jonka Jose Ramón Olalla 1 päivä sitten
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LOS SESGOS EN LA IA
En la inteligencia artificial, los sesgos son una preocupación importante ya que pueden perpetuar o amplificar discriminación en varias áreas como la contratación, préstamos y vigilancia.
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Las tecnologías de IA pueden ser costosas, lo que limita su acceso a organizaciones o individuos con más recursos.
Los sistemas de IA pueden beneficiar desproporcionadamente a ciertos grupos socioeconómicos, exacerbando las desigualdades existentes.
En sistemas de recomendación (como redes sociales o plataformas de contenido), la IA puede crear "burbujas" que refuerzan las opiniones y preferencias existentes, limitando la exposición a perspectivas diversas.
La IA puede reforzar creencias o estereotipos existentes al proporcionar resultados que confirman las expectativas previas de los usuarios.
Si no se supervisa adecuadamente el uso de la IA, los sesgos pueden pasar desapercibidos y tener consecuencias negativas.
La IA puede aplicarse en contextos para los que no fue diseñada, lo que puede exacerbar los sesgos existentes.
Si el modelo se optimiza para maximizar una métrica específica (por ejemplo, precisión general), puede ignorar el rendimiento en subgrupos minoritarios o desfavorecidos.
Los algoritmos pueden estar diseñados de manera que favorezcan ciertos resultados sobre otros, incluso sin intención explícita.
Empezar en 12:47
Si los equipos que desarrollan la IA no son diversos, es más probable que se pasen por alto ciertos sesgos.
La IA puede perpetuar o amplificar la discriminación de género o raza, especialmente en áreas como contratación, préstamos o vigilancia.
La IA puede no tener en cuenta las diferencias regionales, lingüísticas o sociales, lo que puede resultar en exclusiones o discriminaciones.
Los modelos entrenados en un contexto cultural pueden no ser adecuados para otros, lo que puede llevar a interpretaciones o decisiones sesgadas.
Se puede asumir erróneamente que las decisiones de la IA son completamente objetivas, cuando en realidad están influenciadas por los sesgos presentes en los datos, el diseño u otros.
Los usuarios pueden interpretar incorrectamente los resultados de la IA, especialmente si no se entienden las limitaciones del modelo o los datos.
Cuando ciertos grupos o categorías están sobrerrepresentados o subrepresentados en los datos, el modelo puede volverse menos preciso para esos grupos.
Los datos históricos pueden contener prejuicios humanos (por ejemplo, discriminación racial, de género o socioeconómica), que la IA puede perpetuar o amplificar.
Si los datos de entrenamiento no reflejan adecuadamente la diversidad de la población o el contexto en el que se aplicará la IA, el modelo puede generar resultados sesgados.
