Para empezar, es importante determinar qué significa «IA»: Inteligencia Artificial. Esto se aplica a los sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones. En cuanto a «LGBT», esta abreviatura es descifrada como Lesbian, Gay, Bisexual, y Comunidades Transgénero. Estos grupos se enfrentan a muchos problemas en la sociedad debido a la discriminación que puede manifestarse de diversas maneras, incluso a través de la tecnología. Una de estas formas es a través de algoritmos sesgados utilizados en sistemas de inteligencia artificial.
El sesgo de la IA con respecto a las poblaciones LGBT ha sido documentado en varios estudios que han identificado tres tipos principales de sesgo: sesgo de datos, sesgo algorítmico y sesgo de interfaz. El sesgo de datos ocurre cuando el conjunto de datos utilizado para enseñar el sistema de IA no representa correctamente la población estudiada, lo que conduce a errores en las predicciones y soluciones. El desplazamiento algorítmico ocurre cuando las fórmulas matemáticas utilizadas para procesar los datos son erróneas o incompletas. El desplazamiento de la interfaz es el resultado de la interacción del sistema con los usuarios, causando interpretaciones erróneas o trato injusto basado en la identidad de género u orientación sexual.
Para resolver estos problemas, existen varios mecanismos para identificar, prevenir y mitigar el sesgo de la IA con respecto a las poblaciones LGBT.
Por ejemplo, los investigadores pueden utilizar técnicas como el procesamiento previo de datos, el desarrollo de funciones y algoritmos de aprendizaje automático diseñados específicamente para detectar y eliminar sesgos. También pueden trabajar con diferentes conjuntos de datos e incluir en sus modelos información más precisa sobre las diferentes características demográficas.
Finalmente, pueden implementar ciclos de retroalimentación que permiten a los usuarios reportar casos de sesgo para que puedan corregirse con el tiempo.
Sin embargo, estos métodos tienen limitaciones. - no siempre pueden encontrar todas las formas de sesgo, y algunas pueden ser difíciles de aplicar en la práctica sin una inversión o experiencia significativa.
En conclusión, aunque se ha avanzado en la identificación y mitigación de los sesgos de IA con respecto a las poblaciones LGBT, aún queda mucho por hacer. Los desarrolladores deben seguir desarrollando nuevos enfoques e interactuar con diferentes comunidades para garantizar la equidad y la equidad para todos los que utilizan la tecnología.
¿Qué mecanismos existen para detectar, prevenir y mitigar el sesgo de la IA contra las poblaciones LGBT y cuán eficaces son en la práctica?
El principal mecanismo de detección de prejuicios en los sistemas de IA es el uso de técnicas de recolección de datos diseñadas para llegar a todos los grupos de población. Esto puede incluir el uso de diferentes conjuntos de datos, asegurar que la representación de cada grupo sea proporcional a su tamaño en la sociedad, y considerar características diferentes como edad, identidad de género, raza, religión, orientación sexual, etc.