Definición
La «fairness» o equidad en el campo de la inteligencia artificial se refiere a cómo un sistema algorítmico puede crear o evitar sesgos, y cómo puede asegurar que sus decisiones sean justas y no discriminatorias. Esta es un área importante dentro del estudio de la Ética de la Inteligencia Artificial.
Historia del Término
El enfoque en la equidad en la inteligencia artificial ha evolucionado recientemente en respuesta a las preocupaciones sobre el sesgo y la discriminación en los sistemas de machine learning y algoritmos de decisión automática. Históricamente, la inteligencia artificial se centraba en maximizar la eficiencia o la precisión, pero a medida que estos sistemas se utilizan en contextos más críticos, como la contratación o la concesión de créditos, se ha hecho evidente la necesidad de garantizar la equidad.
Citas de Expertos
La equidad en la inteligencia artificial es un tema de amplio debate. Algunos expertos opinan como Kate Crawford, “La IA no es ni justa ni injusta, ni es neutral. Las técnicas de Máquina Learning siempre están incrustadas en sistemas más amplios de cultura, política y economía».
Ejemplos de aplicación
Los algoritmos de machine learning a menudo se utilizan en selección de personal, donde se busca analizar un gran conjunto de datos para encontrar a los mejores candidatos para un empleo. Sin embargo, si los datos de entrenamiento reflejan el sesgo existente en el mundo real, el sistema de IA simplemente lo perpetuará. Por lo tanto, se requiere de un enfoque que garantice equidad en el sistema para asegurar que todos los candidatos sean evaluados de manera justa, eliminando cualquier sesgo discriminatorio del modelo de IA.
Consejos de aplicación
Para aplicar la equidad en los sistemas de inteligencia artificial, se debe prestar atención a los conjuntos de datos que se utilizan para entrenar los modelos de IA. Estos conjuntos de datos deben ser representativos de la población completa y no tener un sesgo subyacente. Además, es importante utilizar métricas que midan la equidad en la evaluación del rendimiento del algoritmo.
Tendencias Actuales
Actualmente, se está incrementando la investigación en fairness de la IA, incluyendo en cómo medir y garantizar la equidad, así como en el desarrollo de técnicas de muestreo y modelado que ayuden a reducir el sesgo. Un área de enfoque es el Deep Learning, donde se está identificando formas de asegurar que estos modelos complejos también sean equitativos.
Perspectivas
La equidad en la inteligencia artificial continuará siendo un tema clave en el futuro a medida que nuestras sociedades dependan cada vez más de las decisiones tomadas por los sistemas de IA. Es probable que veamos innovaciones tanto en la teoría como en la práctica para garantizar que estos sistemas automatizados sean justos y no discriminatorios.
