Al igual que los humanos, los sistemas de IA también son propensos a tener sesgos y prejuicios. Los sistemas de IA pueden heredar nuestros prejuicios y amplificarlos aún más, ya que básicamente están entrenados con los datos que les proporcionamos. Esto puede conducir a resultados injustos en situaciones en las que se utilizan modelos de IA. Por ejemplo, en los procesos de selección de empleo, las herramientas de IA pueden estar entrenadas para centrarse en personas de una determinada secta o sexo, lo que no sólo conduce a la discriminación por razón de sexo, sino que también pasa por alto a candidatos plenamente cualificados.


Sin embargo, las cosas no tienen por qué ser así. Al leer este artículo, puede aprender a abordar y mitigar el sesgo de la IA. De ese modo, se podrán superar estas deficiencias y podremos seguir utilizando la IA para nuestra mejora.


Priorizar la diversidad de datos

Los sistemas de IA se entrenan en función de los datos que se les proporcionan. Por lo tanto, no hace falta decir que unos datos sesgados conducirán inevitablemente a unos resultados sesgados. Para mitigar este riesgo, necesitamos conjuntos de datos diversos que incluyan una variedad de datos demográficos, comportamientos, puntos de vista, situaciones, etc.


De este modo, la IA podrá tener en cuenta todas las perspectivas y será más inclusiva y justa a la hora de proporcionar un resultado.


Transparencia de los algoritmos

Muchos sistemas de IA funcionan como cajas opacas. No se puede ver qué proceso de toma de decisiones hay detrás de un resultado. Sin embargo, si los algoritmos en los que se basan y entrenan los modelos de IA son transparentes, será más fácil detectar cualquier sesgo en el proceso y tomar las medidas adecuadas para atajarlo.


Aunque lograr una transparencia perfecta es un proceso complejo, la investigación en curso sobre XAI e IA interpretable parece prometedora para hacerlo posible.


Equipos humanos diversos

Aunque los sistemas de IA son bastante potentes, la supervisión humana sigue siendo vital. Diversos equipos humanos deben supervisar el desarrollo y el funcionamiento de los modelos de IA. Las personas de diferentes orígenes serán más capaces de detectar los prejuicios de diferentes orígenes, garantizando así que el modelo de IA sea más inclusivo.


Por ejemplo, una herramienta de IA utilizada para el reconocimiento facial puede estar sesgada si el equipo que la desarrolla no incluye personas que puedan aportar puntos de vista más matizados para identificar y solucionar estos problemas.


Supervisión y auditoría continuas

Por último, los modelos de IA deben supervisarse continuamente y auditarse con regularidad para detectar cualquier sesgo que pueda aparecer en los resultados. Esto podría implicar probar el rendimiento de la IA en una amplia gama de escenarios y evaluar sus resultados para detectar posibles sesgos. En caso de que se detecten sesgos, deben abordarse y corregirse antes de que puedan causar algún daño.


Conclusión

La IA tiene un inmenso potencial para contribuir al desarrollo de la humanidad, pero esto sólo puede hacerse si abordamos los sesgos de la IA y tomamos medidas para mitigarlos. Y si aplicamos las estrategias mencionadas, podemos afirmar con seguridad que los riesgos asociados al sesgo de la IA pueden tratarse de forma eficaz, haciendo así que el sistema sea más inclusivo y justo para todos nosotros.