Mitigación de sesgos en la IA

Los modelos de IA pueden desarrollar involuntariamente sesgos basados en los datos con los que han sido entrenados. La mitigación de sesgos garantiza que la IA trate a todos los usuarios de forma justa mediante la identificación, corrección y comprobación de los sesgos.

Identificación de sesgos en la IA

El sesgo en la IA se produce cuando los modelos favorecen a determinados grupos en detrimento de otros debido a datos de entrenamiento desequilibrados o defectuosos.

Ejemplos:

• Una IA de contratación prefiere candidatos masculinos porque fue entrenada con datos históricos en los que se contrató mayoritariamente a hombres.
• Una IA de reconocimiento facial funciona mejor con tonos de piel claros porque el conjunto de datos tenía más caras blancas que oscuras.

¿Cómo identificar los prejuicios?

• Utilice herramientas de auditoría para comprobar si existen patrones injustos en las decisiones de la IA.
• Aplique el análisis estadístico para encontrar disparidades en los datos de formación.

Corregir los sesgos en la IA

Una vez detectado un sesgo, los ingenieros de IA utilizan técnicas de eliminación de sesgos para corregirlo.

Métodos de corrección de sesgos:

• Volver a ponderar los datos → Dar más peso a los grupos infrarrepresentados.
• Algoritmos de eliminación del sesgo → Ajuste del entrenamiento de la IA para neutralizar la discriminación.
• Mejor recopilación de datos → Garantizar que la IA aprenda de diversas fuentes.

Ejemplo:

-El software de contratación de la IA aprende de los currículos de hombres y mujeres por igual en lugar de favorecer a un grupo.
-El reconocimiento facial de la IA equilibra todos los tonos de piel para mejorar la precisión en todas las razas.

Comprobación periódica de los sesgos

El sesgo puede reaparecer si la IA no se controla y comprueba continuamente.

¿Cómo comprobar la parcialidad?

• Revise periódicamente las predicciones de la IA para que sean equitativas para todos los grupos.
• Utilizar directrices éticas de IA para garantizar el cumplimiento.
• Recoger las opiniones de diversos usuarios para ver si la IA los trata con equidad.

Ejemplo:

-Un banco comprueba si las aprobaciones de préstamos de IA son discriminatorias por razones de sexo, raza o nivel de ingresos.
-Se comprueba que el asistente de voz entiende bien los distintos acentos.

El papel de las diversas perspectivas en la IA

Los equipos de IA necesitan diversos orígenes para crear sistemas de IA justos.

¿Por qué es importante la diversidad?

• Evita los prejuicios culturales y de género en los modelos de IA.
• Mejora la usabilidad de la IA para todos los grupos demográficos.
• Garantiza la equidad en las aplicaciones globales.

Ejemplo:

-Un equipo de IA diverso podría notar sesgos que otros no notarían.
-Los asistentes de la IA formados por un equipo diverso entenderán múltiples dialectos y acentos.

Resumen

• Los sesgos en la IA proceden de datos de entrenamiento desequilibrados.
• La corrección de sesgos implica la reponderación de los datos, la eliminación de sesgos en los modelos y la mejora de los conjuntos de datos.
• Los modelos de IA deben probarse periódicamente para garantizar decisiones justas y éticas.
• Los equipos de IA diversos ayudan a crear sistemas de IA inclusivos y justos.

Por Hichem A. Benzaïr