Debido al reciente desarrollo de las redes neuronales de aprendizaje profundo y, en general, de la inteligencia artificial, el problema del reconocimiento facial, que alguna vez se pensó que era exclusivo de los humanos y poco práctico para las máquinas, ahora se ha resuelto. Dejando obsoleto el paradigma convencional de detección, extracción de características y clasificación.
Ya no es necesario mezclar varios algoritmos y cambiar decenas de parámetros. Ahora que alimentamos las redes con datos convenientemente etiquetados, las redes simplemente aprenden de esos datos.
Los resultados son espectaculares en cuanto a los ratios de reconocimiento correcto que se consiguen con las redes neuronales. Sin embargo, cabe la posibilidad de que esto no sea así. Existe el ejemplo de Robert Julian-Borchak Williams, estudiante afroamericano arrestado porque un algoritmo de reconocimiento facial lo identificó de forma incorrecta. Que este primer error se haya cometido con un afroamericano no parece ser casualidad. A partir de estudios realizados, la investigadora Joy Buolamwini publicó uno de ellos donde enseñó cómo los sistemas de reconocimiento facial tenían problemas para identificar a las personas de piel oscura.
Los sesgos en los modelos se pueden atribuir a una variedad de factores. Entre estos factores se incluyen una mala selección de datos, un etiquetado deficiente de los datos, la participación humana en el desarrollo y la selección de modelos. Así misnmo, una mala interpretación de los resultados, también afecta.
La inteligencia artificial, que se concibe como un avance tecnológico desprejuiciado, acaba siendo un fiel reflejo tanto de los propios prejuicios del individuo como de las injusticias sociales de la sociedad en la que se desarrolla. Puede ser una oportunidad para reconstruirnos y crear una sociedad más justa e igualitaria además de algoritmos libres de sesgos según concluye este interesante artículo.
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Fuente: La inteligencia artificial refleja los prejuicios y desigualdades sociales: así podemos mejorarla
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