La española que quiere evitar que la IA te mande al paro por error: «Los algoritmos son injustos por los sesgos de la sociedad»

ABC (España)IndependienteCentrohace 5 h

El artículo discute el tema del sesgo en los sistemas de inteligencia artificial, comparando el entrenamiento de IA con el desarrollo infantil, donde los sesgos se aprenden de las aportaciones humanas. Destaca las preocupaciones planteadas por la física Miren Jasone Ramírez-Ayerbe sobre la injusticia de los algoritmos debido a los sesgos sociales. Si bien reconoce la dificultad de eliminar completamente estos sesgos, enfatiza la responsabilidad de los científicos de hacer esfuerzos para reducirlos. La pieza explora cómo los sistemas de IA, entrenados en diversos datos, incluido el contenido de las redes sociales, pueden heredar prejuicios humanos, de manera similar a cómo los niños aprenden de su entorno.

Lectura del sesgo (Centro): El artículo se centra en los problemas tecnológicos relacionados con la IA y no adopta una postura sobre ningún asunto político, sino que presenta las opiniones de un científico sin prejuicios aparentes o enmarcamiento ideológico.