El sesgo algorítmico es uno de los problemas más importante de los sistemas de inteligencia artificial (IA). Es un fenómeno complejo que se produce debido a diferentes factores y que resulta difícil de eliminar. Entre sus consecuencias más graves tenemos la discriminación. En este artículo explicamos qué es el sesgo algorítmico en la IA, cómo se produce y qué medidas podemos tomar para su detección.
¿Qué es sesgo algorítmico?
Actualmente el sesgo algorítmico es uno de los problemas y desventajas de la IA más preocupantes. Se produce a consecuencia de los propios sesgos presentes en la sociedad y las personas que diseñan y programan los modelos de IA. Hablamos del sesgo algorítmico cuando un algoritmo produce resultados desiguales o injustos a causa de la influencia de datos o diseños sesgados.
¿Cómo se produce?
Hay diferentes causas del sesgo:
- Datos sesgados o incompletos. A menudo, están incompletos o presentan patrones discriminatorios.
- Subrepresentación de grupos. Si un grupo demográfico está subrepresentado en los datos, el algoritmo no «aprende» adecuadamente cómo procesar casos de ese grupo.
- Errores en el diseño del algoritmo. Si los desarrolladores no diseñan un algoritmo para ser imparcial, desde el inicio se eligen indicadores que favorecen a ciertos grupos.
- Feedback y refuerzos negativos. Si los IA aprenden a partir de la retroalimentación de sus propios resultados, pueden reforzarse los sesgos y los comportamientos discriminatorios.
¿Cómo podemos detectar los sesgos?
Detectar el sesgo algorítmico en los modelos de IA es posible. Aunque requiere un enfoque exhaustivo y meticuloso, hay que tener en cuenta que es posible que no se detecte realmente dónde está el sesgo o sesgos.
Se puede detectar sesgos a través de auditorías de algoritmos, evaluaciones de entrenamiento, pruebas y otras herramientas de detección de sesgos.
La detección temprana del sesgo permite realizar ajustes antes de que los sistemas entren en funcionamiento, ayudando así a mitigar posibles daños o perjuicios.
