La Inteligencia Artificial (IA) se está volviendo cada vez más esencial para tomar decisiones, garantizar la equidad es fundamental. Los modelos de IA sesgados pueden llevar a resultados discriminatorios, erosionando la confianza y generando preocupaciones éticas.
Entendiendo el sesgo en modelos de IA
- Bias de datos: Los datos sesgados pueden llevar a modelos sesgados.
- Algoritmo de bias: Los algoritmos defectuosos pueden perpetuar los sesgos presentes en los datos.
- Human bias: Los diseñadores y desarrolladores humanos pueden introducir inconscientemente sesgos en los sistemas de IA.
Estrategias para mitigar el sesgo y la discriminación
- Equilibrio del poder con técnicas de muestreo:
- Muestrear en exceso grupos subrepresentados.
- Muestrear menos grupos superrepresentados.
- Ajustar el equilibrio según el caso específico.
- Sopesar instancias para resultados equitativos:
- Técnicas de preprocesamiento de datos, como sopesar instancias de grupos subrepresentados, pueden ayudar.
- Regularizar el modelo con debias adversario:
- Técnicas de contra-sesgo utilizan un adversario para introducir sesgos y corregirlos.
- Establecer políticas claras para manejar el sesgo:
- Identificar y corregir fuentes de sesgo e implementar correcciones para evitar su reproducción.
- Monitorear constantemente las poblaciones afectadas y ajustar estrategias según sea necesario.
