Causas y consecuencias del sesgo de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) ha transformado numerosos sectores, aportando eficiencia, innovación y una mayor capacidad de toma de decisiones. Sin embargo, también se ha descubierto que algunos sistemas de inteligencia artificial llevan incorporados sesgos que tienen importantes consecuencias que afectan a los resultados, la imparcialidad e incluso la fiabilidad de los sistemas.

Es importante entender por qué y cómo se producen los sesgos de la inteligencia artificial, qué consecuencias tienen y cómo evitarlos o al menos reducirlos para beneficiarse de la inteligencia artificial siendo conscientes de sus posibles inconvenientes.

Causas del sesgo de la inteligencia artificial

Existen causas técnicas y sociales del sesgo de la inteligencia artificial. Una de ellas es el sesgo de los datos. Se hacen inferencias a partir de datos masivos y si estos datos están sesgados o contienen información limitada, entonces el sistema de inteligencia artificial aprende y repite los sesgos. Por ejemplo, la información histórica que tiene varios sesgos contra grupos específicos de personas puede causar discriminación cuando se incorpora al sistema de toma de decisiones de inteligencia artificial.

Otra causa es el diseño algorítmico. Resulta que las opciones de diseño de los algoritmos, como las características seleccionadas, las técnicas de entrenamiento y las métricas de optimización utilizadas, pueden introducir sesgos. A veces, pueden exacerbar prejuicios ya presentes en los datos de entrenamiento o excluir a determinadas categorías de personas.

Repercusiones de los sesgos de la inteligencia artificial

El sesgo de la inteligencia artificial puede tener graves efectos en la sociedad y las empresas en distintos ámbitos del quehacer humano. En el caso de la contratación y el reclutamiento, los algoritmos de inteligencia artificial sesgados tienen el potencial de discriminar a candidatos de cierto sexo, raza u otros indicadores de bajo estatus socioeconómico. Esto sólo sirve para perpetuar las desigualdades existentes en la mano de obra.

Los prejuicios también pueden aprovecharse en aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial para evaluar riesgos o establecer una base de referencia para imponer penas en los sistemas de justicia penal, un aspecto en el que las minorías pueden verse perjudicadas. La inteligencia artificial sanitaria que no se desarrolle para ser neutral puede afectar al paciente y a su plan de tratamiento, incluyendo diagnósticos erróneos o recomendaciones injustas de procedimientos preventivos, afectando así a la confianza de los pacientes en las soluciones de inteligencia artificial sanitaria.

Además, es evidente que el sesgo de la inteligencia artificial en los servicios financieros puede dar lugar a una puntuación crediticia discriminatoria, ya que las decisiones crediticias se basan en características irrelevantes para la solvencia, como el origen étnico o el sexo. Estos efectos adversos no sólo perjudican a las personas afectadas, sino que también disminuyen la aceptación de las tecnologías de inteligencia artificial.

Estrategias de mitigación

Para abordar el problema del sesgo en la inteligencia artificial hay que ver el problema desde las perspectivas de la recopilación de datos, el diseño algorítmico y la evaluación. A continuación se presentan estrategias clave para mitigar el sesgo de la inteligencia artificial:

Datos diversos y representativos

Resulta crucial garantizar que el conjunto de datos de entrenamiento exponga la población con la que probablemente se relacionará el sistema de inteligencia artificial. Esto resulta útil para reducir los sesgos que pueda haber en el conjunto de datos, ya que hace que los algoritmos de inteligencia artificial aprendan en un entorno diverso.

Transparencia del algoritmo

Aumentar la interpretabilidad del proceso de toma de decisiones de los algoritmos de inteligencia artificial para que este proceso pueda explicarse a todos los interesados. Las técnicas de alta disponibilidad también pueden ayudar a los usuarios a comprender el proceso por el que la inteligencia artificial llega a su decisión y también a desentrañar los sesgos.

Auditorías y revisiones periódicas

Se recomienda realizar auditorías periódicas y evaluaciones de riesgo de los sistemas de inteligencia artificial para detectar los sesgos que puedan desarrollarse con el tiempo. Para abordar esta cuestión, se utiliza el siguiente enfoque proactivo para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean justos y equitativos a medida que cambian las normas sociales y el contexto.

Equipos diversos y participación de las partes interesadas

Promover la inclusión de las diversidades culturales y de género en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial e incorporar a las partes interesadas en las fases de desarrollo y los ensayos. Esto ayuda a identificar los puntos ciegos comunes en las organizaciones en las que el equipo de desarrollo carece de representación de los grupos infrarrepresentados y garantiza que los sistemas de inteligencia artificial desarrollados no discriminan las previsiones de estos grupos.

Directrices éticas y gobernanza

Garantizar la existencia de normas éticas y reglas de compromiso bien definidas para la creación y el uso de la inteligencia artificial. Dichos marcos deben estar compuestos por los principios que regulan el uso adecuado de la inteligencia artificial, los procedimientos para gestionar las quejas que hagan referencia a la presencia de sesgos y los procesos regulares de mejora y supervisión.