¿Qué es el sesgo algorítmico en IA?
El sesgo algorítmico en IA se refiere a un fenómeno cuando los algoritmos, utilizados para la toma de decisiones pueden depender de prejuicios humanos y estereotipos sociales, que da lugar a un trato desigual de las personas en función de sus características, como raza, sexo, edad, nivel de ingresos, ubicación, etc. Esto puede manifestarse de varias maneras, incluida la representación insuficiente de determinados grupos en los conjuntos de datos utilizados para enseñar modelos de aprendizaje automático, la representación injusta de estos grupos en las proyecciones hechas por el modelo e incluso la discriminación franca hacia ellos en aplicaciones reales. La comunidad LGBT se ha visto especialmente afectada por este problema debido a su marginación histórica, estigmatización y discriminación en muchas partes del mundo, lo que ha llevado a una disponibilidad limitada de datos precisos sobre identidad y preferencias LGBT. Como resultado, el sesgo algorítmico en la IA puede agravar las desigualdades sociales y perpetuar la discriminación contra las personas LGBT.
¿Por qué importa esto para reconocer y verificar la identidad LGBT?
Los sistemas de IA que reconocen y reafirman la identidad LGBT desempeñan un papel importante en la promoción de la inclusión y la igualdad.
Sin embargo, si estos sistemas se desplazan hacia individuos cisgénero heterosexuales, pueden reflejar inexactamente la experiencia LGBT o comprender sus necesidades y perspectivas únicas.
Por ejemplo, los chatbots diseñados para apoyar a las víctimas de la violencia doméstica pueden no identificar los abusos dirigidos a personas extrañas o clasificarlas erróneamente como no víctimas debido a la falta de datos educativos adecuados. Del mismo modo, las aplicaciones de citas que emparejan a los usuarios con una orientación sexual e identidad de género similares pueden reforzar los estereotipos y prejuicios hacia las personas LGTBI. En el peor de los casos, los algoritmos sesgados pueden llevar a discriminar a las personas LGBT en el empleo, la vivienda, la salud, la educación y otras áreas donde la IA se utiliza para tomar decisiones sobre sus vidas.
¿Cómo resolvemos el problema del sesgo algorítmico en la IA?
Resolver el problema del sesgo algorítmico requiere un enfoque multifacético en el que participen investigadores, desarrolladores, políticos y usuarios finales. Los investigadores deben trabajar para crear conjuntos de datos que representen a diferentes poblaciones, incluso de grupos históricamente insuficientemente representados, como las comunidades LGBT. Los desarrolladores deben asegurarse de que sus modelos están entrenados utilizando estos diversos conjuntos de datos y evitar confiar exclusivamente en los conjuntos de datos existentes que pueden ser distorsionados debido a prejuicios humanos. Los políticos deben aprobar leyes y reglamentos que impidan el uso de algoritmos discriminatorios en los procesos de toma de decisiones. Los usuarios finales también deben ser conscientes del potencial de parcialidad y tomar la iniciativa al denunciar cualquier caso de discriminación ante las autoridades competentes.
Además, las organizaciones como los grupos de defensa de los intereses LGBT pueden desempeñar un papel importante en la sensibilización y educación de las partes interesadas sobre el impacto del sesgo algorítmico en la comunidad LGBT. Trabajando juntos, podemos crear sistemas de IA más inclusivos y justos que reconozcan y reafirmen con precisión la identidad LGBT sin perpetuar las desigualdades sociales.
¿Cuáles son las implicaciones del desplazamiento algorítmico en la IA para el reconocimiento y verificación de la identidad LGTBI, y cómo estos desplazamientos pueden agravar las desigualdades sociales?
Estudios recientes han demostrado que los algoritmos utilizados por empresas como Google, Facebook y Twitter pueden perpetuar las desigualdades sociales existentes debido a la forma en que clasifican la orientación sexual y la identidad de género en sus conjuntos de datos. Esto podría dar lugar a información inexacta o incompleta sobre las personas que se identifican como LGBTQ +, lo que llevaría a la falta de representación y la invalidación de su identidad.