La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado tanto la tecnología del consumidor como la de las empresas. Sin embargo, la IA para empresas es muy diferente a la IA para consumidores, ya que necesita comprender el lenguaje empresarial y minimizar los sesgos no deseados. ¿Cómo podemos establecer una IA imparcial para empresas? En esta edición de AI Training Ground, descubriremos la respuesta.
Índice
La importancia de la precisión en el procesamiento del lenguaje natural
En la tecnología de consumo, existen numerosas aplicaciones de IA por voz que están redefiniendo la forma en que experimentamos servicios y adquirimos productos. También existen aplicaciones empresariales, como el reconocimiento de voz, que ayudan a los reporteros judiciales a elaborar registros de procedimientos de juicio, y herramientas que permiten a los médicos dictar notas clínicas. Sin embargo, el procesamiento del lenguaje natural solo es tan bueno como su precisión, y esta depende de qué tan bien se haya entrenado la IA y si se han construido los modelos teniendo en cuenta al usuario final y sin sesgos inherentes específicos.
Por ejemplo, si se entrena un modelo de IA utilizando solo hombres blancos menores de 40 años para datos de reconocimiento de voz o no se incluye a hombres y mujeres con registros vocales variados en los conjuntos de datos, el modelo de IA estará sesgado desde el principio. Esto lleva a resultados llenos de errores que socavan la utilidad de la IA y evitan que sea inclusiva para todos.
Evitar sesgos en el procesamiento del lenguaje natural
Otro factor para evitar posibles sesgos en el procesamiento del lenguaje natural proviene de la diversidad de idiomas utilizados durante el entrenamiento del modelo. Por ejemplo, algunos modelos convierten todos los idiomas al inglés y luego vuelven a convertirlos al idioma de interés. Si traduces «Ella es una enfermera» del inglés al turco y luego lo vuelves a traducir al inglés, el resultado es «Ella es una dama». Aún peor, si haces lo mismo con «Él es un enfermero», la traducción del inglés al turco y de vuelta al inglés es nuevamente «Ella es una dama». Esto se debe a que se pierde un contexto gramatical importante, lo que resulta en inexactitud y sesgo de género.
Asegurarse de que la IA sea precisa e imparcial comienza utilizando los datos correctos con la diversidad adecuada para el entrenamiento del modelo y monitoreando continuamente cualquier desviación para garantizar resultados confiables y explicables de la IA. Obtén más información sobre cómo implementar una IA confiable e imparcial con el programa AI Training Ground de IBM.
Resumen del artículo
| Problema | Solución |
|---|---|
| Sesgo en el modelo de IA | Entrenar con datos diversos y monitorear la deriva |
| Inexactitud debido a la traducción | Utilizar un enfoque que conserve el contexto gramatical |
Preguntas frecuentes
P: ¿Cómo se puede establecer una IA imparcial para empresas?
R: Se puede lograr estableciendo un entrenamiento del modelo con datos diversos y monitoreando la deriva para evitar sesgos.
P: ¿Por qué es importante evitar sesgos en el procesamiento del lenguaje natural?
R: Evitar sesgos asegura que los resultados de la IA sean precisos y que no excluyan a ninguna persona o grupo.
P: ¿Cómo se puede evitar la inexactitud en la traducción del lenguaje?
R: Para evitar la inexactitud, se debe utilizar un enfoque que conserve el contexto gramatical durante la traducción.
Esperamos que este artículo te ayude a comprender la importancia de establecer una IA imparcial y precisa para empresas. Si deseas obtener más información, no dudes en consultar nuestros artículos relacionados en nuestro sitio web. ¡Hasta la próxima!
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