¿La IA disminuye el prejuicio humano o fortalece los prejuicios ocultos en los datos?
La expectativa común es que la inteligencia artificial elimine el sesgo humano y tome decisiones justas y objetivas. Esto proviene de la idea de que la IA es una herramienta fría, libre de emociones o prejuicios personales. Sin embargo la IA aprende a partir de datos generados por personas y si esos datos contienen sesgos la IA puede no solo no reducirlos sino amplificarlos.
Un caso extremo ocurrió en el condado de St Louis Missouri en 2021 donde un hombre fue identificado erróneamente por un sistema de reconocimiento facial y pasó más de 16 meses encarcelado a pesar de pruebas de ADN y coartadas que contradecían la identificación. La confianza desmedida en la salida de la IA llevó a reproducir un sesgo racial ya presente en la sociedad y a la pérdida de libertad de una persona.
Otro ejemplo reciente involucró a herramientas de generación de video que reforzaban estereotipos mostrando a directivos y profesores como hombres y a recepcionistas y personal administrativo como mujeres además de representar a personas con discapacidad siempre en sillas de ruedas o a personas con sobrepeso casi nunca practicando deporte. Aunque a simple vista parecen escenas cotidianas esos resultados no reflejan la realidad completa y pueden propagar estereotipos culturales de forma inconsciente.
Para desarrolladores que integran IA en productos y servicios el sesgo es un problema práctico. Si una aplicación web genera textos o imágenes sesgadas mostrarlos directamente en la interfaz es arriesgado. Es imprescindible anticipar riesgos y preparar respuestas como revisar salidas antes de mostrarlas registrar resultados para identificar errores y corregirlos claramente indicar que el contenido es generado por IA y puede no ser totalmente justo o imparcial. Estas prácticas son similares a la validación y el manejo de errores que ya aplican los desarrolladores.
La IA sí puede ayudar a reducir ciertos sesgos por ejemplo en medicina al analizar grandes volúmenes de imágenes y ofrecer diagnósticos consistentes reduciendo omisiones en la detección de cáncer o tumores. Pero los sesgos ocultos en los datos y la tendencia humana a tratar las salidas de la IA como verdades absolutas pueden hacer que los prejuicios se amplifiquen. Por ahora la IA es más un espejo que refleja la sociedad según los datos que le damos y la forma en que la usamos. Ni confiar ciegamente ni desconfiar de forma extrema es la respuesta el equilibrio y el juicio humano son fundamentales en la era de la toma de decisiones impulsada por IA.
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La IA no es una varita mágica de justicia social sino una herramienta que refleja lo que le damos por eso es clave aplicar buenas prácticas de diseño validación y supervisión humana. Un enfoque prudente y consciente es la mejor manera de aprovechar la inteligencia artificial manteniendo la equidad y la confianza.