El otro día mi hija y yo pusimos al huevo frito frente a la cámara del móvil…y la IA se quedó en blanco. ¿Por qué falla con lo cotidiano? Resulta que no siempre es así. La inteligencia artificial, aunque maravillosa, a veces reproduce los mismos sesgos que existen en nuestra sociedad. Desde sistemas de reconocimiento facial que fallan con pieles oscuras hasta algoritmos que descartan currículos de mujeres, estos ejemplos nos hacen reflexionar profundamente.
La historia detrás de este sesgo
Joy Buolamwini, una científica del MIT, descubrió algo que nos debería preocupar a todos: los sistemas de reconocimiento facial tenían tasas de error del 34% para mujeres de piel oscura, mientras que apenas fallaban con hombres de piel clara. ¿La razón? Estos sistemas se entrenaron principalmente con imágenes de hombres blancos. Es como si la tecnología estuviera mirando el mundo a través de un espejo distorsionado, donde solo algunas personas se ven reflejadas con claridad.
Pero esto no es solo un problema técnico. Es un recordatorio de que la IA aprende de nosotros, bueno, de nuestros datos y nuestra historia. Y si nuestra historia incluye discriminación, la IA puede terminar perpetuándola. Es como enseñarle a un niño: si le mostramos solo parte de la realidad, su visión del mundo será incompleta.
Recuerdo caminando con mi hija de 7 años esos 100 m hasta la escuela, señalando cómo la app de mapas evitaba zonas poco seguras: ahí vi lo poderoso que es el diseño inclusivo, y al regresar, le dimos un toque de gochujang a unos tacos al pastor.
¿Por qué los bucles refuerzan los sesgos en IA?
Imagina un sistema que recomienda trabajos. Si históricamente ciertos grupos han tenido menos oportunidades, el algoritmo podría aprender que esos grupos ‘no son adecuados’ para ciertos puestos. Luego, al interactuar con usuarios que refuerzan esas decisiones, el sesgo se hace más fuerte. Es un círculo vicioso donde la discriminación se codifica y se amplifica.
En 2014, Amazon desarrolló un algoritmo para seleccionar currículos. Resultó que penalizaba la palabra ‘mujer’ y favorecía a candidatos masculinos. Aunque nunca se usó oficialmente, este caso ilustra cómo los prejuicios pueden colarse en los sistemas más avanzados. ¿Te imaginas que tu currículo fuera descartado no por tus habilidades, sino por un sesgo algorítmico?
Bueno, esto nos lleva a preguntarnos…
¿Dónde hay sesgos en IA más allá del reconocimiento facial?
Los problemas no se limitan al reconocimiento facial. En herramientas educativas, la IA puede calificar a minorías raciales como ‘menos propensas al éxito académico’, perpetuando la exclusión. En sistemas judiciales, algoritmos como COMPAS han mostrado diferencias en la evaluación de riesgo de reincidencia entre blancos y negros, reflejando disparidades históricas.
Incluso en servicios financieros, personas de color han sido sobrecargadas en millones gracias a herramientas de IA usadas por prestamistas. No es un detalle menor, ¡de verdad afecta vidas!
¿Cómo avanzar hacia una IA más justa?
Pero no todo es pesimismo. Hay esperanza y acciones concretas que podemos tomar. Primero, necesitamos conciencia. Reconocer que la IA no es mágicamente objetiva, sino que refleja y puede amplificar nuestros sesgos.
Segundo, diversidad en el desarrollo. Si los equipos que crean estas tecnologías son diversos, es más probable que detecten y corrijan sesgos. ¡Necesitamos más voces en la mesa!
Tercero, transparencia y evaluación continua. Herramientas como las ‘evaluaciones de impacto de sesgo’ pueden ayudar a identificar problemas antes de que causen daño. Como revisar un mapa antes de un viaje familiar, asegurándonos de que no dejamos a nadie fuera.
¿Cómo construir un futuro con esperanza en IA?
La tecnología avanza rápido, pero nuestra humanidad debe guiarla. Podemos usar la IA para amplificar lo mejor de nosotros: la compasión, la equidad, la comunidad. Imagina sistemas que reconozcan todas las caras por igual, que ofrezcan oportunidades basadas en el mérito real, que ayuden a cerrar brechas en lugar de ampliarlas.
Esto no es solo trabajo de ingenieros o legisladores. Es responsabilidad de todos. Al elegir cómo usamos la tecnología, al abogar por transparencia, al educarnos y educar a los más jóvenes sobre estos temas, estamos construyendo un futuro más inclusivo.
Como papás, queremos que nuestros hijos crezcan en un mundo donde la tecnología los eleve a todos, sin importar su género, raza o origen. Donde las máquinas no solo calculen, sino que comprendan y valoren la diversidad humana. ¡Ese futuro YA empieza cuando abrimos los ojos y actuamos juntos, papás, programadores y comunidad!