Sesgo algorítmico

¿Qué es el sesgo algorítmico?

El sesgo algorítmico o sesgo de IA se refiere a los resultados injustos o discriminatorios que resultan del uso de algoritmos. Es una serie de errores sistemáticos y repetibles en un sistema informático que favorece a un grupo de personas de maneras que no coinciden con la intención de las funciones del algoritmo.

Con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) extendiéndose por las industrias, el sesgo algorítmico es una preocupación creciente para todos. Aunque los algoritmos están destinados a aportar eficiencia, no son inmunes a los defectos en el diseño humano. Por lo tanto, es necesario entender los sesgos que los algoritmos pueden desarrollar con el tiempo.

Los sesgos algorítmicos ocurren por muchas razones: datos sesgados, fallos de diseño y prejuicios humanos conscientes o subconscientes durante la etapa de desarrollo, entre otros.

El software de operacionalización de IA y aprendizaje automático (MLOps) ayuda a monitorear y mitigar proactivamente los riesgos potenciales de sesgo. Este software ayuda a prevenir las consecuencias que perturban el bienestar de diferentes grupos sociales.

Software de Sesgo algorítmico

Software que menciona a sesgo algorítmico como una característica o término.

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Ejemplos de sesgo algorítmico

El sesgo algorítmico tiene muchas formas. Puede variar desde el sesgo racial y el prejuicio de género hasta la desigualdad y la discriminación por edad. Sin embargo, estos sesgos también pueden ser no intencionales. Por ejemplo, si un algoritmo de reconocimiento facial se entrena utilizando un conjunto de datos que no es inclusivo, no funcionará eficazmente para todos los grupos de personas. Dado que estos sesgos son no intencionales, a menudo son difíciles de identificar antes de que se hayan programado en un sistema.

Aquí hay algunos ejemplos más de sesgo algorítmico:

• Sesgo racial en los sistemas de salud: En el ámbito de la salud, los sesgos algorítmicos pueden incluir proporcionar la misma calidad de instalaciones médicas pero cobrar más dinero a un grupo de personas.
• Sesgo de género en los sistemas de contratación: El sesgo algorítmico también puede existir en los sistemas de contratación donde se prefiere un género sobre otro. Cualquier decisión de contratación basada en el sesgo de género y no en el mérito es injusta.
• Sesgo racial en los sistemas penales: Los algoritmos que predicen las probabilidades de que un delincuente reincida pueden discriminar a un cierto grupo. La predicción puede estar sesgada contra los delincuentes pertenecientes a una raza particular, haciéndolos responsables de una sentencia más larga.

Tipos de sesgo algorítmico

El sesgo algorítmico puede tomar muchas formas y ocurrir debido a diferentes factores. Cinco tipos comunes de sesgos pueden existir en un algoritmo:

• Sesgo de datos surge cuando los datos utilizados para entrenar un algoritmo no representan todos los conjuntos de personas y demografías. Resultará en que el algoritmo produzca resultados desfavorables basados en datos no inclusivos. Este tipo de sesgo puede existir en los sistemas de contratación, salud y penales.
• Sesgo de muestreo ocurre cuando el conjunto de datos de entrenamiento se utiliza sin aleatorización. También puede ocurrir si el conjunto de datos no es una representación de la población para la que está destinado el algoritmo. Puede llevar a resultados inexactos e inconsistentes en un sistema. Esto puede existir en un sistema bancario donde un algoritmo predice aprobaciones de préstamos basándose únicamente en grupos de altos ingresos.
• Sesgo de interacción existe cuando un sistema interactúa de manera diferente con los usuarios debido a sus características o demografías. Resulta en un tratamiento inconsistente y resultados injustos para las personas de un grupo específico. Este tipo de sesgo se puede encontrar en sistemas de reconocimiento facial que pueden reconocer una raza más fácilmente que otra.
• Sesgo de atribución grupal ocurre cuando los equipos de datos asumen la verdad sobre un individuo basándose en el grupo al que pueden o no pertenecer. Este sesgo puede ocurrir en sistemas de admisión que favorecen a candidatos de ciertos antecedentes educativos e instituciones sobre otros.
• Sesgo de bucle de retroalimentación puede ocurrir cuando los resultados sesgados generados por un algoritmo se utilizan como retroalimentación para refinarlo aún más. Esta práctica puede amplificar los sesgos con el tiempo, resultando en una mayor disparidad entre diferentes grupos. Por ejemplo, si un algoritmo sugiere ciertos trabajos a hombres, puede considerar más aplicaciones de candidatos masculinos solamente.

Mejores prácticas para prevenir el sesgo algorítmico

Aunque la industria tecnológica tiene un largo camino por recorrer antes de eliminar el sesgo en los algoritmos, hay algunas mejores prácticas a tener en cuenta para prevenirlo.

• Diseñar con inclusión: Cuando los algoritmos de IA y ML se diseñan con la inclusión en mente, no heredarán sesgos. Establecer objetivos medibles para los algoritmos resultará en un rendimiento consistente en todos los casos de uso, es decir, todos los grupos, independientemente de la edad, género o raza.
• Probar antes y después del despliegue: Antes del despliegue de cualquier sistema de software, pruebas y evaluaciones exhaustivas pueden identificar sesgos que el algoritmo puede haber heredado involuntariamente. Una vez que el despliegue esté completo, otra ronda de pruebas puede ayudar a identificar cualquier cosa que se haya pasado por alto en la primera iteración.
• Usar datos sintéticos: Los algoritmos de IA deben entrenarse en conjuntos de datos inclusivos para evitar la discriminación. Los datos sintéticos son la representación estadística de conjuntos de datos reales. Los algoritmos que se entrenan con datos sintéticos estarán a salvo de cualquier sesgo heredado de los datos reales.
• Enfocarse en la explicabilidad de la IA: La explicabilidad de la IA permite a los desarrolladores agregar una capa de transparencia a los algoritmos de IA. Esto ayuda a entender cómo la IA genera predicciones y qué datos utiliza para tomar esas decisiones. Al enfocarse en la explicabilidad de la IA, se pueden identificar el impacto esperado y los posibles sesgos de un algoritmo.

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