{"id":25245,"date":"2021-11-12T10:15:18","date_gmt":"2021-11-12T16:15:18","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25245"},"modified":"2021-11-12T10:44:39","modified_gmt":"2021-11-12T16:44:39","slug":"cinco-lecciones-para-corregir-los-fallos-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/cinco-lecciones-para-corregir-los-fallos-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Cinco lecciones para corregir los fallos de la IA"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los ingenieros a\u00fan tienen que inventar el sistema de inteligencia artificial perfecto para pronosticar la confianza p\u00fablica. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Sin embargo, si tal herramienta existiera, emitir\u00eda algunas advertencias bastante severas sobre la IA en s\u00ed. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">La tecnolog\u00eda est\u00e1 acusada de no proteger a los usuarios de contenido da\u00f1ino (como en el caso de Facebook), discriminar a los pacientes de minor\u00edas \u00e9tnicas que reciben tratamiento en hospitales ya las mujeres que solicitan tarjetas de cr\u00e9dito. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Sus cr\u00edticos dicen que corre el riesgo de sesgar los cables en decisiones cruciales sobre los servicios que recibimos.<\/span><\/span><!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">En los \u00faltimos meses, esas preocupaciones se han generalizado. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los asesores cient\u00edficos de la Casa Blanca ahora proponen una Ley de Derechos de Inteligencia Artificial, que detalla lo que se debe decir a los consumidores cuando la toma de decisiones automatizada afecta sus vidas.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Esto est\u00e1 claro: la industria digital no puede ignorar estas preocupaciones. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Solo se volver\u00e1n m\u00e1s urgentes y prominentes. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Pero el debate no es: &#8216;IA: \u00bfcorrecto o incorrecto?&#8217; <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">&#8211; la tecnolog\u00eda no desaparecer\u00e1. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Es demasiado \u00fatil y se usa demasiado. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">En cambio, el desaf\u00edo para cualquier empresa que implemente el aprendizaje autom\u00e1tico es simple: hacerlo bien antes de que sus clientes pierdan la fe.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">La buena noticia es que podemos solucionar estos problemas. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">S\u00ed, es un negocio complicado, pero podemos detallar las lecciones esenciales que explican lo que debe hacerse de manera bastante simple.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Estos sistemas se basan en dos cosas: un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que analiza los datos para aprender a tomar decisiones, y los datos sin procesar en s\u00ed. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Las empresas deben hacer ambas cosas bien para evitar tomar decisiones importantes terriblemente mal.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Lecci\u00f3n uno<\/span><\/span><\/strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0: aseg\u00farese de que los datos que usa para entrenar su IA no tengan m\u00e1s probabilidades de dar un resultado negativo para un grupo de personas que para otro. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Imagine que dirige una empresa de pr\u00e9stamos y utiliza esta tecnolog\u00eda para determinar qui\u00e9n es probable que incurra en incumplimiento. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Si, por casualidad, sus datos hist\u00f3ricos muestran un mayor n\u00famero de mujeres incumpliendo que de hombres, su IA podr\u00eda discriminar injustamente a las mujeres para siempre.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Lecci\u00f3n dos<\/span><\/span><\/strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0: si tiene menos datos de mujeres que de hombres, o de un grupo \u00e9tnico que de otro, aseg\u00farese de que se refleje en sus c\u00e1lculos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">De lo contrario, tomar\u00e1 decisiones injustas porque las partes de la sociedad est\u00e1n subrepresentadas.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Lecci\u00f3n tres<\/span><\/span><\/strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0: una vez que el sistema est\u00e9 funcionando, pru\u00e9belo. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Establezca objetivos de rendimiento y observe de cerca para asegurar de que su IA no comience a discriminar a grupos individuales en la sociedad. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Si est\u00e1 haciendo bien el trabajo, este deber\u00eda ser un proceso interminable.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Lecci\u00f3n cuatro<\/span><\/span><\/strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0: los sistemas de inteligencia artificial no son bolas de cristal; <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">no saben qu\u00e9 pasar\u00e1 en el futuro. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Simplemente calculan la probabilidad de que suceda algo. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Imag\u00ednese que las empresas de pr\u00e9stamos impulsados \u200b\u200bpor la inteligencia artificial nuevamente. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Habr\u00e1 pocas decisiones m\u00e1s importantes que decidir decidir rechazar el cr\u00e9dito de alguien. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u00bfEs cuando su modelo de IA dice que hay un 50% de posibilidades de que un solicitante no pague un pr\u00e9stamo, o un 75% o un 90%? <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los expertos llaman a esto el &#8220;umbral de probabilidad&#8221;, y elegir d\u00f3nde cae es vital.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">La lecci\u00f3n final<\/span><\/span><\/strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0es quiz\u00e1s la m\u00e1s dif\u00edcil: debes ser capaz de explicar las decisiones que toma tu modelo de IA. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los sistemas de inteligencia artificial no pueden ser cajas negras cuyo funcionamiento est\u00e1 m\u00e1s all\u00e1 de la raz\u00f3n o el desaf\u00edo. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Las empresas deben ser responsables de las decisiones tomadas por la IA como de cualquier otra.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los errores son inevitables, ning\u00fan sistema es perfecto, pero el sesgo no lo es. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">La mayor\u00eda de nosotros no podemos ver dentro de los algoritmos que impulsan esta tecnolog\u00eda, pero podemos asegurarnos de que generen resultados justos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">La IA tiene problemas, pero colectivamente sabemos c\u00f3mo solucionarlos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">H\u00e1galo bien y podremos asegurarnos de que la equidad forme parte de nuestras tecnolog\u00edas de toma de decisiones. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">H\u00e1galo mal y tanto las empresas como los consumidores pagar\u00e1n el precio.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Fuente:<\/span><\/span><\/p>\n<p><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Selecci\u00f3n del editor. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">(2021b, 12 de noviembre). <\/span><\/span><i><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Cinco lecciones para corregir los fallos de la IA<\/span><\/span><\/i><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> . <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Edad de informaci\u00f3n. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Recuperado 12 de noviembre de 2021, de https:\/\/www.information-age.com\/five-lessons-to-fix-failures-of-ai-123497664\/<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los ingenieros a\u00fan tienen que inventar el sistema de inteligencia artificial perfecto para pronosticar la confianza p\u00fablica. 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