IA es una nueva tecnología emocionante que tiene muchos beneficios potenciales para la sociedad, pero también implica riesgos. Una de las áreas donde la IA puede ser particularmente dañina es su interacción con comunidades marginadas como la población LGBT. Cuando se utilizan algoritmos de IA para tomar decisiones sobre contratación, vivienda, crédito, salud o justicia penal, pueden perpetuar prejuicios y discriminación existentes si no se diseñan correctamente. Este artículo examinará qué mecanismos prácticos existen para detectar, prevenir y mitigar los sesgos de la IA con respecto a las poblaciones LGBT, así como su eficacia en la práctica.
Para empezar, decidamos algunos términos. El término «IA» se refiere a los sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocimiento de voz, toma de decisiones o aprendizaje basado en datos. El término «desplazamiento» se refiere a un error sistemático en estos procesos causado por entradas erróneas o mala programación. El término «LGBT» designa a las lesbianas, gays, bisexuales y transexuales. Incluye a personas que no se identifican como estrictamente hombres o mujeres, o que son atraídas por personas de diferentes sexos.
Finalmente, «población» se refiere a cualquier grupo de personas con características comunes.
Una forma de prevenir el sesgo de IA con respecto a los grupos LGBT es enseñando conjuntos de datos. Los conjuntos de datos de aprendizaje son conjuntos de ejemplos utilizados para enseñar algoritmos de aprendizaje automático para reconocer patrones en los datos. Si estos ejemplos solo incluyen imágenes de personas directas, cisgénero (es decir, personas cuya identidad de género corresponde a su sexo asignado al nacer), entonces el algoritmo de IA puede tener problemas para reconocer individuos no binarios, por ejemplo. Para combatir esto, los investigadores pueden crear conjuntos de datos de aprendizaje más diversos que incluyen imágenes de personas LGBT.
Sin embargo, este enfoque tiene limitaciones: recopilar datos suficientes para enseñar modelos grandes es costoso y lleva mucho tiempo, y no resuelve la discriminación existente en las bases de datos existentes.
Otro mecanismo es utilizar indicadores de equidad en el desarrollo del modelo. Los indicadores de equidad miden hasta qué punto el sistema de inteligencia artificial trata igualmente bien a los diferentes grupos.
Por ejemplo, uno de los indicadores puede ser la precisión, que mide cuán exacto un modelo predice si alguien pertenece a una categoría específica, como «hombre» o «mujer». Otra métrica puede ser la probabilidad ecuada, que mide si la probabilidad de una clasificación incorrecta entre grupos difiere sustancialmente. Al medir la equidad, los desarrolladores pueden determinar cuándo sus modelos están sesgados y hacer los ajustes correspondientes.
Sin embargo, los indicadores de equidad requieren un diseño e implementación cuidadosos, y no siempre son eficaces para detectar todas las formas de sesgo.
Finalmente, otra estrategia es implementar sistemas de IA explicables. Los sistemas de IA explicables garantizan la transparencia de los procesos de toma de decisiones para que los usuarios puedan entender por qué han hecho una predicción particular. Esto puede ayudar a los usuarios a detectar y corregir errores en el sistema si es necesario.
Sin embargo, los sistemas de IA explicables todavía pueden contener prejuicios, ya que confían en la interpretación humana y las personas también son propensas a los prejuicios.
En general, aunque estos mecanismos existen para prevenir los prejuicios de la IA contra las poblaciones LGBT, no siempre son eficaces en la práctica. Los desarrolladores deben seguir trabajando duro para asegurar que sus algoritmos traten a todo el mundo de manera justa y sin prejuicios.Al hacerlo, podemos crear una sociedad más justa y equitativa, donde todos tengan acceso a los beneficios de esta nueva y emocionante tecnología.
¿Qué mecanismos prácticos existen para detectar, prevenir y mitigar los prejuicios de la IA contra las poblaciones LGBT y cuán eficaces son en la práctica?
El sesgo de IA se refiere a un fenómeno en el que los sistemas de IA muestran un comportamiento injusto hacia ciertos grupos de personas en función de sus características, como sexo, raza, orientación sexual, etc. La identificación de un sesgo de IA requiere la recopilación de datos de diversas fuentes y su análisis para detectar patrones que puedan indicar discriminación. La prevención del sesgo de IA implica el uso de técnicas como la auditoría algorítmica y el aprendizaje de la diversidad para los desarrolladores.