Por qué debemos hablar de sesgos en la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) está moldeando cómo vivimos, trabajamos y nos conectamos. Desde las recomendaciones de contenido en redes sociales hasta las herramientas que influyen en decisiones laborales o médicas, su presencia es innegable. Pero aquí hay algo que no siempre se dice: los algoritmos no son neutrales. Detrás de su aparente objetividad, operan con datos que reflejan las desigualdades y prejuicios de nuestra sociedad.
Cuando usamos IA, existe el riesgo de perpetuar estereotipos o discriminar de manera invisible. Aquí es donde entra en juego el pensamiento del filósofo Michel Foucault, quien exploró cómo el poder se infiltra en nuestras prácticas sociales y discursos. Con esta perspectiva, podemos entender mejor cómo los sesgos en la IA no solo son técnicos, sino también profundamente políticos y culturales.
Los principales tipos de sesgos en la IA
Sesgo de Representación
¿Qué es? Cuando los datos con los que se entrena la IA no reflejan de manera justa a toda la población.
Ejemplo: Un modelo de reconocimiento facial entrenado principalmente con rostros de personas blancas será menos preciso con personas de otras etnias.
Foucault hablaba de cómo el poder define lo visible y lo invisible. Si ciertos grupos no están en los datos, quedan fuera de la construcción de «lo real» en el mundo digital.
Sesgo de Confirmación
Ocurre cuando la IA refuerza ideas preconcebidas y descarta información que desafía esas expectativas. El ejemplo sería un sistema de recomendación que siempre te muestra contenido similar a lo que ya consumiste, cerrando la puerta a nuevas perspectivas.
Este sesgo refleja la «normalización» de Foucault, donde ciertos valores o conductas se legitiman como la norma, perpetuando el statu quo.
Sesgo de Popularidad
Este sesgo favorece el contenido o las ideas más populares, dificultando que se visibilicen perspectivas minoritarias. Por ejemplo algoritmos que priorizan tendencias o contenido viral, dejando a creadores emergentes en las sombras.
Esto conecta con el concepto de «régimen de verdad» de Foucault: ciertos discursos dominan como «verdaderos» mientras otros son excluidos.
Sesgo Cultural y Geográfico
Los modelos de IA pueden asumir que el mundo funciona como la cultura predominante en los datos. Por ejemplo: aplicaciones que no reconocen acentos o dialectos regionales porque están entrenadas solo con datos de ciertos países.
Esto refuerza la imposición de normas culturales de un grupo dominante sobre otros.
Sesgo Temporal
Se produce cuando los datos se basan en información desactualizada, perpetuando visiones del pasado. El caso de un sistema que perpetúa estereotipos sobre género porque los datos históricos asocian a las mujeres con profesiones específicas.
Controlar la historia y la memoria colectiva es una forma de ejercer poder. Los algoritmos que no revisan el pasado consolidan estructuras injustas.
Las APIs: un vehículo para difundir sesgos
Las APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones) son herramientas que conectan programas con funcionalidades de IA sin revelar su complejidad interna. Si los modelos subyacentes tienen sesgos, estos se propagan a múltiples plataformas sin que los usuarios lo perciban.
Las APIs actúan como instrumentos de biopoder, decidiendo qué contenido se muestra o qué oportunidades laborales llegan a ciertas personas. Este control, ejercido a gran escala, organiza y gestiona nuestras vidas de manera invisible.
Cómo afecta esto a nuestra percepción del mundo y la estética
Normalización y disciplina
La IA estandariza lo que se considera «normal» o «bello». Al mostrar siempre los mismos patrones, homogeneiza nuestra visión del mundo y nos acostumbra a lo uniforme.
Control de la subjetividad
Foucault argumentaba que el poder moldea nuestra percepción de nosotros mismos. De manera similar, los algoritmos limitan nuestras opciones, influyendo en nuestras creencias y preferencias.
Estética como campo de poder
La IA refuerza ciertos cánones estéticos en arte y cultura, dejando fuera expresiones que no encajan en sus modelos.
Homogeneización cultural
El uso global de modelos estandarizados amenaza la diversidad cultural, relegando las expresiones locales y alternativas.
El panoptismo digital: vigilancia y control de datos
Foucault usó la imagen del panóptico para describir cómo la posibilidad de ser observado limita la libertad. En la era digital, la IA recopila datos de cada interacción, creando un estado de vigilancia constante.
Consecuencias:
- Cambiamos nuestro comportamiento por temor a ser observados, lo que restringe nuestra autonomía.
- Las empresas o gobiernos que controlan los datos concentran un poder desproporcionado, ampliando desigualdades.
¿Cómo podemos resistir y transformar estos sesgos?
Foucault también hablaba de resistencia. Aplicado a la IA, esto implica:
- Desarrollar modelos inclusivos: Incorporar datos representativos que visibilicen a minorías.
- Fomentar la transparencia: Explicar cómo funcionan los algoritmos y abrirlos al escrutinio ciudadano y académico.
- Promover la diversidad cultural: Valorar expresiones alternativas en el arte y la cultura, y no solo lo rentable o popular.
- Regular la privacidad: Crear leyes que protejan nuestros datos y limiten la vigilancia excesiva.
La IA no es solo una herramienta técnica; es un agente que influye en nuestras vidas, cultura y subjetividad. Al analizar sus sesgos desde la teoría de Michel Foucault, entendemos cómo opera como un mecanismo de normalización, biopoder y vigilancia.
Sin embargo, también tenemos el poder de diseñar sistemas más inclusivos y justos. Con un enfoque crítico y colaborativo entre desarrolladores, usuarios e instituciones, podemos transformar la IA en una herramienta para la diversidad y la libertad, en lugar de perpetuar viejos esquemas de poder. El futuro de la IA depende de cómo decidamos construirlo hoy.