La identificación de género siempre ha sido un aspecto importante de la construcción social de la sociedad. Desde hace siglos se creía que existían dos géneros; hombres y mujeres.
Sin embargo, los últimos avances tecnológicos han permitido identificar no solo dos sexos. La inteligencia artificial se utiliza ahora para identificar diferentes tipos de género, incluyendo el transgénero y el no binario. Aunque esta innovación es rentable, al enseñar inteligencia artificial a entender la diversidad de género surgen muchos problemas éticos. En este artículo, estas consideraciones éticas se explicarán en detalle.
Consideraciones éticas Primero: cuestiones de privacidad
Una de las consideraciones éticas importantes que surgen al utilizar la inteligencia artificial para categorizar la identidad de género son las cuestiones de privacidad. Por ejemplo, si alguien quiere entrenar un sistema de inteligencia artificial para reconocer el sexo de una persona, debe proporcionar información personal como nombre, edad, ubicación y fotografías. Estos datos pueden incluir información confidencial que puede dar lugar a un acceso no autorizado o a una violación de la seguridad.
Además, las personas que no quieren que sus identidades sean conocidas públicamente pueden no querer compartir tales detalles con otros sin entender las consecuencias.
Consideración ética segundo: sesgo y discriminación
Otro problema ético es el sesgo y la discriminación. Al diseñar un algoritmo, los ingenieros deben asegurarse de que no favorezca a algún grupo en particular sobre otro. De lo contrario, la tecnología puede producir resultados sesgados basados en la raza, la religión, la orientación sexual, la discapacidad, etc., que pueden causar daños involuntarios.
Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático entrenado para detectar mujeres embarazadas etiquetará todas las imágenes femeninas como tales, estén o no embarazadas. Esto puede dar lugar a falsos positivos que pongan en riesgo a quienes no esperan la denegación del servicio. Para resolver este problema, los desarrolladores deben incluir medidas como volver a entrenar a los modelos después de probarlos en escenarios reales.
Consideración ética 3: Recopilación y uso de datos
Los sistemas de inteligencia artificial necesitan una gran cantidad de datos para un aprendizaje preciso; por lo tanto, se plantea la cuestión de qué sucede con la información recopilada una vez finalizado el proceso de formación. ¿Se guardará? ¿Cómo se va a usar? ¿Puedo compartirlo? Estas preguntas plantean problemas de privacidad, ya que es probable que la mayoría de los usuarios no tengan control sobre cómo sus datos son procesados por terceros.
Por ejemplo, cuando un usuario carga fotos con fines de clasificación de género, otras empresas pueden comprar datos o acceder a ellos sin permiso. Esto suscita preocupación por la propiedad y el uso indebido de los datos.
En conclusión, la inteligencia artificial ha revolucionado nuestro mundo, pero su uso en la categorización de la identidad de género requiere una cuidadosa consideración de diversas cuestiones éticas. Los desarrolladores deben dar prioridad a la seguridad, minimizar los sesgos y proteger los datos personales recopilados durante el proceso de aprendizaje. También deben tener en cuenta los efectos a largo plazo del uso de la IA en la interpretación de la identidad de género y evitar la aparición de discriminación o la exclusión del acceso de determinados grupos a los servicios necesarios.
¿Qué consideraciones éticas surgen cuando la inteligencia artificial se aprende a categorizar o interpretar la identidad de género de una persona?
Hay varias consideraciones éticas que pueden surgir del aprendizaje de sistemas de IA para clasificar o interpretar la identidad de género de una persona. Una de las principales preocupaciones es la confidencialidad; dado que la información personal, como la identidad de género, es a menudo confidencial y puede utilizarse con fines discriminatorios, deben tomarse estrictas precauciones para garantizar que esos datos sigan siendo confidenciales y seguros.