La relación entre la orientación sexual y la identidad de género juega un papel importante en el campo de la inteligencia artificial y su aplicación en diversas industrias. A medida que más y más empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para los procesos de toma de decisiones, crece la preocupación por los sesgos no intencionales que favorecen a los individuos cisgénero heterosexuales a expensas de otros. El término «sesgo» se refiere a cualquier concepto o juicio sesgado que surja de información incompleta o datos inexactos. En este contexto, esto implica que ciertos grupos están en desventaja cuando sus características no se ajustan a las utilizadas para enseñar los modelos de IA.
Por ejemplo, si un algoritmo ha sido entrenado usando conjuntos de datos de hombres y mujeres directos, pero excluye a los gays, le resultaría difícil hacer predicciones precisas sobre las poblaciones LGBT. Esto produce desigualdades en los resultados y refuerza los estereotipos negativos que pueden ser perjudiciales tanto para los individuos como para la sociedad en general.
Varios mecanismos promueven el sesgo contra las poblaciones LGBT en los sistemas de IA. Uno de esos mecanismos es el desplazamiento de la selección de datos. Los expertos en datos suelen usar grandes conjuntos de datos para enseñar modelos de aprendizaje automático, pero pueden excluir grupos específicos debido a la falta de representación o problemas de privacidad. Otro mecanismo es el desplazamiento algorítmico, en el que los algoritmos estudian patrones a partir de datos existentes y los aplican a nuevos casos sin tener en cuenta las circunstancias individuales.
Además, los prejuicios humanos pueden ser incluidos en la IA por diseñadores de lenguajes de programación que codifican con supuestos basados en su visión del mundo.
Finalmente, el desplazamiento de validación se produce en las fases de prueba, cuando los evaluadores miden el rendimiento del modelo en función de los resultados esperados y no de los reales.
Para resolver estos problemas, los fundamentos éticos deben guiar el desarrollo justo de los algoritmos. La ética tiene que ver con los principios y valores morales que rigen la conducta. Así, proporciona recomendaciones para crear algoritmos justos y equitativos que traten a todos los usuarios por igual.
Por ejemplo, los desarrolladores pueden utilizar criterios explícitos para garantizar la diversidad en el aprendizaje de conjuntos de datos y realizar pruebas rigurosas antes de implementar soluciones de IA. También pueden incluir medidas para detectar sesgos en tiempo real y corregirlos en consecuencia.
Además, la transparencia es crucial porque los usuarios necesitan explicaciones claras sobre cómo se utilizará su información personal y medidas de protección contra el uso indebido. Siguiendo las mejores prácticas, los desarrolladores pueden crear productos inclusivos que beneficien a todos, independientemente de su orientación sexual o identidad de género.
¿Qué mecanismos en la IA promueven el sesgo hacia las poblaciones LGBT y cómo un marco ético puede orientar el desarrollo algorítmico equitativo?
Los mecanismos que promueven el sesgo contra la población LGBT en IA incluyen la presentación de datos y métodos de aprendizaje que perpetúan los estereotipos y prejuicios culturales existentes. Estos factores hacen que los algoritmos tomen decisiones basadas en información incompleta, lo que a menudo margina a las personas LGBT, limitando su acceso a recursos, servicios y oportunidades. Un marco ético puede orientar el desarrollo algorítmico equitativo, promoviendo la transparencia, la rendición de cuentas y la inclusión en el diseño y despliegue de la IA.