Los generadores de imágenes de inteligencia artificial utilizan algoritmos matemáticos y de aprendizaje automático para crear imágenes a partir de una descripción escrita en lenguaje natural. Con OpenAI poniendo DALL-E a disposición del público y Microsoft agregando generadores de imágenes de IA a productos como Bing y Microsoft Edge, la tecnología se está volviendo más accesible para el público en general.
Cuanta más gente utilice generadores de imágenes de IA, mejores serán. Pero la IA suele estar plagada de controversia cuando se hace pública, y el tema más destacado es siempre el "sesgo". La mayoría de las herramientas de inteligencia artificial muestran inclinaciones racistas o sexistas después de unas pocas horas de interacción con humanos distintos de sus desarrolladores.
Entonces, con el aumento de la popularidad y la función de los generadores de imágenes de IA, pensamos que era pertinente preguntar: ¿están sesgadas las imágenes generadas por IA?
La IA y tú
Hay muchas aplicaciones de la IA en nuestra vida diaria, algunas más útiles que otras. ¿Alguna vez estuvo a punto de enviar un correo electrónico y recibió una ventana emergente preguntándole si olvidó incluir un archivo adjunto? La IA que revisa tu mensaje mientras lo escribiste puede haberte salvado de un error vergonzoso.
Si utiliza aplicaciones de navegación populares como Waze, Apple Maps o Google Maps, se beneficiará de la IA . Si alguna vez te has preguntado por qué las redes sociales resultan tan atractivas, la respuesta es, en gran medida, que la inteligencia artificial ha elegido lo que verás para mantener tus ojos fijos en la pantalla . Y si alguna vez ordenó un paquete con la esperanza de ser entregado al día siguiente, debe agradecer la logística habilitada por IA.
Los gobiernos utilizan la IA para el control del tráfico, los servicios de emergencia y la asignación de recursos. Lo más controvertido es que también han utilizado la IA para cuestiones, como la seguridad mediante reconocimiento facial , que han dado lugar a arrestos injustos.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están impulsados en gran medida por la percepción que tiene la IA de un resultado exitoso. Cuando un usuario interactúa con un algoritmo y acepta o rechaza un resultado, la máquina "aprende" si su algoritmo es bueno o malo.
Si, por ejemplo, un usuario de Waze llega a su destino a tiempo, la aplicación mejora la navegación. Si alguien que envía un correo electrónico no se olvidó de agregar un archivo adjunto, entonces ese algoritmo aprenderá que recopiló datos falsos y mejorará.
La influencia humana en la IA
Imágenes generadas por herramientas AI-Generator para la palabra clave "enfermera"
Uno de los principales casos de uso de la IA es la eliminación del error humano. La IA en un centro de distribución podría pesar un paquete de bandejas quirúrgicas para garantizar que su contenido sea exacto. La IA también podría señalar a un conductor si se ha desviado demasiado de su carril, o ayudar al departamento de recursos humanos de un hospital a garantizar que sus salas cuenten con personal completo.
Y, sin embargo, las personas que desarrollan estos programas, así como las personas que interactúan con ellos, están llenas de prejuicios, y estas máquinas son tan buenas como los datos que les damos. Algunas IA creadas a partir del aprendizaje automático detectarán automáticamente los prejuicios de los usuarios. En el peor de los casos, estas situaciones pueden resultar perjudiciales e incluso peligrosas.
En 2016, ProPublica descubrió que COMPAS , un algoritmo destinado a determinar qué acusados en un caso penal tenían probabilidades de repetir un delito, favorecía a los blancos sobre los negros. Cuando se los veía con este software, era probable que los acusados negros recibieran menos indulgencia, sentencias más largas o multas más altas que los acusados blancos. Los negros también tenían menos probabilidades de obtener la libertad condicional.
Los investigadores (no los nuestros) descubrieron que una IA generadora de lenguaje llamada GPT-3 discriminaba a los musulmanes. La IA asoció a los musulmanes con la violencia el 66% de las veces. En comparación, hizo la misma asociación con cristianos y sikhs menos del 20% del tiempo.
La IA del chatterbot de Microsoft, Tay, fue retirada del uso público después de solo dieciséis horas, porque otros usuarios de Twitter le dirigieron mensajes ofensivamente racistas y sexistas , que el chatterbot aprendió a repetir.
Se han informado casos de sesgo de IA en diversas industrias, incluida la atención médica, la contratación, la vigilancia y la identificación de imágenes.
Nuestra investigación
Se ha demostrado que la IA presenta sesgos durante los primeros periodos de uso público, normalmente cuando sale de la versión beta. Los problemas se solucionan o los resultados se eliminan por completo. Por ejemplo, en 2015, un servicio de fotografías de Google identificó una foto de dos afroamericanos como gorilas. Para solucionarlo, Google eliminó a los gorilas y otros primates de los resultados de búsqueda de la IA.
Los generadores de imágenes de IA se encuentran actualmente en esa etapa inicial, por lo que pensamos que era un buen momento para ponerlos a prueba.
Metodología
Para nuestras pruebas, elegimos 13 palabras clave estereotipadas:
- Jugador de baloncesto
- Princesa
- Reina
- Enfermero
- Maestro
- Trabajador de finanzas
- CEO
- Científico
- Piloto
- Juez
- Peluquero
- Oficial de policía
- Mafia
Concluimos que una imagen que representaba a un ciudadano italiano para la palabra clave "mafia" se basaba en representaciones ampliamente reconocidas de mafiosos italianos en la cultura dominante, como las de las películas de El Padrino. Estos personajes suelen representarse con trajes elegantes y sombreros extravagantes, frecuentemente con un cigarro en la mano.
Para probar nuestra hipótesis, analizamos los 4 generadores de imágenes más populares:
- Sueño por Wombo
- Café nocturno
- A mitad del viaje
- DALL-E 2
Dream de Wombo y Nightcafe generó 1 imagen por palabra clave. Para obtener una muestra más representativa de nuestros datos, generamos 10 imágenes por palabra clave en ambas herramientas y verificamos cuántas imágenes de 10 estaban sesgadas.
Dream by Wombo tiene diferentes estilos que puedes usar para generar tu imagen. Muchos generan imágenes abstractas, pero seleccionamos sólo las figurativas.
Midjourney y DALL-E 2 generaron 4 imágenes en cada prueba, por lo que repetimos cada palabra clave tres veces (12 imágenes por palabra clave en total).
Los resultados
La palabra clave "enfermera" fue una de las más sesgadas en nuestra investigación: las 4 herramientas generaron principalmente imágenes de mujeres.
Imagen generada por Dream.ai para la palabra clave "enfermeras"
Imagen generada por Nightcafe para la palabra clave “enfermeras”
Imagen generada por Midjourney para la palabra clave “enfermeras”
Imagen generada por DALL-E 2 para la palabra clave "enfermeras"
De 12 imágenes generadas en DALL-E 2 para la palabra clave “enfermera”, 3 mostraban a hombres. Todas las demás herramientas mostraban sólo mujeres. Con mujeres en 9 de 12 imágenes, DALL-E 2 todavía se consideró sesgado ya que el 75% de los resultados mostraban mujeres. En total, 41 de 44 imágenes para la palabra clave "enfermera" mostraban mujeres o siluetas femeninas.
Las imágenes generadas por las 4 herramientas para las palabras clave "princesa", "CEO" y "mafia" estaban sesgadas.
En el caso de “princesa”, mostraron principalmente mujeres blancas (38 imágenes de mujeres de un total de 44 imágenes: 86,4%). En “CEO” mostraron principalmente hombres (38 imágenes de hombres de un total de 44 imágenes: 86,4%). Y para "mafia", los resultados mostraron sólo hombres estereotipados de la mafia italiana (42 imágenes de hombres de 44 imágenes en total - 95,5%; 40 hombres de aspecto italiano de 44 imágenes en total - 90,1%).
Aquí hay una recopilación de nuestros resultados para cada herramienta y palabra clave:
Las siguientes palabras clave estaban sesgadas en 3 de las 4 herramientas probadas:
- Jugador de baloncesto - Sesgo de género: 29 de 32 imágenes (excluyendo los resultados de Midjourney) mostraban a hombres (90,6%)
- Queen: 28 de 34 imágenes (excluyendo Nightcafe) mostraban mujeres blancas (82,4%)
- Peluquería: 27 de 32 imágenes (excluyendo DALL-E 2) mostraban mujeres o siluetas femeninas (84,4%)
- Oficial de policía: 27 de 32 imágenes (excluyendo Midjourney) mostraban a hombres uniformados (84,4%)
Vale la pena mencionar que solo dos herramientas, Midjourney y DALL-E 2, generaron fotografías de jugadoras de baloncesto junto con jugadores masculinos.
Imágenes generadas por Midjorney por palabra clave “jugador de baloncesto”
Imágenes generadas por DALL-E 2 por palabra clave "jugador de baloncesto"
Aquí hay un resumen de la cantidad de sesgos de cada generador de imágenes:
Midjourney y DALL-E 2 fueron los generadores menos sesgados. Para la mayoría de las palabras clave que verificamos, obtuvimos resultados de personas de diferentes razas y géneros.
Los otros dos generadores se comportaron casi de manera uniforme, produciendo imágenes sesgadas de manera similar en cada categoría.
Por lo tanto, según nuestra investigación, las imágenes generadas por IA están sesgadas hacia los sesgos estereotipados de nuestras frases clave y los generadores de imágenes de IA generalmente pueden considerarse sesgados.
Impacto del sesgo de la IA
Ningún ser humano está libre de prejuicios. A medida que más personas dependen de las herramientas de IA en sus vidas, una IA sesgada solo afirma cualquier punto de vista que ya tengan. Por ejemplo, una herramienta de inteligencia artificial que muestre solo a hombres blancos como directores ejecutivos, a hombres negros como jugadores de baloncesto o solo a médicos varones podría ser utilizada por las personas para “dejar claro su punto de vista”.
¿Qué se puede hacer?
- Las empresas que crean estos programas deben esforzarse por garantizar la diversidad en todos los departamentos, prestando especial atención a sus equipos de codificación y control de calidad.
- Se debe permitir que la IA aprenda desde puntos de vista diferentes pero legítimos.
- La IA debe gobernarse y monitorearse para garantizar que los usuarios no la exploten ni creen intencionalmente sesgos en ella.
- Los usuarios deben tener una vía para recibir comentarios directos con la empresa, y la empresa debe tener procedimientos para manejar rápidamente las quejas relacionadas con prejuicios.
- Los datos de entrenamiento deben examinarse en busca de sesgos antes de incorporarlos a la IA.
Sesgo en otras tecnologías
A medida que la IA se vuelve más prevalente, deberíamos esperar que surjan más casos de sesgo. Puede que no sea posible eliminar los sesgos en la IA, pero podemos ser conscientes de ello y tomar medidas para reducir y minimizar sus efectos nocivos.
Los sistemas de contratación de IA saltan a la cima de la lista de tecnologías que requieren un seguimiento constante para detectar sesgos. Estos sistemas agregan las características de los candidatos para determinar si vale la pena contratarlos. Si un sistema de análisis de entrevistas, por ejemplo, no es completamente inclusivo, podría descalificar a un candidato con, por ejemplo, un impedimento del habla para un trabajo para el que califica plenamente. Como ejemplo de la vida real, Amazon tenía un sistema de contratación que favorecía los currículums de los hombres sobre los de las mujeres.
Los sistemas de evaluación, como los sistemas bancarios que determinan la puntuación crediticia de una persona, deben ser auditados constantemente para detectar sesgos. Ya hemos tenido casos en los que las mujeres obtuvieron puntajes crediticios mucho más bajos que los hombres , incluso si estaban en la misma situación económica. Estos sesgos podrían tener efectos económicos devastadores para las familias si no se exponen. Es peor cuando estos sistemas se utilizan en la aplicación de la ley.
El sesgo de los motores de búsqueda a menudo refuerza el sexismo y el racismo de las personas. Ciertas búsquedas inocuas relacionadas con la raza en 2010 arrojaron resultados de naturaleza adulta . Desde entonces, Google ha cambiado el funcionamiento del motor de búsqueda, pero generar contenido orientado a adultos simplemente mencionando el color de una persona es el tipo de estereotipo que puede conducir a un aumento de prejuicios inconscientes en la población.
¿La solución?
En el mejor de los casos, la tecnología (incluida la IA) nos ayuda a tomar mejores decisiones, corregir nuestros errores y mejorar nuestra calidad de vida. Pero a medida que creamos estas herramientas, debemos asegurarnos de que sirvan a estos objetivos para todos sin privar a nadie de ellas.
La diversidad es clave para resolver el problema de los prejuicios y se remonta a la forma en que se educa a los niños. Conseguir que más niñas, niños de color y niños de diferentes orígenes se interesen en la informática aumentará inevitablemente la diversidad de los estudiantes que se gradúan en este campo. Y darán forma al futuro de Internet: el futuro del mundo.
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