¿Cómo discrimina la inteligencia artificial? ¿Quienes son sus víctimas?

DW Español
7 Apr 202114:17

Summary

TLDREl video explora cómo la inteligencia artificial puede reflejar y perpetuar el racismo y el sexismo, dado que aprende de los datos proporcionados por humanos. Se discuten casos en los que el software de reconocimiento facial ha fallado al identificar objetos y rostro de personas de diferentes etnias, y cómo los algoritmos, desarrollados y testeados principalmente por hombres blancos, pueden tener un trato discriminatorio hacia personas de otros colores de piel. Además, se menciona el uso de la IA en China para identificar y perseguir a la minoría uigur, y el uso de la 'policía predictiva' en Estados Unidos, que ha sido cuestionada por su inexactitud y potencial para la discriminación. El video subraya la necesidad de controles éticos y la responsabilidad humana en la creación de tecnología inclusiva.

Takeaways

  • 🤖 La inteligencia artificial (IA) puede ser racista y sexista debido a la discriminación en la tecnología, lo que se debe a que aprende y se basa en los datos proporcionados por humanos.
  • 👁️ Los sistemas de reconocimiento facial pueden interpretar de manera diferente a personas de diferentes colores de piel, lo que refleja un sesgo inherente en la tecnología.
  • 📈 La precisión de las aplicaciones de IA depende de los datos iniciales proporcionados, y estos datos a menudo reflejan las visiones y prejuicios humanos.
  • 🌐 La mayoría de los algoritmos de IA fueron desarrollados y testeados por hombres blancos, lo que puede llevar a un trato discriminatorio hacia personas de otros orígenes étnicos.
  • 📸 Los equipos de filmación y cámaras, construidos con el hombre blanco en foco, pueden no ser efectivos para detectar a personas de otros colores de piel, lo que afecta la precisión de la IA.
  • 🚫 En China, la IA se utiliza para identificar grupos étnicos específicos, lo que plantea cuestiones éticas y preocupaciones sobre la privacidad y la libertad civil.
  • 🔍 La IA se está utilizando cada vez más en el ámbito policial, como en la 'policía predictiva', para predecir y clasificar a las personas según su probabilidad de cometer crímenes.
  • 🚔 Los sistemas de IA pueden tener un impacto negativo en la sociedad, siendo capaces de ser sexistas, racistas e injustos, y afectar a las personas más vulnerables.
  • 💡 La inclusión y la diversidad en los datos de entrenamiento son cruciales para mejorar la precisión y la equidad de los sistemas de IA.
  • 🌐 La tecnología de IA no es infalible y requiere de controles éticos adicionales para evitar la perpetuación de prejuicios y la discriminación.

Q & A

  • ¿Cuál es el problema principal mencionado en el guion sobre la inteligencia artificial?

    -El problema principal es que la inteligencia artificial puede ser racista y sexista debido a la discriminación en la tecnología, lo que se debe a que los algoritmos aprenden de los datos proporcionados por humanos y estos pueden reflejar prejuicios.

  • ¿Cómo afecta la inteligencia artificial a las minorías según el guion?

    -La inteligencia artificial afecta negativamente a las minorías, ya que los sistemas de reconocimiento facial y otros algoritmos pueden tener problemas para identificar correctamente a personas con colores de piel distintos al blanco, lo que puede llevar a tratos discriminatorios.

  • ¿Qué ejemplo se menciona en el guion sobre cómo la inteligencia artificial puede ser racista?

    -Se menciona un ejemplo donde Google Vision Cloud interpretó un termómetro infrarrojo como prismático en una mano blanca y como una pistola en una mano negra, mostrando una interpretación discriminatoria.

  • ¿Qué rol juegan los datos en la formación de la inteligencia artificial según el guion?

    -Los datos tienen un papel crucial, ya que la precisión de una aplicación de inteligencia artificial depende de los datos iniciales proporcionados por los humanos. Si estos datos son sesgos, la IA también lo será.

  • ¿Por qué pueden fallar los sistemas de inteligencia artificial en función del color de la piel según el guion?

    -Los sistemas pueden fallar porque la mayoría de los algoritmos fueron desarrollados y testeados por hombres blancos, lo que prevalece su visión del mundo y crea un trato discriminatorio hacia personas de diferentes colores de piel.

  • ¿Qué implicaciones tiene el uso de la inteligencia artificial en la identificación de grupos étnicos, como se menciona en el guion?

    -El uso de la inteligencia artificial para identificar grupos étnicos puede llevar a la violación de derechos humanos y libertades civiles, como se ejemplifica con el uso de tecnologías de reconocimiento facial en China para identificar y perseguir a la minoría uigur.

  • ¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en la prevención del crimen, según el guion?

    -La inteligencia artificial se utiliza en la prevención del crimen a través de la policía predictiva, que utiliza algoritmos para predecir dónde y cuándo es más probable que se cometa un delito, así como para evaluar el riesgo de delitos en una ciudad.

  • ¿Qué problemas surgen con la policía predictiva según el guion?

    -La policía predictiva puede tener problemas como la falta de precisión en las predicciones debido a la calidad y cantidad deficientes de los datos policiales, lo que puede llevar a detenciones arbitrarias y demandas a organismos del estado.

  • ¿Cuál es la perspectiva de los investigadores sobre la justicia y la igualdad en la inteligencia artificial?

    -Los investigadores ven la inteligencia artificial como un reflejo de sociedades injustas y desiguales, y consideran que los sistemas de IA no son infalibles y deben pasar por controles éticos antes de ser implementados, ya que pueden ser destructivos para una buena sociedad si no se abordan sus sesgos.

  • ¿Cómo se sugiere abordar el problema de la discriminación en la inteligencia artificial en el guion?

    -Se sugiere que es necesario tener una discusión de base sobre la inclusión y la discriminación, y cambiar no solo los algoritmos sino también los aspectos básicos como el hardware y las tecnologías de calibración, para garantizar una representación más equitativa.

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