Como persona curiosa e interesada por la IA, recientemente he leído en las últimas semanas contenidos relacionados con este tema en radio, televisión, prensa escrita o internet, y he notado una creciente preocupación por el sesgo que tienen estas tecnologías en buena parte de los artículos.
El concepto de sesgo en la comunicación no es nuevo. Desde que el hombre es hombre y se comunica con otros, existe.
Dentro del panorama de los medios de comunicación, también, ya que éstos en tanto en cuanto están formados por personas que emiten mensajes para otras, de forma inevitable los llevan implícitos.
Hoy en día, con el auge de la inteligencia artificial, este debate ha tomado una nueva dimensión. Los medios de comunicación intensifican sus críticas hacia la IA señalando sus inexactitudes y sesgos. Como si los medios de comunicación no tuvieran...
El sesgo en los medios de comunicación
Históricamente, los medios de comunicación han estado influenciados por los intereses de sus propietarios y anunciantes.
Esta influencia se puede traducir en la selección de noticias, el enfoque de los artículos, la omisión de ciertos temas, o los intereses de los anunciantes. Ejemplos de esto los podemos ver a diario en cualquier medio. Cada uno con su deriva, pero presente en todos, públicos o privados.
El sesgo humano es intrínseco al proceso editorial. Los periodistas y editores, por muy buenos profesionales que sean, tienen sus propias opiniones y prejuicios que inevitablemente tienen reflejo en el contenido periodístico que producen.
Además, y por encima de estos, están los directores de los medios que toman decisiones estratégicas para maximizar la audiencia, los ingresos publicitarios y, por supuesto, la felicidad y "tranquilidad" de sus accionistas.
La IA y el Sesgo Estadístico
La IA, en contraste, opera bajo principios matemáticos y estadísticos. Los algoritmos de IA procesan enormes cantidades de datos y generan resultados basados en patrones identificados en estos datos.
Sin embargo, estos resultados pueden reflejar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, muchos de los cuales al ser producidos por personas, también estarán sesgados.
Es importante destacar que el sesgo en la IA, entendiendo el concepto desde el punto de vista del diseño de software, no es intencional, sino circunstancial.
Los algoritmos no tienen agendas políticas ni económicas. Su "error" proviene de la calidad y representatividad de los datos con los que se entrenan.
A diferencia de los seres humanos, los modelos de IA no tienen consciencia ni intereses propios. Cuando un algoritmo se equivoca, lo hace por cuestiones estadísticas, no por una agenda "oculta".
Sería fácil decir que lo mismo que aplica para los medios de comunicación podría extrapolarse al CEO de una compañía propietaria de un modelo de IA generativa y que bastaría con aplicar sesgos para influenciar los resultados, y no faltaría razón.
Sin embargo por el propio diseño de estas tecnologías manipular el algoritmo podría mermar la capacidad del mismo y reducir su consistencia como modelo, lo que redundaría en su viabilidad económica.
La IA siempre tendrá sesgo, el sesgo de los contenidos con los que aprende, y de los que en una evolución de la misma deberá aprender a "zafarse" si quiere que los usuarios la adopten masivamente en el futuro.
La IA ha venido para quedarse
El sesgo es un problema complejo que ha existido antes de la IA y que seguirá existiendo después de ella.
La IA, aunque no está exenta de sesgos, ofrece oportunidades significativas para mejorar la forma en que procesamos y entendemos la información. En lugar de temerla, debemos enfocarnos en comprender y mitigar sus limitaciones, aprovechando sus fortalezas para construir un futuro más y mejor informado.
Desde mi punto de vista los medios de comunicación, deberían hacer autocrítica y reflexionar sobre sus sesgos y trabajar para ofrecer una cobertura más equilibrada y objetiva, en lugar de poner el foco sobre el sesgo de las IAs generativas, que no es sino una derivada de sus propios sesgos.