En los últimos años, el sesgo algorítmico se ha convertido en un problema cada vez más importante, ya que la tecnología ha llegado a tal punto que puede tomar decisiones que tienen un impacto significativo en la vida de las personas. Existen numerosos ejemplos de cómo la toma de decisiones algorítmicas puede perpetuar los prejuicios existentes y llevar a resultados injustos: desde los algoritmos de evaluación crediticia utilizados para determinar quién recibe préstamos e hipotecas hasta los sistemas de reconocimiento facial utilizados para la vigilancia y aplicación.
Sin embargo, ¿es este fenómeno un problema meramente técnico, o es también una forma de inmoralidad estructural? En este ensayo se examinará si el sesgo algorítmico puede considerarse un problema moral y se argumenta que realmente es una forma de inmoralidad estructural que requiere acciones urgentes para ser resueltas.
En primer lugar, es importante entender lo que es la inmoralidad estructural. La inmoralidad estructural se refiere a situaciones en las que individuos e instituciones se encuentran sistemáticamente en desventaja debido a su posición social, a menudo basada en características como raza, sexo, clase y orientación sexual. En otras palabras, implica una distribución desigual de los recursos, el poder y las oportunidades dentro de la sociedad. El sesgo algorítmico está estrechamente relacionado con la inmoralidad estructural porque surge de los sesgos sociales que se han codificado en los sistemas tecnológicos. Cuando los algoritmos son entrenados con datos que reflejan estos prejuicios, pueden reproducirlos en sus procesos de toma de decisiones, lo que resultaría en resultados injustos para ciertos grupos.
Por ejemplo, si el algoritmo de evaluación del crédito depende en gran medida de los códigos postales que se correlacionan con el nivel de ingresos y el nivel de educación, puede discriminar a las personas de bajos ingresos o a las que viven en zonas con escuelas pobres. Del mismo modo, los sistemas de reconocimiento facial pueden identificar erróneamente a las personas de color con más frecuencia que a las blancas, lo que resulta en una sobreestimación e identificación inexacta.
El sesgo algorítmico también tiene implicaciones que van más allá del nivel individual. Esto fortalece las estructuras de opresión existentes y crea otras nuevas, perpetuando las desigualdades intergeneracionales.
Por ejemplo, los hijos de padres a los que se les ha denegado un préstamo debido a prácticas crediticias sesgadas pueden tener dificultades para acceder a la educación superior y obtener empleo más adelante, creando un ciclo de pobreza intergeneracional. Además, el sesgo algorítmico puede agravar las diferencias existentes, reforzándolas a escala, lo que dificulta su impugnación por medios tradicionales como la acción legal o la reforma política. Esto pone de relieve la urgencia de abordar este problema, ya que no sólo afecta a las personas, sino que también socava los esfuerzos de justicia social encaminados a crear un mundo más justo.
Por lo tanto, está claro que el sesgo algorítmico es un problema moral que requiere atención.
Sin embargo, no se trata simplemente de corregir errores técnicos; más bien, requiere un enfoque holístico que aborde las causas profundas de la inmoralidad estructural. Una forma de hacerlo es asegurarse de que los algoritmos se diseñen y utilicen de manera transparente, con mecanismos de responsabilidad pública y supervisión. Ello incluirá la participación de las comunidades afectadas en el proceso de desarrollo, el acceso a los datos y a los procesos de adopción de decisiones y la creación de mecanismos de retroalimentación y compensación para detectar los prejuicios. Otro paso importante es diversificar los equipos que desarrollan estas tecnologías, asegurando que reflejen las diferentes perspectivas necesarias para identificar y eliminar posibles sesgos.
Finalmente, debe haber una inversión en la investigación de la justicia algorítmica para que entendamos mejor cómo desarrollar sistemas más justos.
En conclusión, el sesgo algorítmico no es solo un problema técnico, sino una forma de inmoralidad estructural que perpetúa las desigualdades existentes y crea otras nuevas. Para hacer frente a este problema se requiere un enfoque integrado que incluya el desarrollo transparente, la supervisión pública, la participación comunitaria y la inversión en investigación sobre la equidad. La inacción puede fortalecer aún más las estructuras de poder existentes y socavar los esfuerzos por crear una sociedad más justa.
¿Se puede considerar la pendiente algorítmica una forma de inmoralidad estructural?
En los últimos años se ha prestado cada vez más atención al problema del sesgo algorítmico, especialmente cuando se trata de algoritmos de toma de decisiones utilizados por empresas tecnológicas como Google y Facebook. Estos algoritmos están diseñados para tomar decisiones basadas en una enorme cantidad de datos, pero también pueden reproducir y amplificar los prejuicios sociales existentes, como el racismo y el sexismo.