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Ética en Inteligencia Artificial: Equidad

Introducción a la Equidad en IA

• Bienvenida al tema de equidad dentro de la materia ética en inteligencia artificial, enfocado en cómo los sesgos algorítmicos pueden generar discriminación y la importancia de aplicar la equidad como principio de diseño y evaluación.

Concepto de Equidad

• La equidad busca que las decisiones automatizadas sean justas para todos, considerando diferencias sociales, culturales y de género. A diferencia de la igualdad, se enfoca en el contexto para eliminar sesgos discriminatorios.

Sesgos Algorítmicos

• En 2018, Joy Bolam Winy y Timnit Gebru publicaron un estudio sobre sistemas de reconocimiento facial que reveló una alta precisión (99%) en hombres blancos pero solo del 65% en mujeres con piel oscura, evidenciando el impacto negativo de conjuntos de datos no representativos.

• Este trabajo fue crucial para visibilizar la discriminación algorítmica y subrayar la necesidad urgente de aplicar principios de equidad desde las etapas iniciales del entrenamiento.

Implicaciones Éticas

• La tecnología hereda los sesgos humanos; por lo tanto, aplicar equidad implica revisar datos, procesos y criterios evaluativos para garantizar justicia algorítmica. Un sistema justo promueve inclusión activa.

• Desde una perspectiva ética, la equidad puede ser una herramienta para corregir desigualdades históricas. También es esencial contar con diversidad en equipos de desarrollo y validación social para diseñar tecnologías efectivas y justas.