Los sesgos en la inteligencia artificial pueden producir bastantes problemas con respecto a la información que se obtiene, o la forma en la que los datos se gestionan y se muestran.
Por eso es importante trabajar la IA ética, con el fin de que las aplicaciones de inteligencia artificial que se implementan en las empresas sean consecuentes con los valores y los principios que se tienen en nuestra sociedad.
La verdad es que este es un tema bastante importante en el mundo de la IA que muchas veces no se tiene en cuenta. Por eso, en Consultores IA queremos compartir contigo este artículo respondiendo a las preguntas frecuentes de las personas sobre los sesgos en la IA.
¿Qué es un sesgo en tecnología?
El concepto de sesgo en tecnología tiene que ver con la presencia de inclinaciones ideológicas, o con los posibles prejuicios que influyen en el desarrollo y el funcionamiento de los sistemas tecnológicos, sobre todo en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
De hecho, el sesgo en la tecnología suele tener sus raíces en los datos que se utilizan para entrenar los sistemas de inteligencia artificial, ya que si los datos de entrenamiento reflejan prejuicios históricos o patrones discriminatorios, los algoritmos tenderán a replicar y amplificar esos mismos sesgos.
Un ejemplo que se adapta a las preocupaciones sociales modernas, sería el de un sistema de contratación automatizado que se entrene con datos históricos de una empresa donde las mujeres han tenido poca presencia, el cual preferirá a los candidatos con perfiles masculinos, perpetuando la desigualdad de género en este sector laboral.
Por otra parte, las decisiones de los desarrolladores durante la programación, como qué datos incluir o qué parámetros ajustar, también pueden introducir sesgos, aunque sea de una manera involuntaria e inconsciente.
Por ejemplo, en el sector judicial, la inteligencia artificial se puede emplear para predecir la probabilidad de reincidencia de los delincuentes, influyendo en la toma de decisiones sobre la libertad condicional del reo.
De esta forma, si el sistema utiliza datos sesgados que asocian ciertos perfiles demográficos, sociales, o culturales, con una mayor propensión a reincidir, puede llevar a decisiones injustas y a afectar individualmente a ciertas personas por el estudio de datos generales.
¿Qué son los sesgos en inteligencia artificial?
Los algoritmos de aprendizaje automático dependen de los datos que se les proporciona y que pueden obtener en Internet para aprender patrones, pero si estos datos están desequilibrados o reflejan estereotipos existentes, el modelo resultante replicará dichos sesgos.
Por ejemplo, en el caso del desarrollo de proyectos de visión artificial con IA, como sucede en los sistemas de reconocimiento facial, si un modelo de inteligencia artificial se entrena mayoritariamente con imágenes de personas de unas características físicas concretas, su precisión será menor al identificar personas de un estilo diferente, lo que llevaría a resultados imprecisos e incluso discriminatorios en este sector de la seguridad y la vigilancia.
También, la elección de qué características se consideran importantes tiene su importancia en la información que analiza el sistema y sus respuestas y aunque es cierto que por una parte esto se hace para mejorar la precisión, también hay que tener cuidado de no perpetuar desigualdades previamente existentes.
Por ejemplo, al momento de estudiar la solvencia crediticia de un determinado cliente, el uso de atributos como la edad, podría excluir injustamente a ciertos grupos demográficos sin tener en cuenta sus características y su situación personal concreta.
Por lo tanto, los sesgos en la inteligencia artificial suponen un problema porque no se analiza realmente cada circunstancia, sino que se trata a las personas como parte de una categoría, algo que puede sin duda llevar a bastantes problemas con respecto al trato con los clientes o las personas en general.
¿Qué tipos de sesgos existen en la inteligencia artificial?
Como hemos visto en los apartados anteriores, los sesgos en la inteligencia artificial aparecen cuando los algoritmos generan resultados sistemáticamente distorsionados, lo cual refleja la existencia de patrones no deseados en los datos que se utilizan para poder entrenarlos.
Dichos sesgos y su creación, pueden estar provocados por causas de diferente origen y también por sus propias características, por eso, merece la pena enumerar y clasificar los sesgos más comunes, con el objetivo de tenerlos en cuenta y poder evitarlos.
- Sesgo de selección o de muestra: Se produce cuando los datos que se utilizan para entrenar el algoritmo no son representativos de la población que se pretende modelar.
- Sesgo de confirmación: Este tipo ocurre cuando se favorecen datos que confirman ciertas hipótesis previas mientras se ignoran los que las contradicen.
- Sesgo de prejuicio o estereotipado: Tiene lugar cuando los sistemas de IA refuerzan estereotipos existentes, lo que puede suceder de manera involuntaria, pero sigue siendo una forma de sesgo muy problemática porque perpetúa percepciones culturales limitadas o discriminatorias.
- Sesgo de etiquetado: Estos sesgos se introducen cuando las etiquetas que se asignan a los datos de entrenamiento se basan en juicios subjetivos o son aplicadas de forma inconsistente.
- Sesgo de omisión: Aparece cuando se excluyen datos relevantes en el entrenamiento del modelo, ya que si hay características que no están presentes en el conjunto de datos, el sistema puede carecer de la capacidad para generalizar correctamente en situaciones del mundo real.
- Sesgo de automatización: Ocurre cuando se confía demasiado en las decisiones del sistema sin una revisión humana, lo que lleva a la aceptación de resultados sesgados de los que el modelo genera, perpetuando errores incluso en trabajos que son críticos como los diagnósticos médicos.
¿Cómo evitar los sesgos en la inteligencia artificial?
Como hemos visto, la falta de variedad en los datos puede ser fácilmente la causa de que se tienda a perpetuar desigualdades al reflejar solo ciertos puntos de vista concretos. Por eso, la diversidad en los datos es totalmente fundamental para conseguir el desarrollo de sistemas de IA que sean justos y equitativos.
Además, hay que llevar a cabo auditorías éticas periódicas de los algoritmos, revisando su comportamiento y sus resultados para identificar posibles patrones de discriminación. Por supuesto, dichas auditorías tienen que ser transparentes, explicando cómo se entrenan los algoritmos y qué datos se utilizan.
Aunque la idea de automatizar tareas empresariales con la inteligencia artificial es muy interesante para aumentar la productividad, la intervención humana siempre será necesaria para la supervisión de la IA. Por eso es que esta tecnología es un complemento y no un sustituto del trabajo humano.
Y es que aunque los sistemas automatizados pueden procesar muchos datos a gran velocidad, es necesario que los humanos supervisen los resultados, para corregir cualquier imprecisión o error en la información, así como cualquier resultado que se vea como injusto o discriminatorio, garantizando un uso ético de esta tecnología.
Ten en cuenta que si quieres que la inteligencia artificial de tu empresa esté libre de sesgos, lo mejor es contar con ayuda profesional mediante nuestros servicios de consultoría o las formaciones de IA para empresas que ofrecemos a todo tipo de profesionales y de negocios que quieren sumarse a esta revolución tecnológica.
No obstante, entendemos que al ser un sector bastante nuevo y que se encuentra en pleno crecimiento, todavía hay muchas dudas en el aire que se tienen que resolver. Por eso, también te ofrecemos nuestra atención personalizada, a la que puedes acceder simplemente rellenando nuestro formulario de contacto.