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Los sistemas de IA fueron una vez materia de fantasía de ciencia ficción. Ahora, son una parte central de la toma de decisiones corporativa moderna. Con esta integración surge una pregunta urgente: ¿Estamos desarrollando productos de IA que sean justos?
Los desarrolladores senior están tratando de averiguar qué propósito tienen las medidas de equidad en el desarrollo de productos de IA y cómo lo harán Ayúdalos con los desafíos comunesIncluido:
En este artículo, veremos lo siguiente: el papel que desempeñarán las medidas de equidad en el desarrollo de productos de IA. También exploraremos cómo los desarrolladores pueden mitigar los posibles sesgos y lograr resultados equitativos a medida que se acerca una nueva era de tecnologías de IA.
Contenido
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La equidad de la IA actúa como una brújula moral en un mundo de tecnología en rápido desarrollo.
Su propósito es guiarnos a Algoritmos imparciales que conducen a resultados justos, independientemente de los antecedentes de las personas sujetas a ellos.
Si eres un desarrollador senior, sabrás que la equidad en la IA no es un simple interruptor de encendido/apagado, sino un enfoque de múltiples capas que extiende su alcance a sectores críticos como las finanzas, la contratación y la atención médica.
Para hacerlo bien, tendrás que tener en cuenta lo siguiente Varias métricas y marcos de equidad en lugar de simplemente evitar sesgos obvios. Hay varias formas efectivas de medir la "equidad", y cada una tiene fortalezas y debilidades.
Paridad demográfica
Esta métrica busca asegurarse de que los diferentes grupos demográficos recibir resultados positivos a tasas similares.
Por ejemplo, en un sistema de aprobación de préstamos, la paridad demográfica significaría que la tasa de aprobación es aproximadamente la misma para todos los grupos raciales o étnicos.
Cuotas igualadas
Las cuotas igualadas se utilizan para Mantener iguales las tasas de falsos positivos y falsos negativos en diferentes grupos demográficos.
En un sistema de diagnóstico médico, las probabilidades igualadas significarían que el sistema tiene las mismas posibilidades de diagnosticar correctamente a individuos de diferentes grupos.
Igualdad predictiva
Esta métrica tiene como objetivo Mantenga iguales las tasas de falsos positivos de las predicciones de un modelo en diferentes grupos demográficos.
Tomemos el ejemplo de una herramienta de evaluación de riesgos: la igualdad predictiva aquí significaría que la herramienta tiene la misma probabilidad de señalar falsamente a individuos de diferentes grupos como de alto riesgo.
Equidad individual
Este principio se basa en la teoría de que Individuos similares deberían recibir resultados similares, independientemente de su afiliación al grupo.
Definir una métrica de similitud es clave aquí y garantiza que el sistema de IA trate a personas similares de manera coherente.
Nota: Es posible que varias métricas se superpongan dentro de la equidad de la IA. Por ejemplo, la equidad individual significa tratar a individuos similares de manera similar, independientemente de la afiliación al grupo, mientras que la paridad demográfica se centra en la igualdad de resultados entre grupos. Es posible que necesite ambos, o uno sobre el otro, según su caso de uso.
No se puede arreglar lo que no se puede entender. Ahí es donde entra en juego la interpretabilidad: necesitamos saber por qué un modelo de IA hace ciertas predicciones.
Las técnicas XAI nos ayudan comprender el proceso de toma de decisiones de IA del modelo, lo que nos permite identificar y corregir sesgos. Esto es ideal para generar confianza, especialmente en aplicaciones sensibles.
Una talla no sirve para todos en muchos ámbitos de la vida y lo mismo ocurre con los grupos demográficos.
Diversos grupos de usuarios necesitan Diferentes umbrales de toma de decisiones. En la atención médica, por ejemplo, un umbral de evaluación de riesgos que funciona para un grupo puede no ser apropiado para otro.
El uso de diferentes umbrales nos permite tener en cuenta estas variaciones y es vital para lograr resultados justos, pero esto conlleva varios desafíos, como el cumplimiento y el sesgo de los datos.
Los sistemas de IA, a pesar de su sofisticación, no son inmunes a los sesgos, lo que causa grandes problemas.
El sesgo no controlado conduce a prácticas discriminatorias, erosiona la confianza de los usuarios y causa daños a la reputación. Pueden introducirse sin un seguimiento constante, y comprenderlos es el primer paso para solucionarlos con las medidas de equidad adecuadas.
Esto sucede cuando los datos de entrenamiento no reflejan la diversidad del mundo real.
Piense en ello como si le enseñara a un niño solo una perspectiva: naturalmente tendrá una visión sesgada. Necesitamos utilizar conjuntos de datos diversos y representativos para evitar esto.
Este sesgo aparece cuando los usuarios interactúan con el sistema, a menudo a través de bucles de retroalimentación o comportamiento del usuario. La supervisión continua y el aprendizaje automático consciente de la equidad pueden ayudar a mantener las cosas bajo control aquí.
Aquí es donde las elecciones de diseño en el propio algoritmo favorecen inadvertidamente a ciertos grupos. Los ajustes previos o durante el procesamiento pueden ayudar aquí para asegurarse de que el algoritmo sea justo.
¿De dónde vienen estos sesgos? A menudo se derivan de diferentes etapas de desarrollo, y conocer la fuente es clave para abordarlas.
Aquí es cuando los sesgos de los datos pasados se incorporan a la IA. Por ejemplo, si los datos de contratación anteriores favorecieron a ciertos grupos, una IA entrenada con esos datos perpetuará esos sesgos. Las medidas de equidad en el desarrollo de la IA son fundamentales para corregir estos problemas.
Es entonces cuando los sesgos sociales más amplios se filtran en la IA, de forma similar a un virus que infecta todo el sistema. La implementación de restricciones de equidad puede ayudar a detectar estos sesgos desde el principio.
Las decisiones tomadas durante el desarrollo, como qué características usar o cómo ponderarlas, pueden introducir sesgos involuntarios. El diseño ético de productos de IA hace hincapié en la mitigación proactiva de sesgos para evitarlo.
Un sistema de IA verdaderamente inclusivo requiere crear salvaguardas y tener en cuenta el impacto en todos los grupos demográficos, algo que es fundamental durante estos días formativos de la gobernanza de la IA.
"La regulación de la IA aún está en fase emergente, por lo que es vital documentar detalladamente las medidas adoptadas para mitigar la discriminación. Las iteraciones de entrenamiento continuo y las comprobaciones para evitar la degradación del rendimiento con el tiempo también son esenciales", dice un desarrollador senior de IA en Flexxible.
Pero, ¿cómo aplicamos en la práctica medidas de equidad en este desarrollo ético de productos de IA?
La conclusión es que se trata de un compromiso del ciclo de vida, no de una solución única. Imagínalo como construir una casa sobre una base sólida: La equidad debe estar integrada desde la base.
Este proceso comienza con Recopilación y preprocesamiento de datos: Definir los objetivos de equidad relevantes para su proyecto es clave: esto podría ser minimizar el sesgo de género en la contratación o garantizar el acceso equitativo a los recursos de atención médica en función de factores socioeconómicos.
Para ello, necesitamos examinar nuestros conjuntos de datos de entrenamiento en busca de representación, Buscar y mitigar sesgos. Al igual que desmalezar un jardín antes de plantar, esto elimina la posibilidad de resultados sesgados.
Los investigadores están desarrollando activamente técnicas para abordar el sesgo de los datos. Reciente Trabajos de investigadores del MIT ha producido un nuevo método que identifica y elimina puntos específicos en un conjunto de datos de entrenamiento que contribuyen más a los errores de un modelo en subgrupos minoritarios.
A continuación, durante el entrenamiento y la validación del modelo, Implemente restricciones de equidad directamente dentro de los algoritmos. Métricas como el patrón demográfico, la igualdad de oportunidades y el impacto dispar ayudan al equipo a poner a prueba el modelo para asegurarse de que trata a todos de manera equitativa.
Después de la implementación, Monitoreo continuo es clave. Aquí, podemos evaluar los resultados del modelo y solicitar activamente la opinión de los usuarios, actuando como un observador vigilante, listo para abordar cualquier sesgo emergente.
A lo largo de este proceso, Auditorías periódicas utilizando métricas de equidad y directrices éticas no son negociables. Estas auditorías son nuestros controles de seguridad: sin ellas, corremos el riesgo de infringir las normas de privacidad y transparencia de los datos.
En el aspecto técnico, podríamos emplear técnicas como Debilitamiento o reponderación adversarial para refinar nuestros algoritmos. La IA explicable (XAI) nos ayuda a comprender el "por qué" detrás de las decisiones del modelo para que podamos realizar ajustes específicos.
El impacto de la inteligencia artificial se extiende a casi todos los sectores del mundo real que se puedan imaginar, lo que exige versatilidad por parte de los desarrolladores a la hora de abordar medidas de equidad.
Estas son algunas de las implicaciones clave con las que probablemente nos encontraremos.
Cuando los resultados pueden significar literalmente la diferencia entre la vida y la muerte, la equidad se vuelve urgente.
En el sector de la salud, la IA se está utilizando para tareas críticas como el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. Los algoritmos de IA deben: Ser entrenado en diversos conjuntos de datos para evitar sesgos que podrían conducir a disparidades en los resultados de los pacientes e incluso a diagnósticos erróneos entre grupos demográficos.
Las medidas de equidad son ahora un imperativo empresarial en los servicios financieros, que tienen la mayor proporción de organizaciones con medidas de IA totalmente operativas, con un 35%, según Statista.
Entre ellas se encuentran Aprobaciones de préstamos impulsadas por IA que se prueban rigurosamente para eliminar los sesgos que podrían negar injustamente el crédito a ciertos grupos demográficos.
Hacerlo en la industria financiera ayuda a las empresas a generar confianza con una clientela diversa y a mantener el cumplimiento normativo: ambos son cruciales para la estabilidad y el éxito a largo plazo.
Los modelos de IA generativa, como los que se utilizan para crear texto e imágenes como Gemini y ChatGPT, presentan desafíos de equidad únicos.
Estos modelos a menudo perpetúan e incluso amplifican los sesgos existentes en los datos de entrenamiento, lo que provoca resultados discriminatorios u ofensivos.
Los desarrolladores deben abordar estos desafíos, que requieren Curación cuidadosa de datos y técnicas de entrenamiento que mitigan el sesgo en los modelos generativos, como el preprocesamiento y los ajustes algorítmicos.
La equidad de la IA es esencial para los CIO que intentan descifrar Cómo gestionar un equipo técnico repartidos en múltiples ubicaciones.
Sin ella, no pueden proporcionar un acceso equitativo a los recursos y las oportunidades para los diferentes grupos que utilizan el producto.
El diseño de herramientas impulsadas por IA para la asignación de tareas, la evaluación del rendimiento y la comunicación debe evitar sesgos que puedan perjudicar a los empleados remotos.
"Es importante que los criterios de evaluación estén estandarizados y se apliquen por igual a todos los miembros del equipo, ya sea que trabajen de forma remota o en la oficina", dice un desarrollador senior de Flexxible. "Para garantizar la igualdad de oportunidades para todo el personal, los CIOS deben analizar las métricas de rendimiento desglosadas por diferentes ubicaciones y tiempos de respuesta dentro de cada una".
Plataformas de gestión del rendimiento están desempeñando un papel clave en la satisfacción de estas necesidades. Estas herramientas Utilice la analítica avanzada para identificar posibles sesgos en los datos de rendimiento y permitir que los CIO aborden fácilmente las disparidades.
Estas plataformas también facilitan la evaluación objetiva al proporcionar visibilidad de la actividad y los resultados de los empleados. Esto está respaldado por funciones de comunicación integradas que también respaldan la retroalimentación equitativa y el intercambio de información.
5. Soluciones tecnológicas
Productos que ofrecen Gestión centralizada, visibilidad en todos los endpoints y soporte automatizado son herramientas invaluables para la equidad en los sistemas de IA.
Estas soluciones están creciendo en popularidad porque mejoran la eficiencia de los dispositivos y brindan soporte de TI experto, una bendición para el 80% de los trabajadores remotos que pierden tiempo debido a dificultades técnicas, según un estudio reciente de una empresa de tecnología Laboratorios de búhos.
Una vez integrado en las operaciones diarias, los desarrolladores pueden utilizar las herramientas para estandarizar el Experiencia digital en el lugar de trabajo en toda la organización y proporcionar a los gerentes sólidas capacidades de visibilidad que les permitan abordar los sesgos en los procesos impulsados por la IA.
La inteligencia artificial sigue dando forma al mundo del trabajo a distancia. La búsqueda de prácticas responsables de IA requiere nuevas soluciones que Promover la equidad en entornos remotos.
Flexxible ofrece un conjunto de herramientas diseñadas para hacer frente a estos desafíos y gestionar el Experiencia digital del empleado de manera justa y eficaz, incluyendo:
Cliente Flexx: Nuestra plataforma de automatización eleva la experiencia digital de los empleados con la automatización del soporte de TI y la visibilidad total para todas las partes interesadas. Los CIO pueden monitorear el uso y el rendimiento de las herramientas de IA en diferentes grupos de usuarios, lo que les permite identificar y corregir los sesgos en los procesos impulsados por la IA.
FlexxDesktop:Nuestro Solución de escritorio como servicio Proporciona escritorios virtuales flexibles, automatizados y de recuperación automática. Los usuarios obtienen un acceso equitativo a los recursos informáticos a través de escritorios virtuales, independientemente de la ubicación del usuario o del dispositivo.
FlexxSecurity: Nuestro Plataforma de seguridad para endpoints unifica la gestión y el monitoreo automatizados de TI. Todos los usuarios y dispositivos obtienen la misma protección con seguridad centralizada y gestión de parches.
La capacidad de Flexxible para adaptar sus soluciones para satisfacer las diversas necesidades de los usuarios lo convierte en una opción confiable para las organizaciones que buscan preparar su infraestructura de TI para el futuro – con la equidad en primer plano.
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* Gartner®, Magic Quadrant™ for Digital Employee Experience Management Tools, Dan Wilson, Tom Cipolla, Stuart Downes, Autumn Stanish, Lina Al Dana, 26 Agosto 2024 **Gartner®, Magic Quadrant™ for Desktop as a Service, Stuart Downes, Eri Hariu, Mark Margevicius, Craig Fisler, Sunil Kumar, 16 de Septiembre de 2024
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