El sesgo en la inteligencia artificial (IA) es una preocupación cada vez más importante en el mundo de la tecnología. A medida que la IA se convierte en una parte cada vez más integral de nuestras vidas, es importante reconocer que los modelos de IA pueden estar sesgados generando prejuicios y discriminación.
Para entender que significa el sesgo en la IA y por qué puede representar un peligro,veamos un ejemplo destacado de sesgo de hace unos años que generó muchas reacciones negativas. Es el caso de Google con el reconocimiento de imágenes. En 2015, Google lanzó una aplicación de reconocimiento de imágenes llamada "Google Photos". Aunque la aplicación fue ampliamente elogiada por su capacidad para identificar y etiquetar automáticamente las imágenes, también se descubrió que estaba sesgada hacia ciertos grupos. Se descubrió que la aplicación identificaba erróneamente a las personas negras como "gorilas", esto se debió a que el modelo de IA utilizado para el reconocimiento de imágenes se había entrenado principalmente con datos de imágenes de personas blancas. Como resultado, el modelo no era capaz de distinguir correctamente las características faciales de las personas negras y las identificaba erróneamente como animales.
Por lo anterior, abordar el sesgo en la IA es un desafío complejo, teniendo en cuenta que uno de los factores más relevantes es que somos los mismos seres humanos quienes entrenamos los modelos de IA. Los desarrolladores o programadores tienen prejuicios y sesgos basados en su experiencia, y cuando seleccionan los datos utilizados para entrenar un modelo de IA, pueden introducir sus propios prejuicios y sesgos sin darse cuenta.
Por ejemplo, si los datos utilizados para entrenar un modelo de IA en la selección de candidatos para trabajos se basan en la edad, género o origen étnico de las personas, entonces el modelo resultante puede estar sesgado hacia la selección de candidatos que se parecen a las personas en los datos de entrenamiento, por lo tanto estaríamos excluyendo a posibles mejores candidatos que tienen otras características.
Cómo abordar este problema? Hay una rama emergente de la Inteligencia Artificial que se encarga de la transparencia y la interpretabilidad de los sistemas de IA.
Se llama IA explicativa. A medida que los sistemas de IA se han vuelto más complejos y se han utilizado en aplicaciones críticas como la toma de decisiones médicas, financieras y judiciales o legales, la necesidad de entender cómo funcionan estos sistemas se ha vuelto cada vez más importante.
La IA explicativa se enfoca en desarrollar algoritmos y técnicas de IA que puedan proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre cómo se llega a una determinada decisión.
En lugar de simplemente presentar un resultado sin contexto, los sistemas de IA explicativos explican cómo llegaron a esa conclusión y qué factores se tuvieron en cuenta.
La IA explicativa tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, desde la toma de decisiones médicas y financieras hasta la investigación de fraudes y la detección de sesgos. Cuando se proporciona una comprensión clara y completa de cómo funciona un sistema de IA, se pueden identificar y corregir los sesgos y errores en el sistema, lo que puede mejorar la precisión y la confianza en las decisiones tomadas por la IA.
Por aqui dejo algunos links de IA explicativa:
En conclusión, en vista que cada vez aparecen más casos de uso de IA en nuestras vidas es importante entender cómo estas aplicaciones toman decisiones, ya que seguramente no quisieramos estar discriminados o mal orientados por una IA.
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