{"id":17852,"date":"2019-08-20T09:17:22","date_gmt":"2019-08-20T15:17:22","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17852"},"modified":"2019-08-20T09:17:22","modified_gmt":"2019-08-20T15:17:22","slug":"algoritmos-machistas-o-racistas-esta-es-una-mision-para-600-superheroes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/otros\/algoritmos-machistas-o-racistas-esta-es-una-mision-para-600-superheroes\/","title":{"rendered":"\u00bfAlgoritmos machistas o racistas? Esta es una misi\u00f3n para 600 superh\u00e9roes"},"content":{"rendered":"<p>Digamos que el Capit\u00e1n Am\u00e9rica pide una hipoteca. O que se presenta como candidato en un proceso de selecci\u00f3n para un puesto de trabajo. O que se enfrenta al control de pasaportes en una visita a un pa\u00eds que no lleva su nombre. Pongamos ahora que la Capitana Marvel sigue sus pasos. Y que Black Panther hace lo mismo.<!--more--><\/p>\n<div id=\"retina_gpt-INTEXT\" data-google-query-id=\"CMu6kf_ekeQCFQ2FaQodqqsM2A\">\n<div id=\"google_ads_iframe_\/7811748\/elpais_finanzas_retina_web\/innovacion\/intext_0__container__\">Si vivi\u00e9ramos en el universo de Marvel, donde estos tres habr\u00edan salvado el planeta un sinf\u00edn de veces, \u00bfqu\u00e9 te parecer\u00eda que a alguno de ellos le negasen la hipoteca, el empleo o la entrada al pa\u00eds en virtud de su raza o sexo? \u00bfY si esto lo estuviera haciendo un algoritmo?<\/div>\n<\/div>\n<section class=\"sumario_html centro\" id=\"sumario_2|html\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i.giphy.com\/d34TXniQ60l2pxaeJx.gif\" p=\"\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>&#8220;Los algoritmos reproducen los sesgos existentes en los datos: los algoritmos est\u00e1n sesgados porque los datos lo est\u00e1n. El primer paso para corregir los sesgos es ser conscientes de su existencia&#8221;, se\u00f1ala Irene Unceta, cient\u00edfica de datos de la Factor\u00eda de Inteligencia Artificial de BBVA. El segundo es tomar cartas en el asunto. Y eso es lo que ha hecho Unceta junto a Jordi Nin y Oriol Puyol en un estudio en que el banco ha colaborado con la Universidad de Barcelona.<\/p>\n<p>Los tres investigadores han empleado una base de datos integrada por m\u00e1s de 600 justicieros de ficci\u00f3n para poner en pr\u00e1ctica su propuesta para eliminar sesgos algor\u00edtmicos. &#8220;Optamos por la base de datos de superh\u00e9roes para evitar el uso de datos confidenciales o potencialmente sensibles&#8221;, se\u00f1ala Unceta.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>\u00bfBueno o malo?<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>La tarea del clasificador de<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em><span>\u00a0<\/span>es sencilla: determinar si estos superh\u00e9roes son de los buenos o de los malos, en virtud de la informaci\u00f3n proporcionada. El modelo inicial tomaba sus decisiones bas\u00e1ndose en los datos al completo: nombre, g\u00e9nero, poderes, raza, color de pelo, altura&#8230; Por ejemplo, Hellboy es hombre, tiene los ojos dorados, tiene (entre otros) el poder de la longevidad y el de la s\u00faper fuerza, es de los buenos, mide 259 cent\u00edmetros, pesa 158 libras -71,6 kilos- y no nos llevamos las manos a la cabeza con su \u00edndice de masa corporal, porque no es de raza humana, sino demoniaca. &#8220;Curiosamente, eran los superh\u00e9roes del g\u00e9nero masculino los que estaban porcentualmente peor clasificados por el modelo original&#8221;, se\u00f1ala Unceta.<\/p>\n<section class=\"sumario_html centro\" id=\"sumario_3|html\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/giphygifs.s3.amazonaws.com\/media\/fiQZfn7G549ry\/giphy.gif\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Una vez vistos los sesgos del modelo, el equipo procedi\u00f3 a tomar medidas. El sistema que proponen Unceta, Nin y Pujol pasa por el empleo de lo que se conoce como copias. Lo bueno de esta propuesta es que permite corregir los sesgos en sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico que ya han sido entrenados y sin que sea necesario acceder a los datos originales. &#8220;Al final del proceso se obtiene un nuevo modelo que, a grandes rasgos, se comporta igual que el primero pero que adem\u00e1s da respuesta a una necesidad que el anterior no era capaz de satisfacer. En este caso esa necesidad es la de no discriminar a los superh\u00e9roes por su raza o g\u00e9nero&#8221;, explica la cient\u00edfica de datos.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Segunda vuelta<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>La copia evita los errores de su antecesora y clasifica a los superh\u00e9roes haciendo caso omiso de las variables sensibles que afectaban a su rendimiento. &#8220;Las variables consideradas sensibles y que pueden dar lugar a pr\u00e1cticas discriminatorias son las relativas al g\u00e9nero, la raza, la religi\u00f3n, la orientaci\u00f3n sexual, etc. De entre ellas, tan solo las dos primeras estaban originalmente en la base de datos de superh\u00e9roes&#8221;, precisa Unceta. Con estos ajustes, la copia obtiene resultados m\u00e1s equilibrados. &#8220;Observamos que la disparidad entre los grupos de hombres y mujeres se reduce notablemente&#8221;, se\u00f1ala el estudio. &#8220;Esta simple aproximaci\u00f3n resulta en una cierta mitigaci\u00f3n del sesgo para el atributo de g\u00e9nero&#8221;.<\/p>\n<p>Sin embargo, la omisi\u00f3n de variables sensibles no es infalible. &#8220;Puede eliminar el sesgo siempre que no existan variables adicionales que est\u00e9n correlacionadas con aquellas que han sido eliminadas&#8221;, advierte la investigadora. Por ejemplo, en zonas altamente segregadas el c\u00f3digo postal puede ser una variable del origen \u00e9tnico, de modo que aunque no se est\u00e9 facilitando directamente esta informaci\u00f3n, esta podr\u00eda inferirse. &#8220;En general, es necesario asegurar que no existan variables correlacionadas y, en caso de existir, aplicar la medidas necesarias para asegurar que no se filtre la informaci\u00f3n sensible&#8221;.<\/p>\n<section class=\"sumario_html derecha\" id=\"sumario_4|html\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.giphy.com\/media\/UTGHpyyI9481gmyEDM\/giphy.gif\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Esta receta para poner fin a las injusticias del<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em><span>\u00a0<\/span>es un paso m\u00e1s en la cruzada de la comunidad cient\u00edfica contra los sesgos que no son otra cosa que el reflejo de las desigualdades de la sociedad en que vivimos. &#8220;Existen salvaguardas, auditor\u00edas y regulaciones internas y externas orientadas a evitar el trato discriminatorio, y se avanza con el estado del arte elaborando gu\u00edas t\u00e9cnicas para los equipos anal\u00edticos&#8221;.<\/p>\n<p><strong>Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><em>Montse Hidalgo P\u00e9rez, M. H. P. (2019, 19 agosto). \u00bfAlgoritmos machistas o racistas? Esta es una misi\u00f3n para 600 superh\u00e9roes. Recuperado 20 agosto, 2019, de https:\/\/retina.elpais.com\/retina\/2019\/08\/13\/innovacion\/1565685821_777907.html<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Digamos que el Capit\u00e1n Am\u00e9rica pide una hipoteca. O que se presenta como candidato en un proceso de selecci\u00f3n para un puesto de trabajo. O que se enfrenta al control de pasaportes en una visita a un pa\u00eds que no lleva su nombre. Pongamos ahora que la Capitana Marvel sigue sus pasos. 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