Ética y responsabilidad en la IA: sesgo, inclusión y equidad en la inteligencia artificial

Name: Ética y responsabilidad en la IA: sesgo, inclusión y equidad en la inteligencia artificial
Author: Briana Brownell

Descubra por qué el sesgo y la equidad son conceptos tan importantes en la ética en la IA

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Curso: bajo demanda

(música animada) A medida que los sistemas de IA comienzan a impactar aún más áreas de nuestras vidas, el público es cada vez más consciente de los peligros que pueden tener los sistemas sesgados sobre los individuos y sobre la sociedad en su conjunto. El riesgo real de sesgo en los sistemas de IA es que puede escalar la injusticia dañina a un grado masivo y en formas que podrían no haber sido predichas. Cuando se implementa la funcionalidad de IA en sistemas que tienen un impacto significativo en la vida de las personas, como en informes de crédito, empleo, o el sistema de justicia penal, pueden dañar gravemente la confianza pública en los sistemas de IA. Por esta razón, se esta prestando mucha atencion a las formas en que los profesionales pueden detectar sesgos en los sistemas de IA a medida que se construyen y evitar que se implementen sistemas de IA sesgados. El sesgo es especialmente importante al construir modelos de aprendizaje automático. Hay muchos dominios donde se recopilan nuestros datos. estos datos que se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático integrado en los sistemas de IA, puede estar sesgado a favor o en contra ciertos tipos de individuos en función de factores como el sexo y la raza. Esto se debe a que los datos recopilados pueden incluir sistemáticamente o excluir a ciertos grupos. El etiquetado de datos también puede introducir sesgos. Pero la tecnología puede proporcionar una solución parcial. a algunos de estos desafíos. Hay herramientas técnicas. que se puede usar para detectar el sesgo de la IA así como las mejores prácticas para el preprocesamiento de datos, selección de características y entrenamiento de modelos. Además, puede existir sesgo dentro de los sistemas de IA. que no utilizan modelos de aprendizaje automático. En estos casos, puede ser el resultado de decisiones probablemente no intencionales hechos por profesionales que no tienen en cuenta la diversidad de quienes utilizan el sistema. El sistema de decisión puede reforzar las creencias existentes. que son parciales. Por ejemplo, un puesto de trabajo que requiere un cierto nivel educativo como una licenciatura o maestría podría codificar el sesgo de un gerente de contratación sobre lo que hace a un buen candidato para el trabajo sin ver si esos factores son relevantes para el desempeño. Un sistema de IA basado en esos parámetros entonces puede rechazar buenos candidatos con un trasfondo menos tradicional. En todos los sistemas de IA, prevenir el sesgo debe ser una pieza importante del proceso a lo largo de toda la canalización de creación de modelos, diseño, recopilación de datos, entrenamiento y prueba de modelos, decisiones sobre qué variables incluir y excluir, el algoritmo utilizado en el modelo resultante, y la forma en que se implementa. Asegurarse de que se considere el sesgo en todo el proceso de diseño debe ser parte del marco de gobernanza para el diseño e implementación de cualquier sistema de IA.

Intermedio Proveedor : Briana Brownell 4 lecciones · 8m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese

Descripción del curso

Estas lecciones sobre sesgo, inclusión y equidad en la inteligencia artificial explorarán por qué el sesgo es uno de los conceptos más discutidos que involucran la ética en la IA y por qué la prevención del sesgo debe ser parte de la gobernanza de cada sistema de IA. Además, estas lecciones revisarán los conceptos de equidad, representatividad y el principio de impacto inclusivo.

Los sistemas de IA escalan la injusticia dañina a un grado masivo. Como resultado, la prevención del sesgo debe formar parte de todo el proceso de creación de modelos, desde el diseño hasta la recopilación de datos, el entrenamiento y las pruebas del modelo. Los datos representativos son importantes para superar el sesgo en la creación de modelos de aprendizaje automático. Para que los datos sean representativos, deben representar con precisión los casos de los que se ocupa la IA. Aprenderá las formas en que se pueden usar los datos representativos para mitigar o eliminar el sesgo en los sistemas de IA basados en el aprendizaje automático.

En esencia, la equidad significa que los interesados deben ser tratados de manera imparcial y equitativa, independientemente de características como raza, género, edad, región, nacionalidad, país de origen, creencias políticas, religión, etc. En el transcurso de estas lecciones, también explorará el concepto de equidad y su relevancia para el sesgo, cuyas definiciones específicas se han explorado en detalle en la literatura académica.

Finalmente, aprenderá sobre el principio de impacto inclusivo y cómo se puede utilizar para empoderar a las personas y compartir los beneficios entre todos.

Lo que aprenderás

Describir la diferencia entre sesgo y equidad en sistemas de IA
Reconocer los riesgos planteados por sistemas de IA sesgados
Explicar por qué los datos representativos son importantes para crear IA justa
Aplicar datos representativos para mitigar o eliminar sesgo en sistemas de IA basados en aprendizaje automático
Entender el principio de impacto inclusivo y su capacidad para empoderar a quienes interactúan con IA
Explorar equidad, representatividad, y el principio de impacto inclusivo en ética de IA

Puntos clave

El sesgo es uno de los conceptos más discutidos en ética de IA, y prevenirlo debe ser parte de la gobernanza de cada sistema de IA.
Debido a que los sistemas de IA escalan la injusticia dañina a gran escala, prevenir el sesgo debe abarcar toda la tubería de construcción de modelos desde diseño hasta recopilación de datos hasta entrenamiento y prueba de modelos.
Los datos representativos representan con precisión los casos con los que se ocupa la IA y son importantes para superar el sesgo en la construcción de modelos de aprendizaje automático.
Equidad significa que los sujetos de datos deben ser tratados imparcial y equitativamente, independientemente de características como raza, género, edad, región, nacionalidad, país de origen, creencias políticas, o religión.
El principio de impacto inclusivo se puede usar para empoderar a personas y compartir beneficios entre todos.

Preguntas frecuentes

¿Qué temas cubre este curso?

Cubre sesgo, inclusividad, y equidad en inteligencia artificial, incluyendo detectar y prevenir sesgo, datos representativos, equidad en IA, e impacto inclusivo.

¿Qué habilidades ganaré de este curso?

Desarrollará habilidades en Sistemas de Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial, Sesgo, Inteligencia Computacional, Ética de Datos, y Políticas de Diversidad Equidad e Inclusión.

¿Qué significa equidad en el contexto de la IA?

Equidad significa que los sujetos de datos deben ser tratados imparcial y equitativamente, independientemente de características como raza, género, edad, región, nacionalidad, país de origen, creencias políticas, o religión.

¿Por qué son importantes los datos representativos?

Para que los datos sean representativos deben representar con precisión los casos con los que se ocupa la IA, y los datos representativos se pueden usar para mitigar o eliminar sesgo en sistemas de IA basados en aprendizaje automático.

¿Qué es el principio de impacto inclusivo?

El impacto inclusivo es un principio que se puede usar para empoderar a personas que interactúan con IA y para compartir beneficios entre todos.