Las inteligencias artificiales (IA) pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer imágenes, entender el lenguaje natural o jugar al ajedrez. Sin embargo, las IA no son perfectas y pueden cometer errores que pueden tener consecuencias negativas para las personas, las organizaciones o el medio ambiente.
Aquí te contamos algunos de los errores más comunes que cometen las IA y cómo podemos evitarlos o corregirlos.
Errores más comunes que cometen las IA
- Sesgo: El sesgo es la tendencia a favorecer o discriminar a ciertos grupos o individuos en función de características arbitrarias, como el género, la raza o la edad. El sesgo puede afectar a las IA de varias formas, por ejemplo, si los datos que se usan para entrenarlas son incompletos, desequilibrados o no representativos de la realidad; si los algoritmos que se usan para procesarlos son injustos o discriminatorios; o si los resultados que se obtienen son interpretados de forma errónea o malintencionada.
El sesgo puede provocar que las IA tomen decisiones injustas o perjudiciales para algunas personas, como negarles un crédito, un empleo o un tratamiento médico. Para evitar o reducir el sesgo, es importante usar datos de calidad, diversidad y transparencia; aplicar métodos de evaluación y auditoría de la equidad y la ética de las IA; y fomentar la participación y el feedback de los usuarios y las partes interesadas.
- Sobregeneralización: La sobregeneralización es la tendencia a aplicar una regla o un patrón aprendido en un contexto a otro contexto diferente, sin tener en cuenta las diferencias o las excepciones que puedan existir.
La sobregeneralización puede afectar a las IA cuando se enfrentan a situaciones nuevas, complejas o ambiguas que no se ajustan a lo que han aprendido previamente. La sobregeneralización puede provocar que las IA den respuestas erróneas, irrelevantes o absurdas, como confundir una manzana con una pelota roja, traducir mal una palabra con varios significados o generar un texto incoherente o ilógico.
Para evitar o reducir la sobregeneralización, es importante usar datos variados, amplios y actualizados; aplicar métodos de validación y verificación del rendimiento y la calidad de las IA; y proporcionar mecanismos de corrección y aprendizaje continuo de las IA.
- Falta de explicabilidad: La falta de explicabilidad es la dificultad para entender cómo funciona una IA, cómo llega a sus conclusiones o por qué toma ciertas decisiones. La falta de explicabilidad puede afectar a las IA cuando usan algoritmos complejos, opacos o no lineales, como las redes neuronales profundas, que son difíciles de interpretar o de traducir a un lenguaje comprensible para los humanos.
La falta de explicabilidad puede provocar que las IA generen desconfianza, rechazo o resistencia por parte de los usuarios o de la sociedad en general, especialmente si sus decisiones tienen un impacto significativo en la vida de las personas, como en el ámbito judicial, médico o militar.
Para evitar o reducir la falta de explicabilidad, es importante usar algoritmos simples, transparentes y explicables; aplicar métodos de análisis y visualización de los procesos y los resultados de las IA; y establecer normas y principios éticos y legales para regular su uso y su control.