Definición
En el campo de la Inteligencia Artificial, el término «Bias» se refiere a la tendencia inherente de un algoritmo para producir resultados específicos predilectos, ya sea en base a su diseño inicial, los datos en los cuales fue entrenado, o las predicciones hechas en función de esos datos de entrenamiento. En otras palabras, se refiere a la tendencia sistemática y estadísticamente significativa en las predicciones de un modelo de aprendizaje automático que no se debe a una casualidad.
Historia del Término
El término «Bias» ha sido de larga data en el campo de las estadísticas y luego fue apropiado por el campo de la Inteligencia Artificial. En ambos contextos, el término se refiere a errores sistemáticos. Mientras que en las estadísticas, esto se refiere a la diferencia entre un estimador y el valor verdadero que se intenta estimar, en la IA, «bias» puede referirse a las asunciones preconcebidas que un modelo de machine learning hace sobre la distribución de los datos de entrada.
Citas de Expertos
“El Bias y la varianza son los dos oligarcas indiscutibles que gobiernan esta supuestamente democrática tierra de aprendizaje automático”. – Prateek Joshi, fundador de Plutoshift, una plataforma de AI para gestión de agua.
“El bias es una falla fundamental en nuestro sistema de aprendizaje. Si no podemos identificar y eliminar el bias, nunca llegaremos a tener confianza en nuestras predicciones de AI”. – Kate Crawford, investigadora principal en Microsoft Research.
Ejemplos de aplicación
Los sesgos pueden verse en una variedad de aplicaciones de Inteligencia Artificial, desde la elección de carreras profesionales hasta aplicaciones médicas. Por ejemplo, un sistema de AI que utiliza datos de pacientes para predecir ciertas enfermedades puede mostrar sesgo si los datos de entrenamiento están mayormente constituidos por un grupo étnico y, por lo tanto, puede no ser tan preciso al predecir enfermedades en otros grupos étnicos.
Consejos de aplicación
Para mitigar los sesgos en la Inteligencia Artificial, es importante tener en cuenta el conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo. Este debe ser lo más diverso y representativo posible para garantizar que el modelo pueda hacer predicciones precisas en todos los casos relevantes. Asimismo, es vital poner a prueba el modelo con diferentes conjuntos de datos para identificar y corregir cualquier sesgo existente.
Tendencias Actuales
Actualmente se está trabajando mucho en hacer que los modelos de AI sean más transparentes y explicables para poder detectar y solucionar el sesgo. Asimismo existe un creciente interés y desarrollo en el campo de la ética de la Inteligencia Artificial que busca establecer normativas claras y éticas para el desarrollo y uso de estas tecnologías, incluyendo lo relacionado con el sesgo y la discriminación.
Perspectivas
En el futuro, podemos esperar que los modelos de Inteligencia Artificial se vuelvan cada vez más libres de sesgo a medida que mejoren las técnicas de entrenamiento y se disponga de conjuntos de datos más diversificados. Sin embargo, la lucha contra el sesgo en la IA es un desafío continuo y requiere un compromiso constante para asegurar su detección y eliminación exitosa.
