Los representantes de las personas LGBT enfrentan prejuicios y discriminación en diversos campos, incluida la tecnología. La inteligencia artificial (IA) es una de estas áreas donde se han logrado avances significativos en la reducción de estos prejuicios.
Sin embargo, algunos de ellos siguen siendo comunes, lo que conduce a un trato injusto hacia las personas LGBT. En este ensayo se discuten las estructuras existentes para detectar y eliminar sesgos contra ellas en los sistemas de inteligencia artificial y su eficacia.
Existen varias estructuras para detectar sesgos en los sistemas de inteligencia artificial. Un enfoque es la anotación de datos, que incluye el etiquetado de los datos utilizados para enseñar modelos de IA. Esto requiere expertos que entiendan el tema lo suficientemente bien como para determinar cualquier sesgo implícito o explícito que pueda existir en el mudo. Otro método es la auditoría algorítmica, que investiga cómo los algoritmos toman decisiones basadas en datos de entrada, y compara su conclusión con el juicio humano. Ambos métodos requieren personal capacitado específicamente para detectar prejuicios contra las personas LGBT.
Una vez identificados, puede utilizar estrategias para eliminar los sesgos en los sistemas de IA. Una de las estrategias es cambiar la arquitectura del sistema para eliminar o reducir los prejuicios.
Por ejemplo, los desarrolladores pueden crear un sistema que no dependa del lenguaje de género o que dependa más de pistas de contexto que de categorías binarias. Otra opción es el uso de algoritmos de aprendizaje automático que aprenden de diferentes conjuntos de datos que representan diferentes puntos de vista, por ejemplo, de comunidades LGBT.
Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, resolver el problema del sesgo en los sistemas de IA sigue siendo un desafío debido a la complejidad de la tecnología utilizada. La tasa de éxito depende de factores como el tipo y la gravedad del desplazamiento, la disponibilidad de diferentes conjuntos de datos y la complejidad de las herramientas utilizadas para detectar el desplazamiento. Además, algunos prejuicios son difíciles de reconocer porque son subconscientes u ocultos dentro de procesos complejos de toma de decisiones.
En conclusión, aunque se ha avanzado en la reducción de los prejuicios contra las personas LGBT en los sistemas de IA, queda mucho por hacer para garantizar un trato justo para todas las personas, independientemente de su orientación sexual o identidad de género. Para resolver este problema es necesario prestar una atención cuidadosa a los detalles, la experiencia y la cooperación entre las distintas partes interesadas, incluidos los desarrolladores, los investigadores, los encargados de formular políticas y los usuarios.
¿Qué estructuras existen para identificar y eliminar los sesgos contra las personas LGBT en los sistemas de IA y cuán eficaces son estas estrategias?
Los sistemas de IA a menudo dependen de conjuntos de datos que pueden contener información sesgada, lo que puede conducir a decisiones y resultados sesgados. Este sesgo puede ser especialmente perjudicial cuando se trata de identificar la orientación sexual y la identidad de género, ya que las personas de comunidades subrepresentadas pueden no tener acceso a una representación precisa y diversa de los datos.