La inteligencia artificial: ¿una herramienta para todos?

Hoy quería destacar la importancia que tiene la apertura y hashtag#transparencia de los hashtag#algoritmos de hashtag#IA para asegurarnos una adopción hashtag#inclusiva de la tecnología. Proponiendo acciones como la publicación de documentación técnica, las auditorías (externas e internas), la creación de comunidades de usuarios y la utilización de datos y entornos diversos en el entrenamiento. Además, de los hashtag#controles frecuentes y ajustados, según hashtag#riesgos y cambios, como acciones efectivas para fomentar una hashtag#adopcioninclusiva de la hashtag#tecnologia Hoy podeis leer 2 versiones de mi artículo, la original y la modificada por la IA, que buscaba simplificarlo y reducir la utilización de terminología técnica. Espero lo disfrutéis y que sirva como experiencia sobre la capacidad de la tecnología. Me encantaría conocer vuestra opinión al respecto. hashtag#AI hashtag#inclusivedesign hashtag#technologysolutions hashtag#transparencymatters hashtag#supervision hashtag#riskassessment 

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La apertura y transparencia de los algoritmos empleados en las tomas de decisiones es fundamental para garantizar una adopción inclusiva de la IA. Permitiendo a los usuarios o terceros interesados comprender cómo funcionan los sistemas y toman decisiones. Además de realizar auditarías para identificar riesgos de discriminación y/o sesgo. Entre las opciones para desarrollarla se encuentran:

• Publicar la documentación técnica de los algoritmos: incluyendo la descripción de los algoritmos, los datos utilizados para entrenarlos y los supuestos utilizados en su desarrollo.

• Ofrecer herramientas de auditoría y análisis: Ayuda a los usuarios a entender el funcionan de los sistemas e identificar riesgos de discriminación o sesgo.

• Crear comunidades de usuarios: Como incentivo para compartir conocimientos y experiencias sobre los sistemas de IA.

La Importancia de las auditorías

Las auditorías externas y/o internas son importantes para garantizar una adopción inclusiva de la IA. Las auditorías externas pueden ser realizadas por organizaciones independientes que no tienen ningún interés en el sistema que se está auditando. Las auditorías internas pueden ser realizadas por empleados de la organización que desarrolló el sistema de IA.

Los auditores deben ser personas con experiencia en ética de la IA y en el análisis de datos, y tener en cuenta los diferentes grupos de usuarios a los que está dirigido el sistema.

La importancia de los datos y los entornos de prueba

La utilización de datos diversos y la prueba de los modelos en distintos entornos no controlados son importantes para garantizar una adopción inclusiva de la IA. Emplear datos representativos de toda la población a la que servirán los sistemas, ayudará a garantizar que los sistemas no discriminan.

Los modelos deben probarse en diversos entornos no controlados para identificar los riesgos de discriminación o sesgo, que incluye probar los modelos en entornos con datos diferentes a los empleados para entrenarlos.

La frecuencia de los controles sobre los modelos

Los controles sobre los modelos deben llevarse a cabo con la frecuencia adecuada para garantizar que se mantienen vigentes, relevantes, diversos y no discriminatorios. Entre los factores condicionantes de los controles están:

• El riesgo de discriminación o sesgo. Los sistemas con un mayor riesgo de esto deben ser controlados con mayor frecuencia.

• La frecuencia con la que se actualizan los datos. Los sistemas que se basan en datos que se actualizan con frecuencia deben ser controlados con mayor frecuencia.

• Los cambios en el entorno. Los sistemas que se utilizan en entornos que cambian con frecuencia deben ser controlados con mayor frecuencia.

Además de los factores descritos, es importante considerar que en las fases iniciales de utilización de los sistemas los controles deben ser frecuentes para asegurarse que se cumplen los objetivos del sistema y que su adopción es inclusiva en todos los entornos.

Los procesos para implementar ajustes

En caso de que se detecten fallos o bias en los sistemas de IA, es importante implementar ajustes para corregirlos, que deben ser transparentes y estar diseñados para minimizar el impacto en los usuarios. Los ajustes pueden incluir:

• Modificar los algoritmos. Esto puede llevar a cambiar la forma en que los algoritmos procesan los datos o en que toman decisiones.

• Actualizar los datos. Puede incluir añadir datos de grupos subrepresentados, incrementar la diversidad de casos/situaciones o eliminar datos sesgados.

• Aplicar controles adicionales. Implica implementar controles para detectar y corregir los fallos o bias en tiempo real.

Es importante tener en cuenta que los ajustes pueden no ser suficientes para corregir los fallos o bias identificados, y en algunos casos, puede ser necesario retirar los sistemas del mercado para evitar el impacto de su aplicación.

Estas recomendaciones son solo un punto de partida, y las organizaciones deben adaptarlas a sus propias necesidades y circunstancias específicas. Al implementarlas, las empresas ayudan a garantizar que los sistemas de IA sean inclusivos y equitativos para todos los grupos de la sociedad.

**** VERSIÓN DE LA IA *****

La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo, desde cómo trabajamos hasta cómo nos relacionamos. Pero, ¿está llegando a todos por igual?

En este artículo, hablaremos de cómo podemos asegurarnos de que la IA sea una herramienta para todos, no solo para unos pocos.

¿Qué es la IA?

La IA es como un cerebro artificial que puede aprender y tomar decisiones por sí mismo. Se usa en muchas cosas, como:

• Los teléfonos móviles: para el reconocimiento facial, el traductor automático o el asistente virtual.

• Los coches: para el control de crucero adaptativo o el frenado automático de emergencia.

• Los hospitales: para el diagnóstico de enfermedades o la planificación de tratamientos.

¿Por qué es importante la inclusión en la IA?

La IA puede ser muy poderosa, pero también puede ser discriminatoria. Si no se diseña con cuidado, puede favorecer a unos grupos de personas sobre otros.

Por ejemplo, un sistema de IA utilizado para seleccionar candidatos para un trabajo podría discriminar a las mujeres o a las personas de color.

¿Qué podemos hacer para que la IA sea más inclusiva?

Hay muchas cosas que podemos hacer para que la IA sea más inclusiva, como:

• Utilizar datos diversos para entrenar los sistemas de IA. Esto significa que los datos deben incluir a personas de diferentes edades, sexos, razas, etnias y niveles socioeconómicos.

• Ser transparentes sobre cómo funcionan los sistemas de IA. Esto significa que las personas deben poder entender cómo se toman las decisiones y qué datos se utilizan para tomarlas.

• Realizar auditorías para identificar y corregir sesgos en los sistemas de IA. Estas auditorías pueden ser realizadas por expertos en ética de la IA o por grupos de defensa de la diversidad.

¿Qué podemos hacer como ciudadanos?

Todos podemos contribuir a una IA más inclusiva:

• Informándonos sobre la IA y sus riesgos.

• Exigiendo a las empresas y gobiernos que sean transparentes sobre cómo utilizan la IA.

• Apoyando a las organizaciones que trabajan para promover una IA ética e inclusiva. 

Conclusión

La IA tiene el potencial de mejorar nuestras vidas, pero solo si se utiliza de forma responsable. Todos tenemos un papel que jugar para asegurarnos de que la IA sea una herramienta para todos, no solo para unos pocos.

Recuerda:

• La IA es como un cerebro artificial que puede aprender y tomar decisiones por sí mismo.

• La IA puede ser muy poderosa, pero también puede ser discriminatoria.

• Hay muchas cosas que podemos hacer para que la IA sea más inclusiva, como utilizar datos diversos, ser transparentes y realizar auditorías.

• Todos podemos contribuir a una IA más inclusiva informándonos, exigiendo transparencia y apoyando a las organizaciones que trabajan por una IA ética e inclusiva.

Juntos, podemos construir un futuro mejor con IA para todos.