Las Computadoras tienen Sesgos Cómo Gestionar Sesgos con IA
Las Computadoras tienen Sesgos Cómo Gestionar Sesgos con IA

¿Las Computadoras tienen Sesgos? Cómo Gestionar los Sesgos con IA

La IA ya se está utilizando para determinar el destino de millones de personas en situaciones cruciales. ¿A quién contratar? ¿A quién debo conceder un préstamo? ¿Quiénes corren el riesgo de reincidir? Sin embargo, a pesar de su poder, puede cometer errores graves. Los seres humanos alimentan y entrenan máquinas que reproducen sus prejuicios inconscientes.

Si deseas comprender mejor cómo los sesgos humanos influyen en la Inteligencia Artificial, CyberGhost VPN ha llevado a cabo una investigación sobre la influencia de sesgos humanos en la IA, aquí también menciona cómo trabajar para crear sistemas más justos y eficaces.

Profundicemos entonces en el concepto de sesgo en la IA, analizando sus causas. A pesar de la complejidad del tema, que se encuentra en la intersección entre la ética, la política y la tecnología, mostraremos cómo las empresas pueden identificarlo, evaluarlo y combatirlo.

Concepto de Sesgo en la IA
Concepto de Sesgo en la IA

El Concepto de Sesgo en la IA

Sesgo” indica una tendencia o prejuicio a favor o en contra de un grupo en particular. En el contexto de la Inteligencia Artificial, el principal peligro es el de amplificar y perpetuar las injusticias y la discriminación, dada su capacidad para tomar decisiones a una escala mucho mayor que la de los humanos. El sesgo se presenta en dos formas:

  • Sesgo Sistemático: se trata de los desequilibrios y los prejuicios arraigados en las estructuras sociales. Podríamos imaginar el sesgo sistemático como un árbol con raíces profundas, cuyas ramas se infiltran en varios ámbitos de la vida. Un ejemplo claro es el papel históricamente marginalizado de las mujeres en numerosas profesiones.
  • Sesgo Algorítmico: hace referencia a los prejuicios que emergen debido a los métodos o procesos adoptados. En la IA, esto se manifiesta en la forma en que se procesan los algoritmos o se recopilan los datos. Si, por ejemplo, un modelo de IA se entrena con datos de una demografía específica, sus predicciones tenderán a favorecer a ese grupo, dando lugar a un sesgo algorítmico.

Para ofrecer un ejemplo práctico, pensemos en la tecnología de reconocimiento facial. Si se entrena principalmente con datos relacionados con un único grupo étnico, su precisión baja drásticamente para individuos pertenecientes a otras etnias. Esto no es un simple error, sino una manifestación de sesgo algorítmico. Del mismo modo, una herramienta de selección de personal basada en IA podría reflejar sesgos algorítmicos si tiende a favorecer a un determinado género o grupo étnico.

Identificar y Mitigar el Sesgo: La Verdadera Prueba para Empresas

El sesgo es uno de los desafíos más desafiantes y críticos que las empresas deben afrontar. Identificarlo requiere no solo escanear algoritmos o datos, sino también comprender en profundidad los impactos humanos y sociales.

En primer lugar, para reconocer la presencia de sesgo, es esencial identificar los grupos que podrían verse afectados, es decir, esos subconjuntos de datos que comparten características comunes o similares, como la edad, el origen o el género. Esta fase requiere una reflexión detallada, ya que las discriminaciones pueden ser sutiles y no inmediatamente evidentes. Una vez identificados estos grupos, las empresas deben definir una métrica de equidad, que esté alineada tanto con los principios normativos como con los valores éticos de la organización.

Dos Ejemplos Prácticos

Para un análisis más detallado, consideremos un ejemplo. En el contexto de la evaluación crediticia, es fundamental seleccionar una métrica de equidad que aborde conjuntamente dos desafíos principales. Por un lado, existe el riesgo de conceder un préstamo a alguien que, al final, podría no ser capaz de devolverlo (falso positivo), impidiendo a esa persona futuras oportunidades crediticias. Por otro lado, se corre el riesgo de rechazar injustamente un préstamo a una persona que realmente puede devolver la cantidad (falso negativo), poniendo en duda su estabilidad financiera futura.

Frente a tales desafíos, en los que cada decisión puede tener repercusiones significativas, y aún más si determinados grupos son tratados de manera desigual, una métrica como las “probabilidades igualadas” podría ser la más indicada. Esta métrica asegura que la relación entre los verdaderos positivos y los falsos negativos es uniforme entre los distintos grupos considerados.

Decisiones basadas en algoritmos y sesgos humanos con IA
Decisiones basadas en algoritmos y sesgos humanos con IA

Para los fanáticos del networking, también podemos comprender mejor cómo el sesgo puede afectar a los sistemas de IA en el ámbito de las redes informáticas. Imaginemos dos escenarios:

  1. Sistemas de enrutamiento de red: Un sistema de enrutamiento que se basa principalmente en datos de tráfico de alta prioridad, como videos en streaming, puede priorizar estas rutas, lo que perjudica (indirectamente) a usuarios con conexiones más lentas o con menos capacidad de pago. Esto puede causar congestión de red, generando un acceso desigual al Internet para los usuarios.
  1. Sistemas de detección de intrusiones (IDS): Un IDS entrenado principalmente con datos de ataques en redes corporativas puede ser menos efectivo para detectar ataques en redes domésticas, ya que sus patrones de tráfico son diferentes. Esto podría hacer que el IDS bloquee erróneamente el tráfico legítimo de redes domésticas o no detecte ataques reales.

Ciencia de Datos: El Papel Central de la Gobernanza

En la era digital, la Inteligencia Artificial representa un catalizador para la innovación en muchos sectores, pero con ella surgen desafíos éticos y regulatorios relacionados con el sesgo. La verdadera prueba para las empresas radica en desarrollar productos éticos y responsables.

La gobernanza de IA, unida a una colaboración interdisciplinaria y a prácticas responsables, es el pilar sobre el que construir soluciones que combinen el beneficio, la equidad y la reputación.

En este sentido, Europa está a la vanguardia, ya que el Parlamento Europeo lleva estudiando una ley que exige que los sistemas de IA sean “seguros, transparentes, rastreables y no discriminatorios. Por lo tanto, es vital programar mejor la IA. Para lograrlo, los especialistas en ciencia de datos deberían trabajar con expertos en ciencias humanas, para reequilibrar el entrenamiento de los sistemas. Inculcarles conocimientos en psicología, sociología, filosofía y ética les enseñaría a extirpar los sesgos. Incluir a más mujeres y minorías permitiría, por otra parte, reflejar más puntos de vista.