Un asistente de IA da una respuesta irrelevante o confusa a una pregunta simple, revelando un problema importante mientras lucha por comprender matices culturales o patrones lingüísticos fuera de su formación. Este escenario es típico de miles de millones de personas que dependen de la IA para servicios esenciales como atención médica, educación o apoyo laboral. Para muchos, estas herramientas se quedan cortas y a menudo tergiversan o excluyen por completo sus necesidades.
Los sistemas de IA están impulsados principalmente por idiomas, culturas y perspectivas occidentales, lo que crea una representación mundial estrecha e incompleta. Estos sistemas, construidos sobre algoritmos y conjuntos de datos sesgados, no reflejan la diversidad de las poblaciones globales. El impacto va más allá de las limitaciones técnicas, reforzando las desigualdades sociales y profundizando las divisiones. Abordar este desequilibrio es esencial para aprovechar y utilizar el potencial de la IA para servir a toda la humanidad y no sólo a unos pocos privilegiados.
Comprender las raíces del sesgo de la IA
El sesgo de la IA no es simplemente un error o un descuido. Surge de cómo se diseñan y desarrollan los sistemas de IA. Históricamente, la investigación y la innovación en IA se han concentrado principalmente en los países occidentales. Esta concentración ha resultado en el predominio del inglés como idioma principal para publicaciones académicas, conjuntos de datos y marcos tecnológicos. En consecuencia, el diseño fundamental de los sistemas de IA a menudo no incluye la diversidad de culturas e idiomas globales, lo que deja a vastas regiones subrepresentadas.
El sesgo en la IA normalmente se puede clasificar en sesgo algorítmico y sesgo basado en datos. El sesgo algorítmico ocurre cuando la lógica y las reglas dentro de un modelo de IA favorecen resultados o poblaciones específicas. Por ejemplo, los algoritmos de contratación entrenados en datos históricos de empleo pueden favorecer inadvertidamente datos demográficos específicos, reforzando la discriminación sistémica.
El sesgo basado en datos, por otro lado, surge del uso de conjuntos de datos que reflejan las desigualdades sociales existentes. La tecnología de reconocimiento facial, por ejemplo, suele funcionar mejor en personas de piel más clara porque los conjuntos de datos de entrenamiento se componen principalmente de imágenes de regiones occidentales.
Un informe de 2023 del AI Now Institute destacó la concentración del desarrollo y el poder de la IA en las naciones occidentales, particularmente en Estados Unidos y Europa, donde las principales empresas de tecnología dominan el campo. De manera similar, el Informe del Índice de IA 2023 de la Universidad de Stanford destaca las importantes contribuciones de estas regiones a la investigación y el desarrollo global de IA, lo que refleja un claro dominio occidental en los conjuntos de datos y la innovación.
Este desequilibrio estructural exige la urgente necesidad de que los sistemas de IA adopten enfoques más inclusivos que representen las diversas perspectivas y realidades de la población mundial.
El impacto global de las disparidades culturales y geográficas en la IA
El predominio de conjuntos de datos centrados en Occidente ha creado importantes sesgos culturales y geográficos en los sistemas de IA, lo que ha limitado su eficacia para poblaciones diversas. Los asistentes virtuales, por ejemplo, pueden reconocer fácilmente expresiones idiomáticas o referencias comunes en las sociedades occidentales, pero a menudo no responden con precisión a usuarios de otros orígenes culturales. Una pregunta sobre una tradición local puede recibir una respuesta vaga o incorrecta, lo que refleja la falta de conciencia cultural del sistema.
Estos sesgos van más allá de la tergiversación cultural y se ven amplificados aún más por las disparidades geográficas. La mayoría de los datos sobre entrenamiento de IA provienen de regiones urbanas y bien conectadas de América del Norte y Europa y no incluyen suficientemente áreas rurales y países en desarrollo. Esto tiene graves consecuencias en sectores críticos.
Las herramientas de IA agrícola diseñadas para predecir el rendimiento de los cultivos o detectar plagas a menudo fallan en regiones como el África subsahariana o el sudeste asiático porque estos sistemas no están adaptados a las condiciones ambientales y prácticas agrícolas únicas de estas áreas. De manera similar, los sistemas de inteligencia artificial de atención médica, generalmente entrenados con datos de hospitales occidentales, luchan por brindar diagnósticos precisos a poblaciones de otras partes del mundo. Las investigaciones han demostrado que los modelos de IA en dermatología entrenados principalmente en tonos de piel más claros funcionan significativamente peor cuando se prueban en diversos tipos de piel. Por ejemplo, un estudio de 2021 encontró que los modelos de IA para la detección de enfermedades de la piel experimentaron una caída en la precisión del 29 al 40 % cuando se aplicaron a conjuntos de datos que incluían tonos de piel más oscuros. Estas cuestiones trascienden las limitaciones técnicas y reflejan la necesidad urgente de contar con datos más inclusivos para salvar vidas y mejorar los resultados de salud globales.
Las implicaciones sociales de este sesgo son de gran alcance. Los sistemas de inteligencia artificial diseñados para empoderar a las personas a menudo crean barreras. Las plataformas educativas impulsadas por IA tienden a priorizar los planes de estudio occidentales, dejando a los estudiantes de otras regiones sin acceso a recursos relevantes o localizados. Las herramientas lingüísticas con frecuencia no logran captar la complejidad de los dialectos y las expresiones culturales locales, lo que las vuelve ineficaces para vastos segmentos de la población mundial.
El sesgo en la IA puede reforzar suposiciones dañinas y profundizar las desigualdades sistémicas. La tecnología de reconocimiento facial, por ejemplo, ha sido criticada por mayores tasas de error entre las minorías étnicas, lo que ha tenido graves consecuencias en el mundo real. En 2020, Robert Williams, un hombre negro, fue arrestado injustamente en Detroit debido a una coincidencia defectuosa en el reconocimiento facial, lo que resalta el impacto social de tales sesgos tecnológicos.
Económicamente, descuidar la diversidad global en el desarrollo de la IA puede limitar la innovación y reducir las oportunidades de mercado. Las empresas que no tienen en cuenta las diversas perspectivas corren el riesgo de alienar a grandes segmentos de usuarios potenciales. Un informe de McKinsey de 2023 estimó que la IA generativa podría contribuir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía mundial. Sin embargo, hacer realidad este potencial depende de la creación de sistemas de IA inclusivos que atiendan a poblaciones diversas en todo el mundo.
Al abordar los prejuicios y ampliar la representación en el desarrollo de la IA, las empresas pueden descubrir nuevos mercados, impulsar la innovación y garantizar que los beneficios de la IA se compartan equitativamente en todas las regiones. Esto pone de relieve el imperativo económico de construir sistemas de IA que reflejen y sirvan eficazmente a la población mundial.
El lenguaje como barrera a la inclusión
Los idiomas están profundamente ligados a la cultura, la identidad y la comunidad, pero los sistemas de inteligencia artificial a menudo no reflejan esta diversidad. La mayoría de las herramientas de inteligencia artificial, incluidos los asistentes virtuales y los chatbots, funcionan bien en algunos idiomas muy hablados y pasan por alto los menos representados. Este desequilibrio significa que las lenguas indígenas, los dialectos regionales y las lenguas minoritarias rara vez reciben apoyo, lo que margina aún más a las comunidades que los hablan.
Si bien herramientas como Google Translate han transformado la comunicación, todavía tienen dificultades con muchos idiomas, especialmente aquellos con gramática compleja o presencia digital limitada. Esta exclusión significa que millones de herramientas basadas en IA siguen siendo inaccesibles o ineficaces, ampliando la brecha digital. Un informe de la UNESCO de 2023 reveló que más del 40% de los idiomas del mundo corren el riesgo de desaparecer, y su ausencia en los sistemas de inteligencia artificial amplifica esta pérdida.
Los sistemas de IA refuerzan el dominio occidental en tecnología al priorizar sólo una pequeña fracción de la diversidad lingüística del mundo. Abordar esta brecha es esencial para garantizar que la IA sea verdaderamente inclusiva y sirva a comunidades de todo el mundo, independientemente del idioma que hablen.
Abordar el sesgo occidental en la IA
Corregir el sesgo occidental en la IA requiere cambiar significativamente la forma en que se diseñan y entrenan los sistemas de IA. El primer paso es crear conjuntos de datos más diversos. La IA necesita datos multilingües, multiculturales y regionalmente representativos para servir a personas de todo el mundo. Proyectos como Masakhane, que apoya las lenguas africanas, y AI4Bharat, que se centra en las lenguas indias, son excelentes ejemplos de cómo el desarrollo inclusivo de la IA puede tener éxito.
La tecnología también puede ayudar a resolver el problema. El aprendizaje federado permite la recopilación de datos y la capacitación de regiones subrepresentadas sin poner en riesgo la privacidad. Las herramientas de IA explicables facilitan la detección y corrección de sesgos en tiempo real. Sin embargo, la tecnología por sí sola no es suficiente. Los gobiernos, las organizaciones privadas y los investigadores deben trabajar juntos para llenar los vacíos.
Las leyes y políticas también desempeñan un papel clave. Los gobiernos deben hacer cumplir reglas que requieren datos diversos en el entrenamiento de IA. Deberían responsabilizar a las empresas por los resultados sesgados. Al mismo tiempo, los grupos de defensa pueden crear conciencia e impulsar el cambio. Estas acciones garantizan que los sistemas de IA representen la diversidad del mundo y sirvan a todos de manera justa.
Además, la colaboración es tan importante como la tecnología y las regulaciones. Los desarrolladores e investigadores de regiones desatendidas deben ser parte del proceso de creación de IA. Sus conocimientos garantizan que las herramientas de IA sean culturalmente relevantes y prácticas para diferentes comunidades. Las empresas tecnológicas también tienen la responsabilidad de invertir en estas regiones. Esto significa financiar investigaciones locales, contratar equipos diversos y crear asociaciones que se centren en la inclusión.
La conclusión
La IA tiene el potencial de transformar vidas, cerrar brechas y crear oportunidades, pero sólo si funciona para todos. Cuando los sistemas de IA pasan por alto la rica diversidad de culturas, idiomas y perspectivas en todo el mundo, no cumplen su promesa. La cuestión del sesgo occidental en la IA no es sólo un defecto técnico sino una cuestión que exige atención urgente. Al priorizar la inclusión en el diseño, los datos y el desarrollo, la IA puede convertirse en una herramienta que mejore a todas las comunidades, no solo a unas pocas privilegiadas.
