La IA está transformando prácticamente todos los sectores aportándoles un sinfín de beneficios que hacen aumentar su eficiencia y productividad. Tanto es así que este mercado no deja de crecer exponencialmente y es que, según un reciente informe de Stocklytics, el mercado mundial de la IA generativa alcanzará para 2031 los 1.000 millones de dólares. Sin embargo, esta tecnología también presenta una serie de desafíos entre los que se encuentran los sesgos sociales, que pueden intensificar y perpetuar estereotipos dañinos para la sociedad.
Por esta razón, y con el fin de avanzar hacia un futuro tecnológico más éticamente, orientado e inclusivo, la cuestión de la ética en la Inteligencia Artificial cobra cada vez mayor peso tanto a nivel social como empresarial. En este sentido, knowmad mood explora algunas estrategias efectivas para su mitigación que pueden poner en práctica las empresas tecnológicas y desarrolladores y lograr así este objetivo:
1) Incorporar principios éticos desde el inicio del proceso de desarrollo. Para mitigar los posibles sesgos durante el proceso de desarrollo de tecnologías como la IA, es fundamental la introducción de consideraciones morales desde las fases iniciales. Así, estas empresas pueden utilizar referencias éticas o sus valores corporativos como guía para su comportamiento, con conceptos como la transparencia, la seguridad y la fiabilidad de los sistemas de la empresa, o los objetivos en igualdad y en la no discriminación.
2) La selección inclusiva de datos en los sistemas de IA. Para desarrollar una Inteligencia Artificial lo más libre posible de sesgos sociales, es necesario que se alimente con datos que reflejen de forma precisa la diversidad humana a nivel global. Por esta razón, es importante la introducción intencionada de una amplia variedad de características demográficas, culturales y socioeconómicas. De hecho, a través de esta estrategia, además, se promueve una democratización de la IA, en el sentido de que será capaz de servir mucho más equitativamente a toda la población.
3) Realizar evaluaciones constantes de los algoritmos aplicados en el proceso. Un paso fundamental para minimizar los sesgos en la IA es su detección y corrección. En este sentido y para conseguir este objetivo, será imprescindible la implementación de auditorías independientes y evaluaciones regulares y exhaustivas de los sistemas de IA. Unas revisiones que, en este sentido, deben cubrir tanto los datos de entrenamiento como el comportamiento operativo de los algoritmos en situaciones reales. La transparencia y la rendición de cuentas durante este proceso son necesarias para garantizar que los sistemas de IA funcionen de forma correcta, garantizando operaciones imparciales y transparentes.
4) Fomentar la diversidad en los equipos de desarrollo. La generación de soluciones tecnológicas equitativas e inclusivas implica necesariamente un impulso a la diversidad dentro de los equipos de desarrollos. Y es que aquellos equipos formados por personas con diferentes perspectivas y con distintas experiencias tienen la ventaja de poder identificar potenciales sesgos en las etapas iniciales del desarrollo de los sistemas de IA. En consecuencia, no solo tienen una gran capacidad para mitigarlos y contribuyen así a una mayor equidad en la tecnología desarrollada. Sino que también aportan una mayor capacidad de innovación y creatividad a todo el equipo en la solución de problemas complejos.
5) Apostar por la educación y la concienciación. Finalmente y, por supuesto, la educación y la sensibilización resultará un ingrediente crucial para mitigar cualquier tipo de sesgo, tanto de las empresas y desarrolladoras de IA como el público general. Así, impulsar programas de formación sobre el diseño ético en la Inteligencia Artificial entre los creadores tecnológicos fomentará la inclusión de estos principios desde las fases iniciales del desarrollo. De igual manera, educar y concienciar al público sobre los riesgos asociados al sesgo en la IA permitirá una ciudadanía informada que será capaz de, por un lado, discernir el sesgo de la objetividad, y, por otro, demandar la creación de tecnologías más transparentes y justas.
