{"id":28229,"date":"2022-10-31T10:14:51","date_gmt":"2022-10-31T16:14:51","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=28229"},"modified":"2022-10-31T10:14:51","modified_gmt":"2022-10-31T16:14:51","slug":"el-equipo-de-ia-etica-dice-que-las-recompensas-sesgadas-pueden-exponer-mas-rapidamente-fallas-algoritmicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-equipo-de-ia-etica-dice-que-las-recompensas-sesgadas-pueden-exponer-mas-rapidamente-fallas-algoritmicas\/","title":{"rendered":"El equipo de IA \u00e9tica dice que las recompensas sesgadas pueden exponer m\u00e1s r\u00e1pidamente fallas algor\u00edtmicas"},"content":{"rendered":"<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">El sesgo en los sistemas de IA est\u00e1 demostrando ser un obst\u00e1culo importante en los esfuerzos por integrar m\u00e1s ampliamente la tecnolog\u00eda en nuestra sociedad.\u00a0Una nueva iniciativa que recompensar\u00e1 a los investigadores por encontrar prejuicios en\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/tag\/artificial-intelligence\/\">los sistemas de IA<\/a>\u00a0podr\u00eda ayudar a resolver el problema.<\/span><!--more--><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">El esfuerzo se basa en las recompensas por errores que las empresas de software pagan a los expertos en seguridad cibern\u00e9tica que los alertan sobre\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">posibles fallas de seguridad en sus productos.\u00a0La idea no es nueva;\u00a0Las &#8220;recompensas de sesgo&#8221; fueron\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/rubinovitz.com\/2018\/08\/01\/bias-bounty-programs-as-a-method-of-combatting\/\"><span lang=\"en-US\">propuestas por primera vez<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0por el investigador y empresario de A\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">I JB Rubinovitz en 2018, y varias organizaciones ya han enfrentado tales desaf\u00edos.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Pero el nuevo esfuerzo busca crear un foro continuo para concursos de recompensas por prejuicios que sea independiente de cualquier organizaci\u00f3n en particular.\u00a0Compuesto por voluntarios de una variedad de compa\u00f1\u00edas, incluido Twitter, los llamados &#8220;Bias Buccaneers&#8221; planean realizar competencias peri\u00f3dicas o &#8220;motines&#8221;, y a principios de este mes lanzaron el primer desaf\u00edo de este tipo.<\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\">\u201c\u00a0<span lang=\"en-US\">Las recompensas por errores son una pr\u00e1ctica est\u00e1ndar en la ciberseguridad que a\u00fan tiene que encontrar un lugar en la comunidad de sesgos algor\u00edtmicos\u201d,\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">dicen los organizadores\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/biasbounty.ai\/\"><span lang=\"en-US\">en su sitio web<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0.\u00a0\u201cSi bien los eventos \u00fanicos iniciales demostraron entusiasmo por las recompensas, Bias Buccaneers es la primera organizaci\u00f3n sin fines de lucro destinada a crear motines en curso, colaborar con empresas de tecnolog\u00eda y allanar el camino para evaluaciones transparentes y reproducibles de los sistemas de IA\u201d.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Esta primera competencia tiene como objetivo abordar el sesgo en los algoritmos de detecci\u00f3n de im\u00e1genes, pero en lugar de hacer que las personas se dirijan a sistemas de IA espec\u00edficos,\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/biasbounty.ai\/8-bbb\"><span lang=\"en-US\">la competencia<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0desafiar\u00e1\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">a los investigadores a crear herramientas que puedan detectar conjuntos de datos sesgados.\u00a0La idea es crear un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que pueda etiquetar con precisi\u00f3n cada imagen en un conjunto de datos con su tono de piel, g\u00e9nero percibido y grupo de edad.\u00a0La competencia finaliza el 30 de noviembre\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0y tiene un primer premio de $6,000, un segundo premio de $4,000 y un tercer premio de $2,000.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">El desaf\u00edo se basa en el hecho de que, a menudo, la fuente del sesgo algor\u00edtmico no es tanto el algoritmo en s\u00ed, sino la naturaleza de los datos con los que se entrena.\u00a0Las herramientas automatizadas que pueden evaluar r\u00e1pidamente qu\u00e9 tan equilibrada es una colecci\u00f3n\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">de\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">im\u00e1genes en relaci\u00f3n con los atributos que a menudo son fuentes de discriminaci\u00f3n podr\u00edan ayudar a los investigadores de IA a evitar fuentes de datos claramente sesgadas.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Pero los organizadores dicen que este es solo el primer paso en un esfuerzo por crear un conjunto de herramientas para evaluar el sesgo en conjuntos de datos, algoritmos y aplicaciones y, en \u00faltima instancia, crear est\u00e1ndares sobre c\u00f3mo lidiar\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">con el sesgo algor\u00edtmico, la equidad y la explicabilidad.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">No es\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2022\/10\/20\/1061977\/ai-bias-bounty-help-catch-unfair-algorithms-faster\/?truid=774f8c8e89f1ee14ae67b3f8d911f865&amp;mc_cid=bb82301dce&amp;mc_eid=17e73a80fc\"><span lang=\"en-US\">el \u00fanico esfuerzo de este tipo<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0.\u00a0Uno de los l\u00edderes de la nueva\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">iniciativa\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">es Rumman Chowdhury de Twitter, quien ayud\u00f3 a organizar la primera competencia de recompensas por sesgo de IA el a\u00f1o pasado, apuntando a un algoritmo que la plataforma us\u00f3 para recortar im\u00e1genes que , seg\u00fan\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.zdnet.com\/article\/could-bug-bounties-help-find-biased-algorithms-this-competition-put-the-idea-to-the-test\/\"><span lang=\"en-US\">los usuarios,<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0favorec\u00edan los rostros de hombres y de piel blanca sobre los negros y femeninos.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">La competencia dio acceso a los piratas inform\u00e1ticos al modelo de la empresa y los desafi\u00f3 a encontrar fallas en \u00e9l.\u00a0Los participantes\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/blog.twitter.com\/engineering\/en_us\/topics\/insights\/2021\/learnings-from-the-first-algorithmic-bias-bounty-challenge\"><span lang=\"en-US\">encontraron una amplia gama de problemas<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0,\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">incluida una preferencia por rostros estereotipadamente hermosos,\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">una aversi\u00f3n a\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">las personas con cabello blanco (un indicador de la edad) y\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">una preferencia por memes\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">con escritura en ingl\u00e9s en lugar de \u00e1rabe.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">La Universidad de Stanford tambi\u00e9n concluy\u00f3 recientemente una competencia que desafi\u00f3 a los equipos a crear herramientas dise\u00f1adas para ayudar a las personas a auditar los sistemas de IA de c\u00f3digo abierto o implementados comercialmente en busca de discriminaci\u00f3n.\u00a0Y las leyes actuales y futuras de la UE podr\u00edan obligar a las empresas a auditar peri\u00f3dicamente sus datos y algoritmos.<\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Pero tomar\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2021\/12\/13\/how-ethical-hackers-could-help-us-build-trust-in-ai\/\">las recompensas por errores de IA y la auditor\u00eda algor\u00edtmica<\/a>\u00a0de forma generalizada y hacerlos efectivos ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil decirlo que hacerlo.\u00a0Inevitablemente, las empresas que construyen sus negocios sobre sus algoritmos se resistir\u00e1n a cualquier intento de desacreditarlos.<\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Sobre la base de las lecciones de los sistemas de auditor\u00eda\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">en otros dominios, como las finanzas y las regulaciones ambientales y de salud, los investigadores\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2206.04737.pdf\"><span lang=\"en-US\">recientemente describieron<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0algunos de los ingredientes cruciales para una rendici\u00f3n de cuentas efectiva.\u00a0Uno de los\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">criterios m\u00e1s importantes\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">que identificaron fue la participaci\u00f3n significativa de terceros independientes.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Los investigadores se\u00f1alaron que las auditor\u00edas de IA voluntarias actuales a menudo implican conflictos de intereses, como que la organizaci\u00f3n objetivo pague por la auditor\u00eda, ayude a enmarcar el alcance de la auditor\u00eda o tenga la oportunidad de revisar los hallazgos antes de que se publiquen.\u00a0Esta preocupaci\u00f3n se reflej\u00f3 en un informe reciente de\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/drive.google.com\/file\/d\/1f4hVwQNiwp13zy62wUhwIg84lOq0ciG_\/view\"><span lang=\"en-US\">Algorithmic Justice League<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0, que\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">se\u00f1al\u00f3 el papel descomunal\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">de\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">las organizaciones objetivo en los programas actuales de recompensas por errores de seguridad cibern\u00e9tica.<\/span><\/span><\/p>\n<p class=\"western\" style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Encontrar una manera de financiar y apoyar auditores de IA y cazadores de errores verdaderamente independientes ser\u00e1 un desaf\u00edo importante, particularmente porque se enfrentar\u00e1n a algunas de las empresas con mejores recursos del mundo.\u00a0Sin embargo, afortunadamente, parece haber una sensaci\u00f3n creciente dentro de la industria de que abordar este problema ser\u00e1 fundamental para mantener la confianza de los usuarios en sus servicios.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\">Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/unsplash.com\/@jakobnoahrosen?utm_source=unsplash&amp;utm_medium=referral&amp;utm_content=creditCopyText\">Jakob Rosen<\/a>\u00a0\/\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/unsplash.com\/?utm_source=unsplash&amp;utm_medium=referral&amp;utm_content=creditCopyText\">Unsplash<\/a><\/span><\/p>\n<p align=\"left\">Fuente:<\/p>\n<p>Gent, E. (2022, 30 octubre). <i>Ethical AI Team Says Bias Bounties Can More Quickly Expose Algorithmic Flaws<\/i>. Singularity Hub. https:\/\/singularityhub.com\/2022\/10\/30\/ethical-ai-team-believes-bias-bounties-can-more-quickly-expose-algorithmic-flaws\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El sesgo en los sistemas de IA est\u00e1 demostrando ser un obst\u00e1culo importante en los esfuerzos por integrar m\u00e1s ampliamente la tecnolog\u00eda en nuestra sociedad.\u00a0Una nueva iniciativa que recompensar\u00e1 a los investigadores por encontrar prejuicios en\u00a0los sistemas de IA\u00a0podr\u00eda ayudar a resolver el problema.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":28230,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-28229","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ 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