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Investigadores del MIT crean un método para reducir automáticamente el sesgo racial en las tecnologías de reconocimiento facial
Investigadores del MIT crean un método para reducir automáticamente el sesgo racial en las tecnologías de reconocimiento facial
Leemos en xataka.com
"La semana pasada, la congresista estadounidense Ocasio-Cortez volvía a poner sobre la mesa mediática la polémica en torno al sesgo racial de los algoritmos de inteligencia artificial, específicamente los de reconocimiento facial. En su intervención, la congresista afirmaba que "si no arreglas el sesgo [del humano que desarrolla el algoritmo], lo único que estás haciendo es automatizar [el sesgo]. Y eso es aún más peligroso". Pero, ¿y si no fuera así? ¿Y si la IA pudiera contar con un mecanismo que permitiera no sólo detectar su propio sesgo sino también de ponerle remedio? Es decir, de automatizar el arreglo del sesgo. Casi al mismo tiempo, que Ocasio-Cortez generaba titulares en torno a este problema, un equipo de científicos del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT publicaba una posible solución al mismo, en la que llevaban un tiempo trabajando. Su propuesta consiste en un algoritmo capaz de detectar y reducir el sesgo de un sistema de reconocimiento facial 'remuestreando' rápidamente los datos con los que se le entrena, y asegurándose así de que se adapta a una gama más amplia de grupos humanos. Según explican en la presentación de su 'paper',"
fuente: xataka.com
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