Por qué su organización necesita abordar el sesgo y la equidad en la IA generativa
A pesar de su potencial para mejorar la eficiencia y mejorar los resultados comerciales, la IA generativa también plantea desafíos significativos para las empresas que deben enfrentarse para garantizar la equidad y la transparencia en su implementación. Como la IA generativa continúa infiltrándose e interrumpiendo todos los sectores empresariales, desde el servicio al cliente hasta la creación de contenido, están creciendo comprensiblemente las preocupaciones sobre sus riesgos potenciales, especialmente en torno al sesgo y la equidad. Porque, aunque esta tecnología puede desbloquear claramente las eficiencias y ofrecer beneficios comerciales, también hay una serie de desafíos potenciales que deben abordarse con respecto a la equidad y la transparencia antes de que pueda implementarse a escala. Entender el sesgo La conversación sobre el sesgo potencial en la IA comenzó mucho antes de la llegada de ChatGPT o la discusión de los principales medios de comunicación de Large Language Models (LLM). Durante el tiempo que ha habido algoritmos de IA, ha habido preocupación de que debido a las decisiones tomadas durante su entrenamiento, diseño y desarrollo, estos algoritmos podrían actuar con favoritismo o prejuicio. Para la IA generativa, este sesgo puede manifestarse de varias maneras: Datos de entrenamiento La calidad y cantidad de datos utilizados para entrenar un modelo de IA tendrá una influencia directa sobre su potencial para entregar resultados sesgados. Por ejemplo, si se entrena exclusivamente en fuentes de idioma inglés, se podría percibir que los resultados reflejan un sesgo occidental. O bien, si se formara un modelo sobre una muestra geográfica de datos mucho más amplia, pero cada texto de formación anterior a 2001, los resultados podrían parecer reforzar o preferir puntos de vista sociales o políticos obsoletos. Algoritmo diseño Los algoritmos en sí mismos pueden introducir sesgos si no están diseñados teniendo en cuenta la equidad. Por ejemplo, las elecciones realizadas con respecto a cómo sopesar diferentes tipos de datos de entrada pueden crear un desequilibrio que favorece ciertos resultados sobre otros, independientemente de los datos de entrenamiento. Bucles de retroalimentación La IA generativa se basa en los comentarios de los usuarios para juzgar, confirmar y mejorar sus resultados. Si los mecanismos de retroalimentación no se ponderan o prueban adecuadamente para determinar su equidad u objetividad, entonces pueden crear y reforzar las desigualdades en el modelo durante y después del desarrollo para que sus resultados estén sesgados. Cuestiones de transparencia La IA generativa es capaz de ofrecer resultados complejos y completos, pero muchos de los sistemas más populares son opacos en la medida en que no explican o no pueden explicar cómo llegaron a su respuesta o solución. Y esta falta de claridad y transparencia puede conducir a una falta de confianza y puede agravar los problemas relacionados con el sesgo y la equidad de varias maneras. Interpretabilidad Como muchos sistemas de IA son esencialmente cajas negras donde entra una pregunta y sale una respuesta, pero los cálculos para llegar a la respuesta están ocultos, hace que sea aún más difícil identificar si un modelo está sesgado y en qué sentido. Y si los usuarios pueden mirar debajo del capó, por así decirlo, será menos probable que confíen en él o en sus salidas. Responsabilidad Y, por supuesto, si no hay forma de entender el proceso de toma de decisiones, se hace difícil determinar dónde se encuentra el problema — en los datos de capacitación, el diseño del modelo, la entrada del usuario o la calibración inicial a través de mecanismos de retroalimentación. Sin saber quién o qué es responsable, es difícil desarrollar o establecer una estructura de gobierno para el uso de los sistemas dentro de una organización. Cuestionar la equidad Si bien se puede argumentar que la equidad y el sesgo son muy similares, la equidad se convierte en un problema distinto cuando GenaI se aplica dentro de un rol o campo específico. Por ejemplo: Moderación de contenido Cuando se utilizan para la moderación de contenido, las herramientas de IA generativas pueden censurar o silenciar desproporcionadamente ciertas opiniones o perspectivas simplemente porque los datos de capacitación no son representativos de la base completa de clientes o usuarios. Reclutamiento Si un modelo utilizado para la selección o selección de solicitantes está capacitado en datos históricos que reflejan el sesgo social histórico o la desigualdad, es probable que favorezca ciertos datos demográficos sobre otros y esto corre el riesgo de hacer que el proceso de reclutamiento sea injusto. Creatividad En las industrias creativas, el arte musical, el diseño y la literatura generados por o con el apoyo de GenaI pueden plantear preguntas sobre la autoría, la originalidad y la posible homogeneización de la creatividad. La mezcla de obras existentes puede conducir a corto plazo a reclamos de plagio o robo y, a largo plazo, reducir la diversidad de la producción creativa, afectando en última instancia la expresión artística y las narrativas culturales. 5 formas de superar los problemas de sesgo y equidad Una vez que las organizaciones son conscientes de los problemas y sus causas fundamentales, hay varias formas de mitigar los posibles sesgos, generar confianza, garantizar la equidad y obtener la compra necesaria para que las herramientas y soluciones generativas impulsadas por IA puedan ofrecer beneficios comerciales genuinos. 1. Datos diversificados Una de las mejores maneras de abordar el sesgo es mejorando o aumentando los datos de capacitación para que tengan una mayor amplitud y profundidad y sean más representativos y reflexivos del mundo y el contexto en el que se implementará la tecnología. Las organizaciones deben: 2. Diseño de algoritmo Las organizaciones pueden emplear técnicas específicas durante la fase de diseño del algoritmo para minimizar la introducción de sesgos. Estos incluyen: 3. Transparencia e interpretabilidad Mejorar la transparencia es crucial para generar confianza en los sistemas de IA. Las organizaciones pueden tomar los siguientes pasos: 4. Promover el desarrollo inclusivo y ético de la IA Los equipos que identifican casos de uso y desarrollan y prueban soluciones deben ser multidisciplinarios y representativos de la organización, en lugar de limitarse a los miembros del departamento de TI. Además de aumentar la capacidad
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