Discriminación

La discriminación en la IA se refiere al trato injusto o desigual de individuos o grupos basado en características protegidas como raza, género, edad o discapacidad. Esta discriminación suele ser el resultado de sesgos incorporados en los sistemas de IA, que pueden manifestarse durante la recopilación de datos, el desarrollo de algoritmos o las etapas de implementación. La discriminación puede tener impactos significativos en la igualdad social y económica, produciendo resultados adversos para comunidades marginadas o desatendidas. A medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en los procesos de toma de decisiones, el potencial de discriminación aumenta, lo que requiere un escrutinio cuidadoso y medidas proactivas para mitigar estos efectos.

Comprendiendo las raíces de la discriminación en la IA

La Inteligencia Artificial (IA) y los sistemas de aprendizaje automático dependen en gran medida de los datos para tomar decisiones. Si los datos utilizados para entrenar estos sistemas son sesgados o no representativos, pueden generar sesgo algorítmico, lo que puede resultar en prácticas discriminatorias. Por ejemplo, si un sistema de reconocimiento facial se entrena predominantemente con imágenes de personas blancas, puede tener un rendimiento deficiente al reconocer rostros de personas de color.

Las raíces de la discriminación en la IA pueden rastrearse hasta varios factores:

• Sesgo en los datos: Los sistemas de IA aprenden de los datos con los que son entrenados. Si estos datos contienen sesgos, la IA reflejará inherentemente estos sesgos en sus resultados. Por ejemplo, los datos de entrenamiento sesgados pueden inclinar a los sistemas de IA a favorecer a ciertos grupos sobre otros.
• Diseño de algoritmos: Los propios algoritmos pueden estar diseñados de maneras que, inadvertidamente, priorizan ciertas variables sobre otras, llevando a resultados sesgados. Esto puede ocurrir cuando los desarrolladores, sin querer, codifican sus propios sesgos en el sistema.
• Sesgos sociales: Los sistemas de IA pueden reflejar los sesgos sociales existentes, reflejando problemas sistémicos que están presentes en los datos que utilizan. Esto incluye sesgos relacionados con raza, género y estatus socioeconómico.

Conceptos clave

• Sesgo algorítmico: Errores o prejuicios en los sistemas de IA que conducen a resultados injustos para ciertos grupos. El sesgo algorítmico puede originarse en datos de entrenamiento sesgados, un diseño de algoritmos defectuoso o ambos. Cuando los sistemas de IA toman decisiones basadas en patrones sesgados, pueden perpetuar e incluso amplificar desigualdades sociales.
• Datos de entrenamiento: El conjunto de datos utilizado para enseñar a los sistemas de IA. Si estos datos son sesgados, la IA puede aprender y perpetuar estos sesgos. Garantizar datos de entrenamiento diversos y equilibrados es crucial para desarrollar sistemas de IA justos.
• Prácticas discriminatorias: Prácticas que resultan en un trato injusto de individuos basado en características protegidas a través de sistemas de IA. Las prácticas discriminatorias pueden ocurrir en varios ámbitos, incluyendo la contratación, la justicia penal y la salud, donde se implementan sistemas de IA.

Ejemplos de discriminación en la IA

1. Reconocimiento facial: Estos sistemas han demostrado ser menos precisos al identificar individuos de grupos étnicos minoritarios debido a datos de entrenamiento desbalanceados. Esto ha llevado a mayores tasas de identificación errónea entre personas de color, generando preocupación sobre la privacidad y violaciones de derechos civiles.
2. Algoritmos de salud: Un ejemplo notable es un algoritmo utilizado en hospitales de EE. UU., que priorizaba a pacientes blancos sobre pacientes negros debido a datos sesgados relacionados con costos de atención médica. Esto resultaba del uso del gasto histórico en salud como indicador de necesidades médicas, lo que afectó negativamente a pacientes negros que históricamente tuvieron menos acceso a recursos sanitarios.
3. Algoritmos de contratación: Un sistema de IA utilizado por Amazon resultó ser sesgado contra las mujeres porque fue entrenado principalmente con currículums presentados por hombres. Este sesgo llevó al algoritmo a favorecer a candidatos masculinos, perpetuando desigualdades de género en la contratación tecnológica.

Casos de uso e implicaciones

Los sistemas de IA se utilizan cada vez más en varios sectores, incluyendo la contratación, la salud, la justicia penal y las finanzas. Cada uno de estos ámbitos ha mostrado potencial para la discriminación:

• Contratación: Los sistemas de reclutamiento habilitados por IA pueden reforzar inadvertidamente sesgos presentes en datos históricos de contratación, generando prácticas discriminatorias. Tales sesgos pueden surgir de datos desbalanceados que sobrerrepresentan ciertos grupos demográficos, conduciendo a la exclusión involuntaria de candidatos calificados por género, raza u otras características.
• Justicia penal: Las herramientas algorítmicas utilizadas para evaluación de riesgos pueden perpetuar sesgos raciales presentes en los datos delictivos, llevando a un trato injusto de grupos minoritarios. Estas herramientas pueden influir en decisiones sobre fianzas, sentencias y libertad condicional, con algoritmos sesgados que potencialmente agravan injusticias sistémicas.
• Servicios financieros: Los algoritmos de puntuación crediticia pueden discriminar contra ciertos grupos demográficos debido a datos de entrada sesgados, afectando la aprobación de préstamos. Estos sesgos pueden originarse en datos históricos que reflejan prácticas de préstamo discriminatorias, perpetuando así la desigualdad económica.

Mitigación de la discriminación en la IA

Para abordar la discriminación en la IA, se pueden emplear varias estrategias:

• Pruebas de sesgo: Implementar pruebas regulares en los sistemas de IA para identificar y mitigar sesgos antes de su implementación. Esto implica evaluar los resultados del sistema ante impactos dispares en diferentes grupos demográficos y ajustar los algoritmos en consecuencia.
• Recopilación de datos inclusivos: Asegurar que los conjuntos de entrenamiento sean representativos de toda la población, incluyendo comunidades marginadas. Datos diversos pueden ayudar a construir sistemas de IA más equitativos y reflejar la diversidad social.
• Transparencia algorítmica: Hacer que los sistemas de IA sean más transparentes para que las partes interesadas puedan entender y corregir posibles sesgos. La transparencia implica documentación clara sobre cómo se diseñan los algoritmos, los datos que utilizan y los procesos de toma de decisiones que emplean.
• Gobernanza ética: Establecer supervisión interna y externa para garantizar que los sistemas de IA cumplan con estándares éticos y no perpetúen la discriminación. Esto incluye implementar políticas que promuevan la equidad, la responsabilidad y la inclusión en el desarrollo y despliegue de la IA.

Consideraciones legales y éticas

La discriminación en la IA no es solo una cuestión ética, sino también legal. Varias leyes, como la Ley de Igualdad del Reino Unido, prohíben la discriminación basada en características protegidas. Cumplir con estas leyes es esencial para las organizaciones que implementan sistemas de IA. Los marcos legales proporcionan directrices para asegurar que las tecnologías de IA respeten los derechos humanos y no contribuyan a la desigualdad. Las consideraciones éticas implican evaluar los impactos sociales más amplios de la IA y asegurar que las tecnologías se utilicen de manera responsable y justa.

Discriminación en la IA: Artículos científicos

La discriminación en la IA se refiere al trato injusto o desigual de individuos por parte de sistemas de IA basado en ciertas características. A medida que las tecnologías de IA influyen cada vez más en la toma de decisiones en diversos sectores, abordar el sesgo y la discriminación se ha vuelto crucial. A continuación, algunos artículos científicos que abordan este tema:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Autores: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Este artículo destaca la creciente preocupación por el sesgo en los sistemas de IA, lo que a menudo lleva a la discriminación. Los autores revisan literatura desde perspectivas técnicas, legales, sociales y éticas para comprender la relación entre sesgo y discriminación en la IA. Enfatizan la necesidad de colaboraciones interdisciplinares para abordar eficazmente estos problemas. Leer más
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Autor: Bin Liu
   Aunque no se centra directamente en la discriminación, este artículo analiza las controversias en torno a la IA, incluidas sus limitaciones e impactos sociales. Diferencia entre “weak AI” y “strong AI” (inteligencia artificial general) y explora el posible valor de la “weak AI”. Comprender estos paradigmas puede aportar perspectivas sobre cómo los sesgos podrían perpetuarse en diferentes sistemas de IA. Leer más
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Autores: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Este artículo presenta un marco de gobernanza de la IA llamado modelo del reloj de arena, que busca traducir los principios éticos de la IA en la práctica. Aborda riesgos como el sesgo y la discriminación proporcionando requisitos de gobernanza a múltiples niveles, incluyendo los niveles medioambiental, organizacional y del sistema de IA. El marco está diseñado para alinearse con la futura Ley de IA de la Unión Europea y garantizar un desarrollo socialmente responsable de la IA. Leer más