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25 de julio de 2023 - 8 minutes

Ética y sesgo en la inteligencia artificial

Descubre la importancia de la ética y el sesgo en la inteligencia artificial

Juliette Carreiro - Tech Writer

Inteligencia Artificial

Parece que la IA podría cambiar el mundo, ¿verdad? Pues puede escribir la invitación de una fiesta a la perfección, contar chistes o anticipar lo que queremos ver o decir. Sin embargo, cabe recordar que, aunque puede ayudarnos a lograr estas y otras muchas cosas, tiene ciertas limitaciones y debe usarse con precaución, al menos por el momento. 

¿Qué queremos decir con esto? Primero, tenemos que entender cómo se crean las tecnologías de la IA, ya que las personas encargadas de la extracción e interpretación de los datos alimentan ordenadores y otras máquinas con la información que desean que imiten, es decir, estos datos son la principal fuente de información de las máquinas. Por tanto, el ordenador repetirá cualquier incoherencia o sesgo que contengan los datos. 

Si la IA se utiliza con fines lúdicos, como escribir un poema para una amistad, esto no supone mucho problema. Pero cuando la IA se emplea para tomar decisiones o para que saque conclusiones por sí misma, el sesgo, intencionado o no, puede afectar gravemente a la precisión de los resultados. 

Para comprender la enorme importancia de la ética y el sesgo en la inteligencia artificial, hace falta, en primer lugar, explicar los conceptos básicos de la IA y aportar algunos ejemplos de cómo influyen estos factores en su integridad. 

¿En qué consiste la inteligencia artificial?

Conocemos como inteligencia artificial la capacidad de las máquinas para replicar e imitar las respuestas y reacciones humanas ante las situaciones. Al entrenar máquinas para pensar como una persona, podemos automatizar tareas tediosas o repetitivas y usar el aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos. 

La inteligencia artificial ha dado pasos de gigante con el tiempo, pero aún tiene mucho camino por recorrer para imitar adecuadamente el pensamiento humano. Aun así, los avances existentes han transformado nuestra concepción de las máquinas y su potencial. La inteligencia artificial está presente en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana. 

  • En los mapas y el transporte: ¿alguna vez te has preguntado de dónde saca tu móvil la información más reciente sobre el estado del tráfico, las carreteras cerradas o la mejor ruta para ir a un sitio en transporte público, andando o en bici? Pues es todo gracias a la inteligencia artificial, que actualiza en tiempo real la información para ofrecerte la mejor experiencia posible. 

  • En reconocimiento o identificación facial: mediante la recopilación de datos sobre la estructura y las características faciales, el teléfono puede reconocer que hay una cara delante de la pantalla, además de verificar la identidad del usuario.

  • En la redacción de textos: además de la clásica revisión ortográfica, gracias a la enorme cantidad de datos con los que se entrena a las máquinas, estas pueden sugerirte qué otras cosas puedes escribir. 

Es evidente que la inteligencia artificial es bastante útil en muchos ámbitos. Sin embargo, como suele pasar, implica ciertas limitaciones y problemas que no debemos pasar por alto. Ahora que tenemos claro qué es la inteligencia artificial, analicemos los conceptos de ética y sesgo en la inteligencia artificial.

Sesgo en la inteligencia artificial 

Es lógico pensar que una máquina no puede tener prejuicios, ¿verdad? Al fin y al cabo, no cuenta con experiencias ni recuerdos para formar ideas preconcebidas. No obstante, no es del todo cierto, ya que las máquinas solo pueden aprender a partir de los datos que se les suministran, así que, si están sesgados, incompletos o son de mala calidad, las respuestas de la máquina reflejarán los mismos problemas. 

Estos son algunos de los sesgos más comunes de la IA: 

  • Sesgo algorítmico: si el algoritmo que determina los cálculos de la máquina es incorrecto o defectuoso, los resultados también lo serán. 

  • Sesgo de muestreo: si el conjunto de datos que seleccionas no representa con precisión la situación, los resultados reflejarán este error. 

    • Por ejemplo: recopilas información sobre salarios, pero solo registras la de los empleados masculinos.

  • Sesgo de prejuicio: es similar al sesgo de muestreo porque estos datos están influenciados por sesgos sociales y, por tanto, los incorporan en unos resultados que deberían ser imparciales. 

    • Por ejemplo: evalúas la distribución por sexos en determinados empleos, pero solo tienes en cuenta a las mujeres para la profesión de enseñanza y a los hombres para la de medicina, lo que crea un sesgo inexacto en los datos.

  • Sesgo de medición: se produce cuando los datos se recopilan de manera incorrecta, específicamente, en cuanto a su evaluación o medición. 

    • Por ejemplo: realizas una encuesta a empleados sobre la opinión que tienen sobre la empresa y les promete una recompensa si una cantidad considerable responden, las personas motivadas únicamente por la compensación podrían no dar respuestas precisas o exhaustivas.

  • Sesgo de exclusión: no se puede seleccionar qué datos utilizar en un análisis; si se excluye parte de la información, de forma intencionada o por error, los resultados serán inexactos.

    • Por ejemplo: si consideras que las respuestas intermedias en una encuesta no son importantes y las eliminas, obtendrás datos sesgados hacia ambos extremos del espectro y una representación inexacta de la verdadera opinión de las personas encuestadas.

  • Sesgo de selección: obtener una muestra del tamaño necesario o que sea representativa de toda la población resulta muy difícil, pero elegir solo a ciertos grupos genera datos sin valor.

    • Por ejemplo: deseas evaluar a qué universidades desean ir las personas que finalizan el instituto, pero ignoras a las que deciden empezar a trabajar directamente o a las que optan por la formación profesional.

El sesgo en la inteligencia artificial puede manifestarse de muchas otras formas, pero las que hemos mencionado son las más frecuentes. Debes recordar que la inteligencia artificial aprende de los datos que le suministramos y que, si esos datos son cuestionables o inexactos, sus resultados también lo serán. Esto es lo que puede hacer para evitar los sesgos: 

  1. Muchas situaciones sesgadas surgen a partir de conjuntos de datos pequeños o limitados; haz todo lo posible para recopilar la mayor cantidad de datos posible y de tantas fuentes distintas como puedas para diversificar el conjunto de datos. 

  2. Cuando empieces a suministrarle los datos al ordenador, ejecuta pruebas durante las primeras etapas para comprobar si hay sesgos y corregirlos. 

  3. Realiza pruebas de equidad y sesgo en línea para garantizar que no se te escapa nada. 

  4. Consulta los resultados con otros expertos para contar con otras opiniones y ejecuta verificaciones continuamente con el paso del tiempo. 

Ética en la inteligencia artificial 

Sin ninguna duda habrás oído que la IA ocupará nuestros puestos de trabajo en el futuro. Lo cierto es que la gran mayoría de empleos está a salvo y, los que la IA puede asumir, se transformarán en una función diferente; aun así, hay importantes consideraciones éticas que debemos tener en cuenta al hablar de la inteligencia artificial.

Si una cosa está clara, es que el poder de la inteligencia artificial es gigantesco y todavía desconocemos el alcance que puede llegar a tener. De todas formas, es absolutamente imprescindible tener en cuenta los siguientes aspectos para garantizar un futuro ético de la IA. 

  • Privacidad: proporcionar a las máquinas con grandes cantidades de datos sobre las personas para que aprendan a reaccionar de forma más humana. ¿Cómo podemos garantizar que los datos que les suministramos sean seguros y privados? Priorizar la privacidad de los datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial es una gran preocupación a nivel mundial. 

  • Dependencia humana: sí, la inteligencia artificial puede automatizar algunas tareas que solíamos realizar las personas y también gestionar muchos más datos; ahora bien, no debemos dejar que la IA tome decisiones por sí sola, ya que carece de la responsabilidad humana. 

  • Sostenibilidad: los avances en inteligencia artificial y tecnología cuentan con gran respaldo, pero siempre que no se produzcan a expensas del medioambiente y la sostenibilidad a nivel global. 

  • Accesibilidad: los nuevos avances deben ser accesibles en todo el mundo, no solo en países altamente industrializados con un acceso más fácil a la tecnología. 

Para garantizar que la ética en la inteligencia artificial sea una prioridad, muchos países y organizaciones a nivel mundial se han unido para elaborar políticas y normativas, como el Reglamento General de Protección de Datos de la UE. De todos modos, los avances tecnológicos verdaderamente éticos en inteligencia artificial serán fruto del compromiso de todas las personas, empresas y países del mundo. 

El alcance de la inteligencia artificial es realmente incalculable, pero usarlo para hacer el bien depende de las personas. Además, las personas cualificadas en inteligencia artificial gozan de una alta demanda en toda la industria tecnológica, así que si te interesa introducirte en esta campo tan prometedor, no te lo pienses: la IA no va a dejar de crecer. 

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