El desplazamiento de AI puede definirse como un error que se produce, cuando el modelo algorítmico demuestre un comportamiento diferencial con respecto a un grupo en comparación con otro grupo en función de sus características protegidas, como sexo, raza, edad, discapacidad, religión, etc. En los últimos años, los investigadores han encontrado evidencia de sesgo de IA en varias aplicaciones, incluyendo algoritmos de reclutamiento, sistemas de evaluación de créditos, herramientas de diagnóstico en salud y software de reconocimiento de imágenes.
Sin embargo, hay una comprensión limitada de cómo estos prejuicios se manifiestan contra las personas lesbianas, gays, bisexuales, transgénero (LGBT) específicamente. Esta falta de conocimiento ha llevado a pedir mejores mecanismos para identificar, prevenir y mitigar el sesgo de la IA hacia las poblaciones LGBT.
Mecanismos para detectar el sesgo de IA en las poblaciones LGBT
Uno de los mecanismos para detectar el sesgo de IA en las poblaciones LGBT es el análisis de datos. Los especialistas en datos pueden realizar pruebas estadísticas para determinar si los resultados del algoritmo de aprendizaje automático varían significativamente entre los diferentes grupos de la comunidad LGBT.
Por ejemplo, podrían comprobar si el algoritmo da predicciones diferentes para nombres neutros de género en comparación con nombres no binarios o recomendar productos diferentes a personas que se identifican como extrañas en comparación con aquellos que no lo hacen.
Además, los analistas de datos pueden utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para detectar discriminación implícita en los datos de texto. Pueden analizar revisiones en línea o publicaciones en redes sociales relacionadas con problemas LGBT para identificar cualquier patrón de prejuicio.
Prevenir el sesgo de IA en las poblaciones LGBT
Para prevenir el sesgo de IA en las poblaciones LGBT, los desarrolladores deben desarrollar algoritmos que sean inclusivos desde el principio. Deben recopilar datos de diversas fuentes, incluidas las comunidades LGBT, y tener en cuenta las necesidades y experiencias únicas de cada grupo al crear sus modelos. Los desarrolladores también deben utilizar indicadores de equidad para evaluar la eficacia de sus modelos en conjuntos de datos LGBT antes de lanzarlos a producción. Los indicadores de equidad miden lo bien que funciona un algoritmo en diferentes grupos demográficos y ayudan a asegurar que no afecta desproporcionadamente a un grupo en comparación con otro.
Atenuar el sesgo de IA con respecto a los grupos LGBT
Una vez que se ha identificado y prevenido el sesgo de IA, hay varias maneras de mitigar sus efectos. Un enfoque es el postprocesamiento cuando las personas intervienen manualmente para corregir cualquier error detectado por el algoritmo. Esto puede incluir cambiar los parámetros del modelo o proporcionar entradas adicionales para mejorar la precisión. Otro método es la debiazación algorítmica, que implica enseñar un modelo a través de ejemplos contrafactivos para reducir su dependencia de rasgos sesgados.
Por ejemplo, un modelo entrenado para reconocer rostros puede ser recalificado usando imágenes de individuos no binarios para minimizar el sesgo de género.
Finalmente, los métodos de IA explicable (XAI) permiten a los usuarios entender por qué el algoritmo hizo ciertas predicciones, asegurando una toma de decisiones más informada.
Eficacia de los mecanismos para identificar, prevenir y mitigar el sesgo de la IA con respecto a la población LGBT
La eficacia de los mecanismos para identificar, prevenir y mitigar el sesgo de la IA con respecto a los grupos LGBT depende de diversos factores, como la complejidad del problema, la disponibilidad de datos y los recursos disponibles para implementar soluciones.
Sin embargo, los estudios sugieren que estos enfoques pueden ser eficaces para reducir el sesgo de IA cuando se aplican correctamente.
Por ejemplo, los estudios han demostrado que las métricas de equidad pueden mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en tareas de género. Del mismo modo, los métodos XAI pueden aumentar la confianza de los usuarios en las soluciones de algoritmos, así como mejorar su comprensión de cómo funcionan.
En última instancia, para resolver el problema del sesgo de la IA se requiere un enfoque de múltiples partes interesadas en el mundo académico, la industria y el gobierno.
¿Qué mecanismos existen para detectar, prevenir y mitigar el sesgo de la IA contra las poblaciones LGBT y cuán eficaces son?
Los sistemas de inteligencia artificial se han desarrollado con algoritmos incorporados para detectar y corregir sesgos sobre diferentes datos demográficos, incluyendo la comunidad LGBT. Estos mecanismos incluyen técnicas de filtrado de datos, como eliminar la información de identificación de los conjuntos de datos utilizados para enseñar modelos de aprendizaje automático e incorporar diferentes perspectivas durante el desarrollo del modelo. Además, el seguimiento y la evaluación regulares de la eficacia de la IA pueden ayudar a identificar cualquier posible anomalía que pueda ocurrir con el tiempo.