La inteligencia artificial puede combatir los sesgos de género desde el debate social y la acción política, desde la diversidad y desde la regulación normativa.
Los sesgos y errores cometidos por los algoritmos ya han llevado a diferentes gobiernos y empresas a los tribunales. ¿Cómo toman estos sistemas las decisiones? ¿Quién es el responsable?
Un algoritmo automatiza tareas para solucionar problemas. La automatización mal empleada puede llevarnos a inhibir procesos de innovación, reflexión y provocar hasta miedo.
A pesar de las perspectivas profesionales de la informática, la carrera no consigue enganchar a las niñas. Se pierde así el 40% del talento, y las nuevas tecnologías se desarrollan con sesgo de género.
Para evitar que las máquinas muestren los mismos sesgos que las personas, es necesario mejorar todo el proceso de creación y aprendizaje de los algoritmos e involucrar a profesionales que puedan detectar los fallos.
La tecnología hecha por y para personas necesita el valor de las ciencias sociales y las artes propias de las personas para poner al ser humano en el verdadero centro de su propia (r)evolución.
Pere Simón, UNIR - Universidad Internacional de La Rioja
Crece el debate acerca de la oportunidad de introducir la inteligencia artificial en la justicia para mejorar su eficacia y objetivar la toma de decisiones judiciales difíciles.
A partir del documental ‘Coded Bias’, los autores revisan cómo la subjetividad de quienes detentan posiciones de poder modela las posibilidades y usos de la inteligencia artificial.
Las nuevas tecnologías permiten reconocer caras, identificar emociones y hasta distinguir género y raza. Sin embargo, los algoritmos no funcionan igual de bien con todo el mundo.
Si los algoritmos se entrenan con imágenes de personas blancas o con textos sexistas, los programas reflejarán después estos sesgos. Los expertos en IA buscan soluciones para evitarlo.
¿Cómo podemos enseñar normas morales de comportamiento a una máquina? La ética no puede basarse en la opinión mayoritaria sobre el bien y el mal ni en un rígido código de conducta.