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No más sesgos: IA de Google elimina etiquetas de género

Las calificaciones de “mujer” y “hombre” se acabaron para la inteligencia artificial (IA) de Google, en particular en lo que respecta a la interfaz de programación de aplicaciones (API por su sigla en inglés) Cloud Vision.

Pensada en desarrolladores, la herramienta adjunta etiquetas a las fotografías para identificar los contenidos, entre ellas el género cuando en las imágenes detecta que hay personas.

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Entre otros elementos, Cloud Vision “puede detectar caras, puntos de referencia, logotipos de marcas e incluso contenido explícito”, informó Business Insider.

El medio reveló que Google notificó de su decisión a los desarrolladores a través de un correo electrónico. En lugar de las etiquetas de género, clasificará a cualquier ser humano simplemente como «persona».

¿Cuál fue la razón? Simple: Google asumió que no es posible inferir el género de alguien únicamente a partir de su apariencia y que, por lo demás, dicha denominación puede trasgredir sus normas éticas. “Evite crear o reforzar sesgos injustos», reza el Principio #2.

Business Insider subrayó que el sesgo en la IA es un tema “ampliamente discutido”, respecto del cual los investigadores han manifestado su preocupación, pues datos defectuosos pueden exacerbar o crear suposiciones injustas.

“Un ejemplo son los algoritmos de reconocimiento facial que identifican erróneamente a las personas de color con más frecuencia que las personas blancas”, graficó el medio.

La medida fue calificada como «muy positiva» por Frederike Kaltheuner, experta en sesgo de inteligencia artificial y quien colabora con Mozilla en temas de política tecnológica. Según reflexionó, “cada vez que se clasifica automáticamente a las personas, ya sea por su género u orientación sexual, debes decidir qué categorías usas en primer lugar, y eso acarrea muchas suposiciones”.

«Clasificar a las personas como hombres o mujeres supone que el género es binario. Cualquiera que no se ajuste automáticamente se clasificará de manera errónea y se generará un error. Por lo tanto, se trata de algo más que un prejuicio: el género de una persona no puede inferirse por apariencia. Cualquier sistema de IA que lo haya intentado hacer eso inevitablemente confundirá a las personas», comentó a la misma publicación.

Citados por Business Insider, Google reconoce en sus principios de IA que los algoritmos y los conjuntos de datos pueden reforzar el sesgo: «Buscaremos evitar impactos injustos en las personas, particularmente aquellas relacionadas con características sensibles como raza, origen étnico, género, nacionalidad, ingresos, orientación sexual, capacidad y creencia política o religiosa».

Juan José Castillo
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
Canva tiene nuevo generador de imágenes con IA y más novedades
Canva

La plataforma Canva, herramienta web para edición de imágenes y video, está presentando nuevas funciones de IA. La última adquisición es "Dream Lab", una nueva herramienta generadora de imágenes nacida de la adquisición de la startup de IA generativa Leonardo.ai Canva a principios de este año.
Dream Lab funciona con el modelo Phoenix de Leonardo y permite a los usuarios generar imágenes a partir de descripciones en una variedad de estilos como "renderizado 3D" e "ilustración".
Droptober 2024 | The latest Canva launches, designed for your greatest work

Canva también ha realizado algunas actualizaciones en su conjunto de herramientas de IA "Magic", como una precisión mejorada y comandos de autocompletado con un solo clic para la función de generación de texto Magic Write. Las pizarras ahora admiten resúmenes impulsados por IA y pegatinas de reacción en tiempo real para proyectos colaborativos, y se han agregado herramientas de edición de video que generan subtítulos automáticamente e introducen nuevos efectos de animación.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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Siete reactores nucleares para impulsar las ambiciones de IA de Google
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Google anunció el martes que ha firmado un acuerdo con la startup de energía nuclear Kairos Power para comprar 500 megavatios de "nueva energía libre de carbono las 24 horas del día, los 7 días de la semana" de siete de los pequeños reactores modulares (SMR) de la compañía. Según se informa, las empresas están considerando una entrega inicial del primer SMR en 2030 y un despliegue completo para 2035.

"La red necesita nuevas fuentes de electricidad para respaldar las tecnologías de IA que están impulsando importantes avances científicos, mejorando los servicios para las empresas y los clientes, e impulsando la competitividad nacional y el crecimiento económico", escribió Michael Terrell, director senior de Energía y Clima de Google, en un blog de Google el martes. "Este acuerdo ayuda a acelerar una nueva tecnología para satisfacer las necesidades energéticas de manera limpia y confiable, y desbloquear todo el potencial de la IA para todos".

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