Este es un problema que debe ser abordado para evitar graves consecuencias y que requiere un enfoque holístico que garantice: conjuntos de datos diversos y representativos; mayor transparencia, inclusión, responsabilidad, imparcialidad y confiabilidad de los sistemas de IA.
La inteligencia artificial es cada vez más parte integral de nuestra vida diaria y existe una creciente preocupación sobre la gestión de los llamados «sesgos«, es decir, los prejuicios que esta tecnología puede presentar a veces y las consecuencias que podrían derivarse.
¿Qué son los Sesgos y Cómo pueden Afectar a la IA?
La inteligencia artificial se define como un conjunto de tecnologías que buscan reproducir lo que la mente humana puede hacer. Para ello, la tecnología se basa en diversos algoritmos, algunos de los cuales tienen la capacidad de ejecutar lo que se denomina aprendizaje automático (Machine learning), es decir, extraer información y patrones de datos en bruto.
De hecho, el sesgo en los algoritmos de inteligencia artificial puede derivar de datos de entrenamiento no representativos o incompletos o de la dependencia de información imperfecta que refleja desigualdades históricas.
Los algoritmos sesgados – si se dejan sin control – pueden llevar a decisiones que pueden tener un impacto colectivo y diferente en determinados grupos de personas, además de producir graves consecuencias para los individuos y la sociedad, como: el tratamiento injusto, la exclusión o la violación de los derechos humanos. Por lo tanto, es más necesario que nunca garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean éticos, justos y transparentes.
Veamos cómo el sesgo puede insinuarse en los algoritmos de diferentes maneras:
- Preconceptos: Opinión, expectativas culturales, sociales e institucionales que preexisten en quienes idean y diseñan el sistema de inteligencia artificial y que se pueden transmitir indirectamente a la propia tecnología.
- Sesgos técnicos: Limitaciones en el diseño de un sistema o cuando una aplicación de inteligencia artificial se utiliza en contextos inesperados o por un público que no se considera en el diseño inicial del software.
- Sesgo de incertidumbre: Un tipo de sesgo que puede «distorsionar» los procesos algorítmicos en relación con los resultados que reproducen las muestras más grandes, ignorando los datos relacionados con las poblaciones subrepresentadas en el conjunto de datos.
Categorías de Sesgos en Aprendizaje Automático
Los sesgos en el aprendizaje automático se pueden dividir en tres categorías principales:
1. Sesgos entre datos y algoritmos:
- Sesgo de medición: Se produce cuando se reportan conclusiones no uniformes durante la construcción del conjunto de datos de entrenamiento.
- Sesgo de muestreo o selección: Se produce cuando los datos de entrenamiento – que surgen de los datos recopilados – no se muestrean de manera suficientemente aleatoria, creando una preferencia hacia ciertas «poblaciones».
- Sesgo de representación: Similar al sesgo de muestreo, el sesgo de representación deriva de una recopilación de datos no uniforme. Se produce cuando el proceso de recopilación de datos no tiene en cuenta la diversidad de la población y las anomalías.
- Sesgo de agregación: Se producen cuando se formulan falsas hipótesis o generalizaciones sobre los individuos con respecto a toda la población. Por lo tanto, es necesario que el conjunto de posibles etiquetas que marcan el conjunto de datos de entrenamiento sea capaz de capturar las diferentes conclusiones que se pueden extraer del conjunto de datos.
- Diferencia por variable omitida: Una variable omitida refleja la distorsión de una o más variables que faltan y que pueden influir en el resultado final…
2. Sesgos causados por el algoritmo:
- Sesgo algorítmico: Se produce cuando el diseño o la implementación de un algoritmo de aprendizaje automático produce resultados sesgados. Esto puede suceder debido a varios factores, como: la selección de los datos de entrenamiento, la elección de las funciones o el uso de modelos sesgados.
- Sesgo de popularidad: Se produce en los sistemas de recomendación cuando los artículos «populares» se recomiendan con más frecuencia que otros artículos, es decir, cuando un sistema de recomendación confía mucho en la popularidad de los artículos como señal para recomendarlos a los usuarios.
- Sesgo emergente: Se produce con el tiempo – normalmente después de que el modelo ha sido diseñado y distribuido – y surge de la interacción con los usuarios y puede ser causado por cambios en la base de usuarios objetivo, sus hábitos y valores.
- Distorsiones de evaluación: Surgen de parámetros de referencia inadecuados o desproporcionados. Es muy importante construir conjuntos de datos de entrenamiento imparciales y diseñar conjuntos de datos de prueba sin sesgos y puntos de referencia imparciales.
3. Sesgos entre datos y usuarios:
Muchos datos introducidos en los modelos son generados por el usuario, lo que significa que los sesgos intrínsecos del usuario pueden reflejarse en los datos de entrenamiento. A continuación, algunos ejemplos:
- Sesgo de población: Los datos demográficos, las estadísticas y los datos de los usuarios que surgen de la plataforma de la que se extraen los datos difieren con respecto a la población objetivo original.
- Sesgo social: La IA se comporta de formas que reflejan la intolerancia social o la discriminación institucional. A primera vista, los algoritmos y los datos en sí mismos pueden parecer imparciales, pero su salida refuerza los prejuicios de la sociedad.
- Sesgo conductual: Surge de la diferente reacción de los usuarios ante la misma información, es decir, una información puede representar ideas totalmente diferentes para personas de culturas diferentes, lo que lleva a direcciones de comunicación completamente contrastantes que pueden reflejarse en el conjunto de datos.
Los Riesgos de los Sesgos de IA para las Empresas
…dañan la reputación y las ganancias, y conllevan consecuencias legales y de cumplimiento.
Existen diversas consecuencias negativas potenciales del uso no ético de la IA. Incluyen prejuicios y discriminaciones, violaciones de la privacidad y los derechos humanos y daños no intencionales.
Los sesgos de IA generan consecuencias costosas para las organizaciones, por ejemplo: desde las implicaciones legales hasta las oportunidades financieras perdidas. Por lo tanto, comprender y gestionar los prejuicios se ha convertido en un imperativo para las organizaciones que adoptan la IA. En consecuencia, las organizaciones deben ser conscientes de los posibles prejuicios y de cómo reducirlos. De hecho, la reducción de los sesgos se traduce en modelos más precisos y una mayor precisión produce mejores resultados empresariales.
Veamos en detalle los diversos impactos de los sesgos de IA.
Prejuicio y discriminación: Una de las mayores preocupaciones con la IA es el prejuicio y la discriminación. Los sistemas de inteligencia artificial son tan imparciales como los datos en los que se entrenan y, si los datos contienen prejuicios intrínsecos, estos prejuicios se reflejarán en las decisiones del sistema de inteligencia artificial. Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial utilizado por una empresa que contrata puede discriminar a ciertos candidatos en función del sexo, la raza o el origen étnico, simplemente porque los datos utilizados para entrenar el sistema contenían patrones sesgados. Esto puede perpetuar las desigualdades sociales existentes y perjudicar a los grupos marginados.
Oportunidades perdidas: La IA se utiliza a menudo para ayudar a las organizaciones a predecir la demanda de los clientes, de modo que puedan disponer de suministros adecuados de los artículos correctos en el momento adecuado. Desafortunadamente, los sesgos en la inteligencia artificial pueden eliminar tales ecuaciones y no detectar las necesidades de algunos clientes, dejando a las organizaciones con demasiados o muy pocos productos y servicios en relación con las variaciones del mercado.
Falta de confianza por parte de los usuarios: Los empleados que ven que las inversiones en IA de su empresa proporcionan escasos resultados, se sentirán tentados a no confiar en la tecnología y, por lo tanto, no la usarán, a pesar de que los expertos en IA gestionen los prejuicios y mejoren los procesos. En consecuencia, las organizaciones descubrirán que tardarán más tiempo en incorporar las ideas generadas por la IA en el proceso de toma de decisiones, por lo que los retornos de la inversión en IA se retrasarán.
Problemas normativos y de cumplimiento: Un algoritmo con datos de mala calidad que impliquen sesgos en la inteligencia artificial en términos de raza o género puede impactar en las decisiones de un préstamo o líneas de crédito y estar en conflicto con los requisitos normativos.
Además, las organizaciones deben gestionar los sesgos en la inteligencia artificial en términos de violación de la privacidad y los derechos humanos. De hecho, la IA se puede utilizar para recopilar y procesar grandes cantidades de datos personales, a menudo sin el consentimiento o conocimiento de las personas. Esto puede llevar a violaciones de la privacidad y al uso indebido de información sensible con las consiguientes sanciones.
Cómo Detectar Sesgos de IA: Herramientas y Técnicas para Identificarlos
Cuando se trata de abordar los sesgos en la inteligencia artificial, es importante comprender que se trata de una cuestión compleja que requiere un enfoque ponderado. Es fundamental reconocer que el sesgo de la IA está arraigado en los prejuicios humanos, por lo que eliminar tales sesgos del conjunto de datos debería ser una prioridad. Sin embargo, no siempre es tan simple como eliminar etiquetas o quitar las clases protegidas. De hecho, la adopción de estos pasos podría dañar la precisión del modelo.
Para minimizar los sesgos en la inteligencia artificial, es necesario seguir las mejores prácticas recomendadas por los expertos del sector, de manera que se reduzca la probabilidad de perpetuar los prejuicios existentes y se garantice que los sistemas de IA sean lo más justos e inclusivos posible.
Aquí te presentamos algunas prácticas a considerar:
1. Aceptar la existencia de sesgos: El primer paso para abordar los sesgos en la IA es reconocer su existencia. Esto implica reconocer que los sistemas de IA pueden estar sesgados y pueden tener consecuencias graves.
2. Identificar las fuentes de sesgo: Los sesgos pueden provenir de varias fuentes, como los métodos de recopilación, procesamiento y análisis de datos, el diseño e implementación de los algoritmos y la implementación y uso de los sistemas de inteligencia artificial. Por lo tanto, es necesario identificar y comprender las fuentes de sesgo que pueden influir en un proyecto de IA, por ejemplo: errores de muestreo, problemas de calidad de los datos, sesgos humanos, supuestos algorítmicos o factores contextuales.
3. Evaluar el impacto y el riesgo de parcialidad: El sesgo puede tener diferentes niveles de impacto y riesgo, dependiendo del dominio, el propósito y las partes interesadas del sistema de IA. Por lo tanto, es necesario evaluar el impacto potencial y el riesgo de sesgos en las personas y los grupos que podrían verse afectados por el sistema de IA, por ejemplo: los usuarios, los clientes, los empleados o la sociedad en general. Además, es fundamental considerar las implicaciones legales, éticas y sociales del sistema de inteligencia artificial, es decir, el cumplimiento de las normas, la alineación con los valores y principios y el daño o la discriminación potenciales.
4. Mitigar y reducir los sesgos: El sesgo se puede mitigar y reducir aplicando diversas técnicas y métodos, como la limpieza, el aumento y el equilibrio de los datos, la equidad algorítmica, la responsabilidad y la explicabilidad, y la supervisión, la retroalimentación y la intervención humana. Se trata de seleccionar e implementar las técnicas y los métodos adecuados para el sistema de IA, según las fuentes, el impacto y el riesgo de parcialidad. Además, se debe probar y evaluar la eficacia y los límites de las técnicas y los métodos aplicados, además de documentar y comunicar las decisiones y las acciones tomadas.
5. Probar los sistemas de inteligencia artificial: Los sistemas de inteligencia artificial deben probarse en diferentes conjuntos de datos para identificar posibles sesgos y garantizar que los sistemas sean «justos» y equitativos para todos. Es importante destacar que, al probar los sistemas en datos representativos de las personas que se verán afectadas por los sistemas, es posible identificar posibles sesgos y corregirlos.
6. Promover la transparencia: Es importante promover la transparencia para crear confianza en los sistemas de IA, es decir, tener visibilidad en los datos y los algoritmos utilizados y en los procesos de decisión involucrados.
Formación de empleados para la prevención de sesgos en la inteligencia artificial
Las empresas que buscan la diversidad, la equidad y la inclusión deben comprometerse a eliminar los sesgos en la inteligencia artificial, comenzando por eliminarlos de su propia organización.
Por lo tanto, la formación y el desarrollo de una cultura basada en los principios de diversidad, calidad e inclusión son vitales para las organizaciones que desean mejorar la forma en que utilizan la IA y otras tecnologías de aprendizaje profundo. De hecho, las personas no siempre son conscientes de sus propios prejuicios implícitos o de cómo las prácticas organizativas pueden introducir posibles barreras.
Las organizaciones, para evitar los sesgos en la inteligencia artificial, deberían:
1. Construir un equipo diversificado e inclusivo: Es necesario garantizar que los sistemas de IA se construyan teniendo en cuenta la equidad y la inclusión. Por lo tanto, es fundamental tener un equipo diversificado de expertos que trabajen en su desarrollo, incluyendo personas con antecedentes, experiencias y perspectivas diversas que puedan ayudar a identificar posibles fuentes de distorsión en los sistemas de IA.
2. Establecer un marco ético: Es fundamental definir un marco ético para el sistema de IA que establezca los valores y principios que deben guiar el uso de la tecnología y que pueda ayudar a identificar y abordar los problemas éticos, además de garantizar que el sistema esté alineado con los estándares éticos de la organización.
3. Involucrar a las partes interesadas: Es necesario recordar que el sesgo y la discriminación en los datos y en los algoritmos de IA no son solo problemas técnicos, sino también sociales y éticos. Por lo tanto, es fundamental involucrar y colaborar con varias partes interesadas – por ejemplo, los proveedores de datos, los desarrolladores de algoritmos, los usuarios del sistema, los expertos en el dominio o los comités éticos – e involucrarlos en el diseño, el desarrollo, la implementación y la evaluación del sistema de IA, además de solicitar su contribución, comentarios y consentimiento. Se trata de respetar los derechos, los intereses y las expectativas de las partes interesadas y de promover la confianza y la transparencia.
4. Monitorear y revisar los sesgos: El sesgo puede cambiar y evolucionar con el tiempo, ya que los datos, los algoritmos y los contextos del sistema de IA pueden cambiar. Se trata de monitorear y revisar el rendimiento y el comportamiento del sistema de IA, además de verificar si hay señales de parcialidad o discriminación. En consecuencia, es necesario recopilar y analizar datos y comentarios de varias fuentes, por ejemplo, registros del sistema, métricas, auditorías o revisiones de los usuarios. Además, es necesario actualizar y mejorar el sistema de IA y abordar cualquier problema o duda que pueda surgir.
5. Realizar auditorías regulares: Los modelos de IA no son estáticos y pueden cambiar con el tiempo. Por lo tanto, es importante monitorear los sistemas de IA en términos de sesgo de manera continua para poder identificar posibles sesgos nuevos que puedan surgir a medida que los sistemas evolucionan, además de garantizar que tomen decisiones justas y precisas para todos.
6. Aprender y adaptarse continuamente: Es importante reconocer que abordar los sesgos en la IA es un proceso continuo. Por lo tanto, los sistemas de IA deben actualizarse y revisarse a medida que se identifican nuevos sesgos y se desarrollan nuevas técnicas para abordarlos.
7. Formación y alfabetización crítica de la IA: Los sesgos y la discriminación en los datos y los algoritmos de la IA son desafíos complejos y dinámicos que requieren un aprendizaje y una formación continuos. Es necesario mantenerse actualizado sobre las últimas investigaciones, las mejores prácticas y los estándares en el campo de la IA. Los profesionales deberán contar con directrices y apoyo de mentores, colegas o expertos que puedan ayudar a abordar los posibles sesgos y discriminaciones en los datos y los algoritmos de la IA.
Además, es igualmente importante compartir el conocimiento y las experiencias para contribuir al progreso de la IA, sin olvidar tener en cuenta al usuario final de los sistemas de decisión de la IA y la medida en que la alfabetización de estos sistemas puede ser dirigida y mejorada. Es decir, se trata de mejorar la alfabetización crítica de la IA de manera que el usuario sea capaz de conocer los detalles en términos de atributos utilizados en un conjunto de datos, así como la capacidad de comparar las decisiones en función de la explicabilidad y las reglas morales subyacentes a tales elecciones.
Tecnologías Emergentes para la Prevención de Sesgos de IA
Para garantizar la imparcialidad de los sistemas de IA, es esencial utilizar una serie de técnicas en las diferentes etapas del proceso, que incluyen métodos de preprocesamiento, algorítmicos y posprocesamiento. La incorporación de estos enfoques facilita la mitigación de los sesgos en la inteligencia artificial, promoviendo un entorno más inclusivo para todos.
Veamos de qué se trata.
1. Técnicas de preprocesamiento: Implican transformar los datos de entrada antes de que se introduzcan en el algoritmo de aprendizaje automático, mitigando los sesgos y creando un conjunto de datos más diversificado y representativo. Algunas técnicas de preprocesamiento incluyen:
- Aumento de datos (Data Augmentation): Esta técnica genera nuevos «puntos» de datos para aumentar la representación de los grupos subrepresentados en el conjunto de datos. Por ejemplo, si el conjunto de datos contiene menos muestras de un grupo demográfico particular, se pueden utilizar más datos para aumentar su tamaño y diversidad.
- Balanceo y muestreo: Estas técnicas se utilizan comúnmente para garantizar que un conjunto de datos sea, en proporción, representativo de todos los grupos. De hecho, se utilizan métodos como el sobremuestreo y el submuestreo que ayudan a reducir la distorsión y a mejorar la precisión del modelo.
2. Técnicas algorítmicas: «Ajustar» el algoritmo de aprendizaje automático en sí es una estrategia para mitigar los sesgos, y se puede lograr mediante técnicas algorítmicas. Tales técnicas incluyen:
- Regularización: Se trata de una técnica que puede ayudar a prevenir el sobreajuste de los datos de entrenamiento, agregando un término de penalización a la función de pérdida del algoritmo. Este enfoque puede ayudar a reducir los sesgos y a mejorar la precisión de las predicciones del modelo en escenarios del mundo real.
- Entrenamiento adversarial: Esta técnica implica exponer el modelo a ejemplos contradictorios diseñados para inducir al modelo a hacer predicciones erróneas. De esta manera, el modelo se entrena para reconocer y adaptarse a este tipo de ejemplos, y se vuelve más robusto y menos susceptible a los sesgos.
- Restricciones de equidad: Se trata de imponer restricciones al proceso de optimización del modelo para garantizar que produzca resultados justos para todos los grupos. Este enfoque puede ayudar a mitigar los efectos del sesgo y la discriminación en el proceso de toma de decisiones del modelo, promoviendo la equidad y la inclusión.
3. Técnicas de posprocesamiento: Estas técnicas buscan detectar y eliminar los sesgos de los algoritmos de aprendizaje automático, analizando sus resultados después del entrenamiento. Algunos ejemplos de estas técnicas son:
- Métricas de sesgo: Esta técnica implica medir el grado de sesgo en las predicciones del modelo, utilizando métricas cuantitativas, por ejemplo, cuotas equitativas y oportunidades iguales. Estas métricas se pueden utilizar para identificar y corregir los sesgos en el modelo.
- Explicabilidad: Esta técnica permite que las predicciones del modelo sean más interpretables, brindando explicaciones y destacando las características más importantes en el proceso de toma de decisiones, y al mismo tiempo, aumenta la transparencia y la responsabilidad.
- Pruebas de equidad: Se trata de realizar la prueba de la equidad del modelo, utilizando varios métodos de prueba como: la igualdad estadística, el análisis de impacto y la equidad individual. La prueba, de hecho, permite identificar posibles sesgos que podrían haberse pasado por alto durante la fase de formación.
Herramientas que previenen los sesgos de la IA
Echemos un vistazo a algunas herramientas que limitan y previenen los sesgos de la inteligencia artificial.
Cómo eliminar los sesgos de IA: tecnologías y métodos de modelado de datos
- IBM AI Fairness 360: El conjunto de herramientas «AI Fearness360 y AIF360», desarrollado por IBM Research, es una colección de mediciones inclusivas de código abierto para confirmar sesgos involuntarios en las bases de datos y los modelos de aprendizaje automático. Estas herramientas constituyen un grupo de algoritmos de vanguardia que pueden reducir los sesgos de la IA. El paquete AIF 360, además de una colección de herramientas, incluye una experiencia interactiva que ofrece una breve descripción general de las posibles aplicaciones del paquete. Esta experiencia interactiva se puede utilizar para determinar qué medidas y qué algoritmos son más adecuados para una situación particular. Además, se han creado para ser de código abierto para promover la adición de nuevas mediciones y métodos.
- Farilearn: Los desarrolladores y científicos de datos pueden evaluar y mejorar la equidad en sus sistemas de IA con la ayuda de este conjunto de herramientas de código abierto ofrecido por Microsoft. Fairlearn está formado por algoritmos de reducción de sesgos y una consola interactiva, además de ofrecer materiales de aprendizaje sobre los procedimientos organizativos y las técnicas para reducir los sesgos de la IA, así como una biblioteca de Python para evaluar y mejorar la equidad de la IA. El conjunto de herramientas Fairlearn se creó con la conciencia de que existen diversas causas complejas de sesgos, algunas sociales y otras técnicas, lo que convierte la equidad en los sistemas de IA en un dilema técnicamente social.
- FairLens: Un paquete de Python de código abierto que permite detectar claramente los sesgos y evaluar la equidad de los datos. Es capaz de proporcionar diversos indicadores de «igualdad» – a través de una variedad de factores legalmente reconocidos que incluyen la edad, la raza y el sexo – y revelar inmediatamente los sesgos.
- Aequitas: Una caja de herramientas adaptable de código abierto que examina los sesgos de la IA. La aplicación se puede utilizar para evaluar las predicciones de las herramientas de análisis de riesgo utilizadas en los sectores de la justicia penal, la educación, la salud, los servicios de empleo, etc. Gracias al conjunto de herramientas, es posible detectar actos o tratamientos que son parciales y no representan adecuadamente a la población en su conjunto.
- TCAV (Test With Connection Active): Un proyecto tecnológico y de investigación de Google, presentado en la conferencia Google I/O de 2019 para encontrar sesgos en los modelos de aprendizaje automático. Los modelos se pueden examinar con el sistema para encontrar componentes que podrían estar sesgados según factores como la raza, la riqueza, la geografía, etc.
- Herramienta What-If de Google: Se desarrolló por los investigadores y diseñadores de Google como una herramienta útil para quienes producen algoritmos de aprendizaje automático. Los usuarios, con la ayuda de esta aplicación interactiva de código abierto, pueden explorar gráficamente los modelos de aprendizaje automático. De hecho, las herramientas what-if pueden evaluar conjuntos de datos para mostrar cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático en diversas circunstancias y proporcionar perspectivas para explicar el rendimiento del modelo. La herramienta What-If también permite a los usuarios modificar directamente las muestras de datos y analizar los efectos de tales modificaciones utilizando el modelo de aprendizaje automático correspondiente.
- Skater: Es una biblioteca de Python de Oracle para un modelo complejo o de caja negra. La herramienta utiliza una serie de técnicas, incluidos los gráficos de dependencia parcial y la explicación agnóstica del modelo interpretable local (LIME), para aclarar la relación entre los datos recibidos por un modelo y las salidas que produce. Skater puede detectar los sesgos al comprender cómo un modelo hace una predicción en función de los datos que recibe. Este proceso es particularmente útil en aplicaciones como el modelado del riesgo crediticio, en el que un científico de datos podría tener que explicar por qué un modelo ha negado a un cliente una tarjeta de crédito.
- FairML: FairML es un marco para detectar sesgos en los modelos de aprendizaje automático (ML). Es capaz de determinar el valor relativo y el significado de las características utilizadas en el modelo de ML para encontrar sesgos tanto en el modelo lineal como en el no lineal. FairML utiliza características como el género, la raza, la religión, etc., y para descubrir información que podría estar sesgada. Además, mide la relevancia de la entrada del modelo para determinar su equidad y controlar los modelos de predicción.
- Crowdsourcing: El crowdsourcing se puede utilizar para examinar varios aspectos del problema del sesgo de la IA y encontrar posibles factores que causan los sesgos. El crowdsourcing se utiliza principalmente para eliminar los sesgos que surgen de la recopilación y garantizar la limpieza de los datos antes de la «preparación» de los datos, es decir, la primera y más crucial etapa de cualquier aplicación de aprendizaje automático.
- Explicaciones agnósticas del modelo interpretable local (LIME): Las aplicaciones de aprendizaje automático ya están integradas en varios ámbitos de nuestra vida y nos vemos obligados a confiar completamente en las predicciones proporcionadas por estas aplicaciones. Sin embargo, cualquier imprecisión en estas predicciones podría tener consecuencias desastrosas. Por lo tanto, es fundamental comprender por qué el modelo está produciendo estas predicciones. El análisis del comportamiento del modelo puede ayudar a identificar los sesgos y, finalmente, a reducirlos. De hecho, LIME es una herramienta utilizada para explicar el comportamiento de varios modelos de aprendizaje automático y ofrece la posibilidad de modificar muchos aspectos del modelo para comprenderlo mejor y, si es necesario, identificar posibles sesgos.
Conclusiones
El sesgo es un rasgo humano y puede reflejarse e incorporarse en todo lo que creamos, especialmente cuando se trata de tecnología. Los sesgos en la inteligencia artificial constituyen un problema crítico que debe abordarse para evitar consecuencias graves y que requiere un enfoque holístico que garantice: conjuntos de datos diversos y representativos; mayor transparencia, inclusión, responsabilidad, imparcialidad y fiabilidad de los sistemas de IA, la exploración de paradigmas alternativos de la IA que prioricen la equidad y las consideraciones éticas.
