/ miércoles 27 de julio de 2022

La Inteligencia Artificial podría ser machista

Investigadores aseguran que existen riesgos de que tecnologías como esta operen con datos sesgados en cuestiones de género, sin que aún se esté trabajando en posibles soluciones a ese fenómeno

Las brechas sociales del mundo analógico suelen colarse hacia escenarios como el la Inteligencia Artificial (IA), una tecnología que llega a operar con datos sesgados en cuestiones de género y cuya solución para depurarlos aún se pasa por alto.

Así lo asegura Aleksandra Przegalinska, investigadora de la Universidad de Harvard, quien destacó que una vez que se indague a fondo sobre la IA, serán los poderes públicos los que podrán notar con inmediatez que tal vez junto al potencial de esta tecnología puede venir un cierto abuso de poder.

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En ese sentido, Przegalinska celebra una ley pionera que propuso la Comisión Europea y que contempla la inteligencia artificial desde la perspectiva del riesgo.

La investigadora dijo que existe una esperanza asociada a la IA y que eso es destacable, aunque también hizo hincapié en que existe un riesgo que está asociado a ella, o mejor dicho al mal uso de la misma, y se mostró contenta por la regulación que existe hacia esta tecnología.

De acuerdo con la agencia Efe, esta normativa la prepara Bruselas y contempla desde los usos que van de la IA, que conllevan un bajo riesgo, hasta los que llevan implícito un riesgo alto, y que según Przegalinska, varía en función del impacto en la vida humana que tenga esta tecnología.

“Pensemos en algo como la previsión del tiempo. No es algo que vaya a perjudicar a alguien si sólo le dices que va a llover. Es un problema menor, comparado con una situación en la que un algoritmo sesgado afirma que tienes una enfermedad que en realidad no tienes, o donde un algoritmo muy complejo te dice que no puedes obtener un préstamo y no sabes por qué”, destacó.

El analista de DeepMind comentó que es indispensable extender este sistema. Foto: Pixabay

Mujeres, las más perjudicadas

Przegalinska sostuvo que son las mujeres las que se ven más afectadas con mayor frecuencia, dado que sus parámetros están infrarrepresentados en las bases de datos con las que llegan a operar los algoritmos y que además son una extensión de las discriminaciones reales que la mujer sufre día a día en el mundo analógico.

La jefa del área de ciencias cognitivas de la Universidad de Tillburg, Maria Postma, matizó que la tecnología no es el problema, sino la gente y recordó un dicho en el mundo de la Inteligencia Artificial que dice “basura fuera, basura dentro”, y recalcó que si los datos están sesgados, también habrá un sesgo en el sistema.

La profesora también tiene claro que la IA es un intento de crear una visión artificial de la inteligencia humana, y que se puede usar en la traducción simultánea de idiomas o también en la conducción autónoma de vehículos y según ella, la idea base fue crear una especie de simulación del cerebro humano.

De igual manera explicó que este tipo de inteligencia se nutre de las bases de datos y que a partir de esta información, genera algoritmos con modelos matemáticos que guíen sus acciones.

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Sin embargo, ambas reivindican la existencia de las soluciones para poder detener esta espiral de sesgo, con el fin de aumentar la aleatoriedad de todos los algoritmos.

Mientras tanto, la directora de la Escuela de Liderazgo Femenino, Berta Herrero, recalcó que el ámbito de trabajo de estas dos expertas refleja que aún hacen falta especialistas en ética en el campo de la inteligencia artificial.

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Así lo asegura Aleksandra Przegalinska, investigadora de la Universidad de Harvard, quien destacó que una vez que se indague a fondo sobre la IA, serán los poderes públicos los que podrán notar con inmediatez que tal vez junto al potencial de esta tecnología puede venir un cierto abuso de poder.

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En ese sentido, Przegalinska celebra una ley pionera que propuso la Comisión Europea y que contempla la inteligencia artificial desde la perspectiva del riesgo.

La investigadora dijo que existe una esperanza asociada a la IA y que eso es destacable, aunque también hizo hincapié en que existe un riesgo que está asociado a ella, o mejor dicho al mal uso de la misma, y se mostró contenta por la regulación que existe hacia esta tecnología.

De acuerdo con la agencia Efe, esta normativa la prepara Bruselas y contempla desde los usos que van de la IA, que conllevan un bajo riesgo, hasta los que llevan implícito un riesgo alto, y que según Przegalinska, varía en función del impacto en la vida humana que tenga esta tecnología.

“Pensemos en algo como la previsión del tiempo. No es algo que vaya a perjudicar a alguien si sólo le dices que va a llover. Es un problema menor, comparado con una situación en la que un algoritmo sesgado afirma que tienes una enfermedad que en realidad no tienes, o donde un algoritmo muy complejo te dice que no puedes obtener un préstamo y no sabes por qué”, destacó.

El analista de DeepMind comentó que es indispensable extender este sistema. Foto: Pixabay

Mujeres, las más perjudicadas

Przegalinska sostuvo que son las mujeres las que se ven más afectadas con mayor frecuencia, dado que sus parámetros están infrarrepresentados en las bases de datos con las que llegan a operar los algoritmos y que además son una extensión de las discriminaciones reales que la mujer sufre día a día en el mundo analógico.

La jefa del área de ciencias cognitivas de la Universidad de Tillburg, Maria Postma, matizó que la tecnología no es el problema, sino la gente y recordó un dicho en el mundo de la Inteligencia Artificial que dice “basura fuera, basura dentro”, y recalcó que si los datos están sesgados, también habrá un sesgo en el sistema.

La profesora también tiene claro que la IA es un intento de crear una visión artificial de la inteligencia humana, y que se puede usar en la traducción simultánea de idiomas o también en la conducción autónoma de vehículos y según ella, la idea base fue crear una especie de simulación del cerebro humano.

De igual manera explicó que este tipo de inteligencia se nutre de las bases de datos y que a partir de esta información, genera algoritmos con modelos matemáticos que guíen sus acciones.

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Sin embargo, ambas reivindican la existencia de las soluciones para poder detener esta espiral de sesgo, con el fin de aumentar la aleatoriedad de todos los algoritmos.

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