Sesgos en la Inteligencia Artificial Generativa: un análisis exhaustivo

Autor: Marcelo Hector Gonzalez, CISA, CRISC

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una parte indispensable de nuestras vidas y ha permeado en varios sectores, desde la atención sanitaria hasta las finanzas. Sin embargo, a medida que los sistemas de IA se vuelven más ubicuos, la cuestión del sesgo dentro de estos sistemas ha llamado la atención. El sesgo en la IA a menudo se percibe como un problema técnico, pero va más allá. Es una manifestación de prejuicios humanos y prejuicios sistémicos que se han arraigado en nuestras sociedades.

Sin embargo, el sesgo en la IA puede tener un impacto mucho más profundo en la discriminación y la influencia social en comparación con las decisiones humanas individuales, ya que eleva el problema a un nivel sistémico. Dado que los sistemas de IA ayudan en los procesos de toma de decisiones que influyen directamente en los individuos, es imperativo abordar estos sesgos para mantener la confianza del público en la IA. Además, con la creciente dependencia de la IA en los procesos de toma de decisiones en diversos sectores, abordar los prejuicios se vuelve aún más crítico.

Comprender las diversas formas de sesgos en la IA

El sesgo en la IA puede manifestarse de varias maneras y provocar diversos problemas. A continuación, se muestran algunos tipos comunes de sesgos:

Sesgo de datos: Esto ocurre cuando los datos utilizados para entrenar un modelo de IA no representan con precisión la realidad que se supone que debe simular. Esto puede conducir a resultados injustos y discriminación. Por ejemplo, si un conjunto de datos utilizado para entrenar un sistema de reconocimiento facial contiene imágenes de personas predominantemente de piel clara, el sistema puede funcionar mal al identificar personas de piel oscura.
Sesgo de confirmación: Los sistemas de IA también pueden exhibir un sesgo de confirmación si están entrenados con datos que han sido influenciados por creencias o suposiciones preexistentes. Esto puede conducir a resultados sesgados. Por ejemplo, si un sistema de inteligencia artificial está capacitado para predecir el desempeño laboral basándose en CV y los datos de capacitación incluyen un número desproporcionado de candidatos exitosos de una universidad en particular, el sistema podría favorecer injustamente a los candidatos de esa universidad.
Sesgo de selección: Esto sucede cuando los datos utilizados para la capacitación no se seleccionan al azar y no representan a toda la población. Esto puede dar lugar a predicciones inexactas. Por ejemplo, si un sistema de inteligencia artificial está capacitado para predecir tendencias de gripe basándose en datos de una aplicación de salud, es posible que no represente con precisión a quienes no usan aplicaciones de salud.
Sesgo algorítmico: Este tipo de sesgo ocurre cuando los algoritmos utilizados en la IA prefieren inherentemente un resultado sobre otro, independientemente de los datos. Esto puede conducir a resultados erróneos. Por ejemplo, es más probable que un sistema de inteligencia artificial diseñado para filtrar contenido violento señale contenido relacionado con ciertos grupos políticos, incluso si el contenido no es violento.
Sesgo de medición: Esto ocurre cuando la forma en que se recopilan o miden los datos introduce sesgos. Esto puede conducir a resultados sesgados. Por ejemplo, si un sistema de reconocimiento de voz está entrenado principalmente en habla clara y lenta, puede tener un rendimiento deficiente al transcribir voz rápida o con acento.
Sesgo lingüístico: El sesgo lingüístico se refiere a los sesgos inherentes al lenguaje o su uso, que reflejan y refuerzan sesgos culturales, sociales o cognitivos. Los modelos lingüísticos entrenados con datos sesgados probablemente replicarán estos sesgos. Además, si los datos de entrenamiento están predominantemente en un idioma, típicamente inglés, el modelo se vuelve más competente en ese idioma, creando un desequilibrio y restando prioridad al contenido en otros idiomas. La dependencia de la traducción automática exacerba aún más estos desequilibrios, ya que alrededor del 50% de las fuentes están en inglés, mientras que el siguiente idioma más común solo comprende alrededor del 5%. Esta brecha significativa también se puede utilizar para orientar la IA de manera poderosa a favor de países/poblaciones o suministros tecnológicos específicos.

Cada tipo de sesgo puede generar diferentes problemas, como predicciones inexactas, trato injusto a ciertos grupos y refuerzo de estereotipos dañinos. Es importante ser consciente de estos sesgos al diseñar, entrenar e implementar sistemas de IA y tomar medidas para mitigar sus efectos.

Comprender los orígenes del sesgo

El sesgo en la IA puede tener su origen en varias fuentes: los datos de entrenamiento iniciales, el algoritmo en sí o las predicciones que genera el algoritmo. Por ejemplo, si un modelo de aprendizaje automático se entrena con un conjunto de datos que no representa a un género o grupo étnico específico, puede generar resultados sesgados cuando se aplica en escenarios del mundo real. Este fenómeno, conocido como «sesgo de datos», fue observado por primera vez por el informático Joseph Weizenbaum en su libro de 1976, «Computer Power and Human Reason». Sin embargo, los sesgos también pueden originarse en el propio algoritmo. Por ejemplo, si un algoritmo está diseñado para maximizar la precisión en un conjunto de entrenamiento, sin darse cuenta puede favorecer a las clases mayoritarias e ignorar las clases minoritarias, lo que lleva a resultados sesgados.

Casos reales de sesgo en la IA

Ha habido varios casos en los que se ha observado sesgo en los sistemas de IA. Por ejemplo, los modelos de conversión de texto a imagen como StableDiffusion, DALL-E de OpenAI y Midjourney han mostrado sesgos raciales y estereotipados en sus resultados. Un estudio que analizó imágenes generadas por tres herramientas populares de IA generativa (Midjourney, Stable Diffusion y DALL-E 2) encontró que estos generadores de IA mostraban prejuicios contra las mujeres y los afroamericanos. Los sesgos revelados fueron incluso más pronunciados que el status quo en comparación con las estadísticas de la fuerza laboral o las imágenes de Google, lo que exacerba los sesgos dañinos que nos esforzamos activamente por rectificar en la sociedad actual. Para resaltar la naturaleza generalizada del problema, consideremos el caso de un algoritmo de atención médica utilizado para predecir qué pacientes se beneficiarían de atención médica adicional. Se descubrió que era menos probable que recomendaran pacientes negros para programas de atención que pacientes blancos, a pesar de estar igualmente enfermos. Esto se debió a que el algoritmo utilizó los costos de atención médica como indicador de las necesidades de salud, y los pacientes negros históricamente incurrieron en costos más bajos debido a las desigualdades sistémicas en el acceso a la atención médica.

Estrategias para aliviar el sesgo en la IA generativa

Abordar los sesgos en la IA es una tarea compleja que requiere una comprensión profunda de las técnicas de la ciencia de datos y una comprensión más amplia de las fuerzas sociales existentes, incluida la recopilación de datos. Debajo se presentan algunas estrategias que pueden ayudar a aliviar el sesgo en la IA generativa:

Equipos diversos e interdisciplinarios: Fomentar equipos diversos e interdisciplinarios para trabajar en algoritmos y sistemas de IA. Esto puede ayudar a aportar diferentes perspectivas y reducir las posibilidades de sesgo.
Desarrollo responsable de conjuntos de datos: Adoptar prácticas responsables de desarrollo de conjuntos de datos. Preste especial atención a cómo recopila y desinfecta sus datos de entrenamiento, asegurándose de que sean representativos del caso de uso previsto.
Desarrollo de algoritmos responsables: Establecer políticas y prácticas que faciliten el desarrollo responsable de algoritmos. Esto incluye considerar los impactos potenciales del algoritmo en diferentes grupos de personas.
Entrenamiento adversario y aumento de datos: Utilice métodos avanzados como entrenamiento adversario y aumento de datos para combatir el sesgo generativo.
Pruebas y repruebas: Pruebe y vuelva a probar continuamente sus modelos de IA para identificar y rectificar cualquier sesgo.
Aprendizaje y Actualización Continua: Los modelos de IA deben actualizarse y entrenarse continuamente con nuevos datos para mantenerse al día con la evolución de las normas y valores sociales. Esto puede ayudar a garantizar que el sistema de IA siga siendo justo e imparcial a medida que cambia la sociedad.

Perspectiva regulatoria

Los organismos reguladores de todo el mundo reconocen cada vez más la necesidad de regular los sistemas de IA para evitar sesgos y garantizar la equidad. Por ejemplo, la Unión Europea ha propuesto regulaciones que exigen que los sistemas de IA sean transparentes y explicables, lo que puede ayudar a identificar y mitigar los sesgos. Estas regulaciones también exigen que los sistemas de IA de alto riesgo se sometan a evaluaciones de conformidad antes de su implementación.

En Estados Unidos, varios estados han promulgado leyes que regulan los sistemas de decisiones automatizadas para evitar resultados discriminatorios. Por ejemplo, el Grupo de Trabajo sobre Sistemas de Decisión Automatizada de la ciudad de Nueva York es una de las primeras iniciativas en los EE. UU. que estudia cómo las agencias de la ciudad utilizan algoritmos y crean un proceso para la revisión pública.

Sin embargo, regular la IA es una tarea compleja debido al rápido ritmo de los avances tecnológicos y la naturaleza global del desarrollo y despliegue de la IA. Requiere un cuidadoso equilibrio entre fomentar la innovación y prevenir daños, e involucra a muchas partes interesadas, incluidos los formuladores de políticas, los desarrolladores de IA y el público. Es importante discutir los desafíos que plantea la regulación de la IA y las posibles implicaciones de una regulación excesiva o insuficiente. Una regulación excesiva podría sofocar la innovación y obstaculizar el desarrollo de tecnologías de IA beneficiosas, mientras que una regulación insuficiente podría permitir que no se controlen sesgos dañinos.

Futuras tendencias

El campo de la IA está evolucionando rápidamente y esto incluye métodos para detectar y mitigar sesgos. Una tendencia emergente es el uso de métricas de equidad más sofisticadas que pueden capturar sesgos complejos en los sistemas de IA. Estas métricas van más allá de las medidas tradicionales de precisión para considerar factores como la igualdad de oportunidades y el impacto dispar.

Otra tendencia es el desarrollo de sistemas de IA que puedan explicar sus propios procesos de toma de decisiones, conocidos como IA explicable o XAI. Estos sistemas facilitan la identificación de cuándo y cómo ocurren los sesgos, lo cual es crucial para mitigarlos.

También existe un interés creciente en algoritmos de “des-sesgo” que puedan ajustar la salida de los sistemas de IA para reducir el sesgo. Estos algoritmos utilizan técnicas como re-ponderar los datos de entrenamiento, ajustar el umbral de decisión o modificar las probabilidades predichas para lograr resultados más justos.

A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, podemos esperar ver soluciones más innovadoras al problema del sesgo en la IA, incluidos nuevos métodos para la detección, mitigación y prevención de sesgos. Es importante discutir el papel de la IA en la configuración de estas tendencias y el impacto potencial en la sociedad. Por ejemplo, a medida que la IA se integre más en nuestra vida diaria, podría influir en las normas y valores sociales de maneras que apenas estamos empezando a comprender.

Consideraciones éticas

El sesgo en la IA plantea varias cuestiones éticas. Puede conducir a resultados injustos, como discriminación o exclusión, lo que viola los principios de justicia y equidad. Por ejemplo, si un algoritmo de contratación está sesgado en contra de ciertos grupos demográficos, podría negar injustamente oportunidades a candidatos calificados de esos grupos.

El sesgo también puede socavar la confianza en los sistemas de IA. Si las personas creen que un sistema de IA está sesgado, es menos probable que lo utilicen o acepten sus decisiones. Esto podría obstaculizar la adopción de tecnologías de IA potencialmente beneficiosas.

Además, cuando los sistemas de IA replican y amplifican los prejuicios sociales existentes, pueden reforzar estereotipos dañinos y contribuir a la desigualdad social. Por ejemplo, si un sistema de traducción de idiomas asocia consistentemente ciertos trabajos con un género en particular, podría perpetuar los estereotipos de género.

Por lo tanto, es crucial que los desarrolladores y usuarios de IA consideren las implicaciones éticas del sesgo en la IA. Deben esforzarse por desarrollar y utilizar la IA de manera que promuevan la equidad, la justicia y la igualdad, y deben rendir cuentas por los impactos de sus sistemas de IA. Es importante discutir el papel de los desarrolladores y usuarios de la IA a la hora de mitigar los prejuicios y promover el uso ético de la IA. Por ejemplo, los desarrolladores de IA tienen la responsabilidad de garantizar que sus sistemas sean justos e imparciales, mientras que los usuarios tienen la responsabilidad de utilizar los sistemas de IA de manera que respeten los derechos y la dignidad de todos los individuos.

Prácticas sólidas para mitigar el sesgo en la IA generativa

Mitigar el sesgo en la IA generativa requiere un enfoque integral. A continuación, se presentan algunas buenas prácticas que se pueden adoptar:

Auditorías periódicas: Realizar auditorías periódicas de los sistemas de IA para identificar y rectificar sesgos. Estas auditorías deben ser realizadas por terceros independientes para garantizar la objetividad.
Utilice recomendaciones de ética e incluya especialistas en ética: Utilice directrices, estándares y recomendaciones éticas, como la Recomendación de la UNESCO sobre la ética de la IA, el Libro Blanco sobre la Inteligencia Artificial de la Comisión Europea y la ley europea de IA (es decir, la Ley de IA de la UE) e incluya a especialistas en ética en el proceso de desarrollo de la IA. Pueden ayudar a identificar posibles problemas y sesgos éticos en las primeras etapas del desarrollo.
Aporte público: Solicitar opiniones del público sobre los sistemas de IA para obtener información valiosa sobre posibles sesgos y su impacto en diferentes comunidades, mientras se implementan salvaguardas para prevenir problemas relacionados, como el envenenamiento de datos.
Algoritmos de mitigación de sesgos: Utilice algoritmos de mitigación de sesgos para reducir los sesgos en los sistemas de IA. Estos algoritmos ajustan los límites de decisión de los modelos de IA para reducir el sesgo.
Uso de datos sintéticos: Los datos sintéticos, generados artificialmente, pueden abordar problemas de conjuntos de datos limitados y crear redes generativas adversas.
Uso de métricas de equidad: Utilice métricas de equidad para cuantificar el nivel de sesgo en los sistemas de IA. Estas métricas pueden proporcionar un punto de referencia para los esfuerzos de mitigación de sesgos.
Transparencia y explicabilidad: Hacer que los sistemas de IA sean transparentes y explicables. Si el funcionamiento de un sistema de IA está claro, es más fácil ver dónde pueden estar entrando sesgos en el sistema.
Entrenamiento en curso: Garantizar que los sistemas de IA reciban capacitación continua para funcionar a medida que haya nuevos datos disponibles. Esto puede ayudar a mitigar la aparición de nuevos sesgos.
Humano en el circuito: Incorporar la supervisión humana en los sistemas de IA para identificar y mitigar eficazmente los sesgos.

Mejora de la transparencia en la IA generativa

La transparencia en IA se refiere a la franqueza sobre por qué se eligió una solución de IA, cómo se diseñó y desarrolló, las bases sobre las cuales se implementó, cómo se monitorea y actualiza y las condiciones bajo las cuales se puede retirar. Aquí se muestran algunas formas de mejorar la transparencia en la IA generativa:

Comunicar decisiones de IA: Comunique claramente por qué se eligió una solución de IA, cómo se diseñó y desarrolló, las bases sobre las cuales se implementó, cómo se monitorea y actualiza, y las condiciones bajo las cuales se puede retirar.
Habilitar supervisión: Incorporar la transparencia permite la supervisión tanto interna como externa.
Expresar respeto por las personas: La transparencia transmite respeto por las personas.
Transparencia del equilibrio: Las empresas deben encontrar el equilibrio adecuado en cuanto a cuán transparentes deben ser con las diferentes partes interesadas.
IA explicable (XAI): Desarrollar sistemas de IA que puedan explicar sus propios procesos de toma de decisiones. Esto puede hacer que sea más fácil identificar cuándo y cómo ocurren los sesgos.
Software de código abierto: Utilice software de código abierto para el desarrollo de IA. Esto permite que otros inspeccionen el código y comprendan cómo funciona el sistema de inteligencia artificial.
Documentación: Proporcionar documentación clara y completa del sistema de IA, incluidos los datos que utiliza, los algoritmos que emplea y las decisiones que toma.
Interfaces de usuario: Diseñar interfaces de usuario que comuniquen claramente cómo funciona el sistema de IA y cómo toma decisiones. Esto puede ayudar a los usuarios a comprender el sistema y confiar en sus decisiones.

Sin embargo, mejorar la transparencia en la IA no está exento de desafíos. Por ejemplo, algunos sistemas de IA, como los modelos de aprendizaje profundo, son intrínsecamente complejos y difíciles de entender. Además, puede haber compensaciones entre la transparencia y otros objetivos, como la precisión o la privacidad. Es importante discutir estos desafíos y explorar formas de superarlos.

Conclusión

Si bien la IA generativa tiene un inmenso potencial, es esencial abordar los sesgos inherentes a estos sistemas. Al reconocer el desafío del sesgo y trabajar para encontrar soluciones, podemos garantizar que la IA sirva como una herramienta para el bien, promoviendo la justicia y la igualdad en todas sus aplicaciones. El futuro de la IA no se trata sólo de avances tecnológicos, sino también de garantizar que estos avances se utilicen de manera responsable y ética. A medida que la IA generativa se vuelve cada vez más ubicua, comprender y abordar estos sesgos es esencial para garantizar el desarrollo de tecnologías de propósito general que realmente beneficien a todos los miembros de la sociedad. Por lo tanto, es crucial que todas las partes interesadas involucradas en el desarrollo y la implementación de sistemas de IA tomen medidas proactivas para identificar y mitigar los prejuicios, mejorar la transparencia y fomentar una cultura de uso ético de la IA. Esto no solo garantizará la equidad y la inclusión de los sistemas de IA, sino que también contribuirá a construir una sociedad más equitativa y justa. Al adoptar prácticas sólidas como auditorías periódicas, inclusión de especialistas en ética, aportes del público, uso de algoritmos de mitigación de sesgos, métricas de equidad, transparencia y capacitación continua, podemos lograr avances significativos en la mitigación de sesgos en la IA generativa.

Alentamos a los lectores a tomar medidas proactivas en su capacidad para abordar los prejuicios en la IA, ya sea informándose sobre el tema, abogando por una IA justa e imparcial o contribuyendo al desarrollo de tecnologías de IA imparciales. Juntos, podemos trabajar por un futuro en el que los sistemas de IA sean justos, imparciales y beneficiosos para todos.

Sesgo en la inteligencia artificial generativa: un análisis exhaustivo

Autor: Marcelo Hector Gonzalez, CISA, CRISC