen en su haber menos ejemplos de estas poblaciones por lo que la inteligencia artificial tiene dificultades para una identificación correcta.
En algunos de estos casos esto ha llevado errores en procesos tanto de vigilancia y seguridad generando así riesgos de discriminación.
Estos simples ejemplos son muestras de que los sesgos de la inteligencia artificial no son casos aislados, sino un problema actual y real que está afectando dentro de diferentes ámbitos, pasando por la justicia hasta el empleo y la seguridad.
Los sesgos en la inteligencia artificial.
¿Cómo las empresas Google y otras tecnológicas trabajan para corregir Los sesgos en la inteligencia artificial. ?
El reconocimiento de Los sesgos en la inteligencia artificial será siempre el primer paso. Ahora, el día de hoy, grandes empresas a nivel tecnológico están implementando acciones más concretas para lograr una corrección de todos los errores y así crear sistemas que sean mucho más ético-morales y justos.
Revisión de datos y limpieza.
Empresas en el mercado con reconocimiento mundial como Google y Microsoft invierten en mejorar lo que es la calidad de su base de datos con la que se entrenan sus propios sistemas de inteligencia artificial.
Esto es una garantía para incluir y eliminar sesgos, diversificar todas las fuentes de las bases de datos y asegurarse de que estas representen correctamente los distintos grupos étnicos, sociales y de género.
Un ejemplo de ello es Google que ha desarrollado un conjunto de datos mucho más diverso para que el reconocimiento facial logre mejorar y reducir errores raciales.
Algoritmos más justos: su desarrollo.
Los investigadores están trabajando en crear algoritmos que mejoren la detección y corrijan sesgos automáticamente.
Algunas de estas técnicas de inclusión se basan en ajustar los pesos en cuanto al aprendizaje y así equilibrar la verdadera representación de diferentes grupos aplicando filtros que eviten decisiones que sean discriminatorias.
Además de ello se está promoviendo un modelo más transparente que tenga la capacidad de entender cómo tomar verdaderas decisiones facilitando así que la inteligencia artificial tenga la capacidad de identificar posibles sesgos.
Auditorías externas y pruebas.
Las empresas están sometiendo cada uno de sus sistemas a auditorías de manera independiente, todo ello para detectar sesgos y así generar una mejora en cuanto a su rendimiento ético.
Este tipo de auditoría va a revisar los datos los algoritmos y obviamente los resultados asegurándose que estas están cumpliendo con estándares de justicia y equidad.
Diversidad en los equipos de desarrollo y su capacitación.
Fomentar lo que es la diversidad dentro de los equipos que están diseñando y entrenando los sistemas de inteligencia artificial será la principal ayuda para reducir en un gran porcentaje los sesgos.
La introducción de diferentes tipos de perspectivas a nivel cultural, de género y, por supuesto, sociales va a permitir que sean detectados prejuicios que pudiesen en otro ámbito pasar desapercibidos en equipos homogéneos.
Los sesgos en la inteligencia artificial.
¿Se puede detectar los sesgos en la inteligencia artificial? Ejercicio interactivo para identificar algún tipo de discriminación algorítmica.
Una vez que se conocen algunos ejemplos y las formas en que la inteligencia artificial pudiese llegar a presentar sesgos la invitación es a poner a prueba las habilidades con este ejercicio interactivo.
A continuación, te vamos a presentar diferentes escenarios donde la inteligencia artificial debe tomar una decisión; tu tarea será identificar si existe o no un sesgo, una discriminación o un vicio en alguno de los casos.
Selección de candidatos.
Supón que en una empresa que está utilizando un sistema automatizado para hacer un filtro de los currículum vitae.
Pasados algunos meses, es notable que la nómina mantiene una mayoría de candidatos rechazados por género femenino, aun cuando los perfiles parecen similares. ¿Por qué podría estar ocurriendo esto?
- Los datos históricos de donde aprende la guía son predominantemente hombres dentro de este sector.
- La información sobre las mujeres en el proceso de entrenamiento no es suficiente para la inteligencia artificial.
- Es simplemente un error técnico donde no existe relación con los datos.
Acá la respuesta recomendada sería la 1): la inteligencia artificial pudiese estar llegando a reproducir un sesgo basado en los datos históricos de la propia empresa o de lo que es el mercado laboral.
Reconocimiento facial.
Un tipo de sistema de reconocimiento facial va a tener dentro de su haber un porcentaje del 20% para las personas de raza o tez negra pero solo un 2% para las personas blancas ¿Qué indica esto?
- La base de datos de entrenamiento va a tener menos ejemplos de personas negras.
- El sistema se diseñó solo para reconocer a personas blancas.
- El problema es técnico y aleatorio.
Acá La respuesta recomendada es la 1) la base de los datos no se mantienen equilibrio lo que genera ciertos sesgos raciales en el reconocimiento.
Chatbot para la atención al cliente.
Un verdadero chat bot responde de manera ofensiva después de que algún usuario le facilitará una enseñanza de contenido racista y sexista ¿Qué lección se puede aprender?
- Los chatbots no suelen ser confiables y su uso no debería facilitarse.
- Será fundamental controlar filtrar y analizar los datos que están aprendiendo los bots.
- La inteligencia artificial será discriminatoria siempre por naturaleza.
Acá la respuesta recomendada es la 2): la calidad en cuanto a los datos de recopilación para el entrenamiento siempre es clave para evitar que la inteligencia artificial manifieste comportamientos que sean prejuiciosos.
Importancia de detectar corregir y mejorar Sesgos en la Inteligencia Artificial.
Ya grandes empresas están trabajando para hacer una corrección efectiva y eficaz de cada uno de estos errores pero aún se encuentran transitando un camino bastante largo.
Nosotros como usuarios y profesionales debemos fundamentalmente comprender cómo funcionan estos sistemas mantener en alerta y atentos a posibles prejuicios promoviendo así prácticas dentro de la ética y la moral en el desarrollo y los usos que se le dan a la inteligencia artificial.
La clave para evitar Sesgos en la Inteligencia Artificial, radica en la educación, la supervisión constante y la diversidad estos son pilares para aprovechar todo el potencial que la inteligencia artificial trae sin que produzcan amplifiquen o justifiquen las desigualdades existentes ya dentro de nuestra sociedad.
