Los algoritmos y la inteligencia artificial (IA) se han vuelto cada vez más predominantes en nuestras vidas, tomando decisiones importantes que pueden afectar varios aspectos de nuestras experiencias diarias. Desde determinar los anuncios políticos que vemos en las redes sociales hasta filtrar las solicitudes de empleo e incluso predecir el riesgo de incendio en nuestros hogares, los algoritmos desempeñan un papel significativo. Sin embargo, es crucial reconocer que estos sistemas pueden estar sesgados, al igual que los seres humanos.
El sesgo algorítmico se refiere a la posibilidad de que los algoritmos muestren sesgos basados en factores como quién los crea, cómo se desarrollan y cómo se utilizan en última instancia. Descifrar la susceptibilidad de los sistemas al sesgo algorítmico puede ser un desafío, especialmente debido a la naturaleza a menudo opaca de esta tecnología. A menudo carecemos de información sobre el diseño, los datos y el funcionamiento interno de algoritmos de IA específicos. En consecuencia, a menudo solo percibimos el resultado final, sin comprender necesariamente el papel de la IA o los algoritmos en nuestras experiencias. Por ejemplo, ¿obtuvimos un trabajo debido a un proceso de selección algorítmico? ¿Nos encontramos con anuncios políticos dirigidos en las redes sociales? ¿Fuimos identificados por un sistema de reconocimiento facial?
Los sistemas basados en el aprendizaje automático, un tipo de IA, se entrenan con grandes cantidades de datos. A través de la exposición a conjuntos de datos diversos, las computadoras aprenden a tomar decisiones y hacer predicciones en función de los patrones que perciben. Sin embargo, estos sistemas de toma de decisiones a menudo se someten a datos incompletos, desequilibrados o inadecuadamente seleccionados, lo que resulta en sesgos algorítmicos.
La Comisión Europea ha reconocido los riesgos potenciales de la IA y la discriminación algorítmica, enfatizando la importancia de evaluar si las leyes existentes son suficientes para abordar estos riesgos. Las aplicaciones algorítmicas son ampliamente utilizadas no solo en los Estados Unidos, sino también en Europa, impactando diversos sectores como el empleo, la educación, el bienestar social y la regulación de los medios de comunicación. La existencia del sesgo algorítmico subraya la necesidad de sólidas salvaguardias legales contra la discriminación.
A pesar de estos desafíos, la IA también presenta oportunidades para monitorear, detectar, prevenir y mitigar la discriminación. Si se implementan políticas públicas adecuadas y regulaciones legales sólidas, la toma de decisiones algorítmicas podría incluso superar a la toma de decisiones humanas en términos de evitar la discriminación. La buena noticia es que existen amplios ejemplos de buenas prácticas tanto en el ámbito público como en el privado a nivel nacional en Europa, que van desde esfuerzos para monitorear los efectos discriminatorios de las aplicaciones algorítmicas hasta políticas destinadas a diversificar las comunidades profesionales relevantes. Lo que es seguro es que la conciencia social y las sólidas salvaguardias legales contra la desigualdad estructural y la discriminación son necesarias para que la sociedad algorítmica respete el derecho fundamental a la igualdad.
