Inteligencia artificial: sesgos, privacidad de datos y responsabilidad social

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¿Qué son los sesgos en la inteligencia artificial? Tipos de sesgos Cómo evitar los sesgos Impacto en la sociedad Privacidad de datos

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TitleInteligencia artificial: sesgos, privacidad de datos y responsabilidad social

AuthorVane Mendoza

CategoryPodcast

Duration05:37

FormatAUDIO/WAV

Bitrate1411.2 kbps

Size59.52MB

Uploaded28 Jan 2024

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This podcast discusses the analysis of biases in Artificial Intelligence (AI), data privacy, and the social responsibility of AI in candidate selection for job positions. Biases can occur in AI systems due to biased data, biased algorithms, or biased developers. The podcast mentions a case where Amazon's AI recruitment system exhibited bias against women. Biases in AI can have negative impacts, such as discrimination and unfair decision-making. To prevent biases in candidate selection, it is important to use representative and diverse data, eliminate outliers, and design algorithms to avoid biases. Additionally, data privacy is crucial, and individuals should have control over their personal data. The social responsibility of AI includes principles of fairness, safety, transparency, and accountability. Hola, bienvenidos a este podcast en donde hablaremos sobre el análisis de los sesgos de la Inteligencia Artificial, la privacidad de datos y la responsabilidad social de la Inteligencia Artificial en la selección de candidatos para un puesto de trabajo. Los sesgos son errores o prejuicios que se producen en los sistemas de Inteligencia Artificial. Entre los tipos de sesgos se pueden presentar sesgos de datos. Esto sucede cuando los datos utilizados para entrenar a los modelos de la Inteligencia Artificial no son representativos completos o equilibrados y reflejan las desigualdades o los estereotipos existentes en la sociedad. También existen los sesgos de algoritmo, debido a que las técnicas que se utilizan para construir los sistemas de Inteligencia Artificial introducen o amplifican los sesgos de datos de los diseñadores. Otro sesgo que se puede presentar es cuando los desarrolladores de los sistemas de Inteligencia Artificial tienen ciertos intereses que influyen en los criterios que aplican a la creación de esta Inteligencia Artificial. Un caso relacionado al reclutamiento de personal con ayuda de una Inteligencia Artificial fue desechado por Amazon por su sesgo en contra de las mujeres. En el reclutamiento de candidatos para trabajos de desarrollo de software y en otras áreas técnicas, el sistema no estaba aplicando principios de igualdad y meritocracia, sino que producía una importante discriminación contra las mujeres por la simple introducción del término mujer en el currículo y generaba resultados que no eran justos. Estos sesgos pueden tener un impacto negativo en la sociedad, ya que pueden discriminar a ciertos grupos de personas, tomar decisiones erróneas o reforzar los prejuicios existentes en la sociedad. Para prevenir los sesgos de la Inteligencia Artificial en la selección de candidatos para un puesto de trabajo, es importante revisar que los datos utilizados para entrenar al sistema de Inteligencia Artificial sean representativos de la población, sean suficientes, reflejen la realidad y la diversidad. Se debe elegir una muestra representativa con todas las variaciones y parámetros de la población. Además, se debe seleccionar aleatoriamente a las personas y descartar también datos atípicos que se desvíen a valores extremos. Los datos que se evalúan deberían estar en las mismas unidades. Al diseñar estas herramientas, las empresas no solo deben buscar la productividad, sino de alguna forma reconocer qué patrones repetitivos se pueden estar dando para así generar modelos que tiendan más a la centralidad. Además, los algoritmos de los sistemas de Inteligencia Artificial deben ser diseñados para evitar esos sesgos. Esto puede hacerse utilizando técnicas como la corrección o la supervisión humana. Se debería realizar un test de personalidad y de actitud, y que la Inteligencia Artificial nos ayude a verificar si el título de la persona que aplica el trabajo está registrado en la CNC, por ejemplo, y si los datos presentados en la hoja de vida son verdaderos. Para esto se puede comparar la información con bases de datos de otras instituciones, pero al final la decisión de contratar a un o a una candidata debe ser tomada por una persona con la ayuda de la entrevista presencial. Por otro lado, la privacidad de los datos es el derecho de las personas a controlar sus datos personales. Los sistemas de la Inteligencia Artificial recopilan y procesan grandes cantidades de datos y esto plantea desafíos de materia de privacidad. Por ejemplo, los sistemas pueden recopilar datos personales sin el consentimiento de las personas, pueden utilizar datos personales para fines que no son conocidos por las personas, o pueden ser divulgados a terceros sin el consentimiento de los usuarios. Para proteger la privacidad de los datos es importante tener en cuenta los siguientes factores. Las personas deben ser informadas sobre la recopilación y uso de sus datos personales, deben dar su consentimiento para la recopilación y el uso de sus datos, y es importante también recalcar que la seguridad de estos datos debe ser protegido con accesos para evitar usos no autorizados. La responsabilidad social de la Inteligencia Artificial es la obligación también de los desarrolladores y usuarios de actuar de forma ética y responsable. Entre los principios que se destaca de la responsabilidad social se tiene. Los sistemas de Inteligencia Artificial deben ser equitativos y no discriminatorios, deben ser seguros y no causar daños a las personas, también deben ser transparentes y explicables, y los desarrolladores deben ser responsables de sus acciones. Muchas gracias por escuchar este podcast y espero que haya servido para que puedan comprender un poquito más acerca de este tema. ¡Gracias!