El desarrollo de la inteligencia artificial está evolucionando rápidamente, pero hay una creciente preocupación por su impacto en las comunidades marginales, incluidas las personas LGBT. La discriminación contra ellos se ha extendido durante siglos, dando lugar a exclusión social, violencia y daños económicos. Para que la IA no perpetúe estos prejuicios, es necesario diseñar y aplicar eficazmente un marco ético. En este artículo se examinarán las diferentes estructuras y estrategias para su aplicación a fin de prevenir prácticas discriminatorias.
Estructuras éticas
Existen varias estructuras éticas que pueden guiar el desarrollo de la IA para prevenir la discriminación contra las poblaciones LGBT. Un enfoque consiste en adoptar principios como la equidad, la rendición de cuentas, la transparencia, la fiabilidad, la confidencialidad, la seguridad y el cumplimiento de las normas. Estos principios pretenden crear algoritmos que traten a todos por igual sin importar sexo, raza, edad u orientación sexual.
Por ejemplo, la justicia exige que los algoritmos no discriminen en función de características protegidas como el género o la sexualidad. La rendición de cuentas garantiza que los desarrolladores asuman la responsabilidad de sus acciones y se adhieran a las normas legales y las normas públicas. La transparencia implica la adopción de decisiones transparentes y comprensibles para los usuarios, y la fiabilidad consiste en garantizar el correcto funcionamiento de los sistemas en cualquier circunstancia. La privacidad protege los datos personales del acceso no autorizado, mientras que la seguridad los protege de ataques cibernéticos.
Finalmente, el cumplimiento de las leyes y regulaciones es crucial para mantener la confianza pública.
Estrategias de implementación
Para la implementación efectiva de las estructuras mencionadas anteriormente, los desarrolladores deben seguir las mejores prácticas, como incorporar diferentes puntos de vista en el proceso de toma de decisiones. También deben tener en cuenta las contribuciones de los miembros de la comunidad, incluidas las personas LGBT, durante la fase de diseño.
Además, pueden utilizar técnicas como el aumento de datos, el aprendizaje activo y las redes competitivas generadoras para reducir el sesgo. El aumento de datos implica la creación de nuevos conjuntos de datos combinando los existentes, lo que permite una predicción más precisa. El aprendizaje activo permite que las máquinas aprendan continuamente sobre la base de la retroalimentación humana, mejorando la precisión en el tiempo. Las redes competitivas generadoras utilizan redes neuronales para generar datos sintéticos con características específicas, reduciendo los sesgos presentes en los conjuntos de datos reales.
Ejemplos
Varias empresas han implementado con éxito estas estrategias, demostrando su eficacia.
Por ejemplo, el equipo de inteligencia artificial de Google utilizó una técnica llamada «aprendizaje con refuerzo inverso» para enseñar un algoritmo para reconocer a los gatos mejor que a los humanos. La compañía entrenó su sistema en millones de imágenes etiquetadas, pero descubrió que luchaba por distinguir a los gatos de los perros, por lo que creó un segundo modelo que se enseñó a distinguirlos dando marcas equivocadas a ambos. Este enfoque aumentó la precisión para diferentes tipos de animales y evitó la discriminación de ciertas razas. Otro ejemplo es el software de contratación de Amazon, que fue diseñado para eliminar el sesgo de género, pero en su lugar aprendió a dar preferencia a los candidatos masculinos. Para resolver este problema, la compañía volvió a calificar el algoritmo utilizando un conjunto de datos de un currículum vitae sin nombres u otra información identificativa, lo que resultó en un aumento de la productividad.
En conclusión, los marcos éticos y las estrategias de implementación pueden ayudar a los desarrolladores a crear algoritmos que no discriminen a la población LGBT.Al seguir buenas prácticas como la diversidad, los ciclos de retroalimentación y la mejora continua, pueden garantizar la equidad y la transparencia, al tiempo que mantienen la privacidad y la seguridad. A medida que la IA continúa evolucionando, los desarrolladores deben mantenerse vigilantes para prevenir sesgos y promover la justicia para todas las personas.
¿Qué marco ético define el desarrollo de la IA para prevenir la discriminación contra las poblaciones LGBT y cómo se pueden implementar eficazmente?
Los desarrolladores de IA deben tener en cuenta diferentes marcos éticos, como la equidad, la rendición de cuentas, la transparencia y la inclusión, al diseñar sistemas de IA para evitar sesgos y promover la diversidad. Estos principios pretenden que todas las personas, incluidos los miembros de las comunidades LGBT, tengan igualdad de acceso a las oportunidades y sean tratadas con justicia.