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La Equidad en AI No es un Juego de Suma Cero
La equidad no es un "zero-sum game". Priorizar la equidad para grupos específicos que tienen más probabilidades de ser perjudicados no significa quitar algo a otros. Sin embargo, a menudo carecemos de resolución en los datos para grupos categorizados como "otros", lo que dificulta investigar su representación y posibles daños. Cada "casilla" en un formulario representa una priorización de un atributo específico, y aquellos que no están representados enfrentan desafíos únicos.
5/2/20243 min read


Priorizar la Equidad
La equidad no es un juego de suma cero. Priorizar la equidad para grupos específicos que tienen más probabilidades de ser perjudicados no significa quitar algo a otros. Sin embargo, a menudo carecemos de resolución en los datos para grupos categorizados como "otros", lo que dificulta investigar su representación y posibles daños. Cada "casilla" en un formulario representa una priorización de un atributo específico, y aquellos que no están representados enfrentan desafíos únicos.
Para abordar estos problemas, debemos adoptar un pensamiento contrafactual, priorizando a aquellos que han sido históricamente marginados y subrepresentados en la tecnología.
El proyecto Gender Shades en este contexto, definido como tener diferencias prácticas en las tasas de error de clasificación de género entre grupos, destacó la menor calidad de servicio experimentada por las mujeres negras en el reconocimiento facial en comparación con los hombres blancos. Esto demuestra la importancia de la interseccionalidad: examinar factores superpuestos como el género y la raza juntos revela daños únicos que enfrentan grupos específicos.
Construyendo Tecnología Inclusiva
Crear tecnología que incluya a tantas personas como sea posible es esencial para construir sistemas de AI robustos y equitativos. Excluir identidades diversas de los datos lleva a modelos no robustos que pueden perpetuar sesgos y daños. Cuestionar la necesidad de herramientas que predicen atributos sensibles como el género también es crucial, ya que los sistemas de AI se basan en características observables más que en cualidades inherentes. Además, los sesgos históricos en el desarrollo tecnológico, como la optimización de cámaras para tonos de piel más claros, deben ser reconocidos y abordados.
La inclusividad va más allá de la representación; se trata de cuáles voces son escuchadas y cómo se incorpora su retroalimentación.
Al involucrarnos activamente con comunidades diversas e incorporar sus perspectivas a lo largo del proceso de desarrollo de AI, podemos crear sistemas más inclusivos y equitativos.
Avanzando
Para crear sistemas de AI más justos y equitativos, debemos considerar activamente la equidad y la inclusividad a lo largo del proceso de desarrollo. Esto requiere un esfuerzo continuo, reflexión crítica y un compromiso para priorizar las necesidades de aquellos con más probabilidades de ser perjudicados por sistemas sesgados.
La equidad y la inclusividad son consideraciones esenciales en el desarrollo de sistemas de AI. Al comprender los daños potenciales, adoptar una mentalidad contrafactual y priorizar las necesidades de grupos históricamente marginados, podemos crear soluciones tecnológicas más equitativas y justas. Es nuestra responsabilidad como profesionales y partes interesadas en AI trabajar activamente hacia la construcción de sistemas de AI inclusivos que beneficien a todos los miembros de la sociedad.
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