Uno de los principales problemas relacionados con el desarrollo de la inteligencia artificial es su potencial para perpetuar los prejuicios que ya existen en la sociedad, incluidos los basados en la identidad de género, la raza y la orientación sexual. Esto puede ser particularmente problemático para los miembros de grupos marginales que pueden enfrentar discriminación tanto en su vida diaria como dentro de los sistemas de IA. Afortunadamente, se están desarrollando varias estrategias para identificar y mitigar el sesgo contra las personas lesbianas, gays, bisexuales y transexuales. (LGBT) de la población en algoritmos de IA.
Desde el punto de vista de la identificación, los investigadores han descubierto que ciertos tipos de conjuntos de datos utilizados para enseñar modelos de IA pueden contribuir al desplazamiento.
Por ejemplo, las imágenes LGBT pueden estar insuficientemente representadas o etiquetadas incorrectamente en conjuntos de datos de reconocimiento de imágenes, lo que causa errores en los sistemas de IA.
Además, los patrones de lenguaje comúnmente utilizados por personas LGBT también pueden estar ausentes en modelos de lenguaje más grandes, lo que resulta en una falta de comprensión en la interpretación del texto generado por dichos sistemas. Para resolver este problema, algunas empresas están trabajando para crear una variedad de conjuntos de datos y métodos de aprendizaje modelo que incluyen experiencias únicas y la individualidad de todas las personas.
Una vez identificada la intervención, debe implementarse para reducir el sesgo. Un enfoque incluye el uso de técnicas de aprendizaje automático para detectar y corregir patrones en los datos que indican un trato injusto a las personas LGBT. Otra estrategia incluye el desarrollo de métricas de equidad para medir lo bien que el algoritmo maneja los diferentes subgrupos, lo que permite a los desarrolladores evaluar el impacto de nuevas funciones o cambios en el código existente.
Finalmente, los expertos recomiendan implementar procesos de verificación en humanos, donde profesionales capacitados examinen y evalúen los resultados de la IA para garantizar la precisión y equidad.
Sin embargo, estos métodos no siempre son eficaces en la práctica. En muchos casos, su aplicación requiere recursos y experiencia considerables que las organizaciones pequeñas pueden tener dificultades para proporcionar. Además, incluso con esfuerzos amplios, es difícil garantizar la eliminación total de los prejuicios sin una comprensión cuidadosa de sus causas y mecanismos subyacentes. Así, para seguir mejorando la eficacia de estas intervenciones con el tiempo, será necesaria una investigación y colaboración continuas entre científicos, profesionales de la industria y grupos de defensa de intereses.
¿Qué mecanismos existen para detectar y mitigar el sesgo de la IA con respecto a las poblaciones LGBT y cuán eficaces son estas intervenciones en la práctica?
Se han propuesto muchos métodos para identificar y mitigar las distorsiones de la inteligencia artificial (IA) que pueden estar presentes en los algoritmos utilizados por empresas y organizaciones. Un enfoque común es realizar un análisis estadístico de los conjuntos de datos para asegurarse de que no contengan ningún sesgo no intencional, como los relacionados con la raza, el sexo, la orientación sexual, la edad o el estatus socioeconómico. Otro método implica el uso de algoritmos de aprendizaje automático que pueden detectar patrones en los datos y marcar posibles fuentes de sesgo.