Sesgo algoritmico: su impacto en el mundo de lo juridico
Los elementos
clave de un algoritmo incluyen:
· Pasos secuenciales: Los pasos del algoritmo deben seguir un orden específico, indicando la secuencia lógica en la que deben ejecutarse.
· Instrucciones
claras y precisas: Las
instrucciones deben ser comprensibles y no ambiguas, describiendo claramente
las acciones a realizar.
· Entradas
y salidas: Un algoritmo
generalmente requiere una o más entradas para realizar sus cálculos o resolver
un problema, y puede producir una o más salidas como resultado.
· Finitud: El algoritmo debe tener un número finito de pasos, lo
que significa que eventualmente debe terminar su ejecución.
· Determinismo: Cada paso del algoritmo debe ser determinista, es
decir, el resultado de cada paso debe ser único y predecible.
Los algoritmos
son esenciales en la resolución de problemas computacionales y en la
automatización de tareas. Son utilizados en una amplia gama de aplicaciones,
desde algoritmos de búsqueda y clasificación hasta algoritmos de aprendizaje
automático y criptografía. Los algoritmos también son fundamentales en el desarrollo
de software y en la optimización de procesos en diferentes campos de estudio
El sesgo
algorítmico se refiere a la tendencia de los algoritmos de aprendizaje
automático (machine learning) a producir resultados o tomar decisiones que
reflejan prejuicios o discriminación inherentes en los datos de entrenamiento. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en el
análisis de grandes cantidades de datos para identificar patrones y tomar
decisiones basadas en esos patrones. Sin embargo, si los datos utilizados
para entrenar el algoritmo contienen sesgos o prejuicios, es probable que el
algoritmo también los reproduzca.
El sesgo
algorítmico puede surgir de diversas formas. Por ejemplo, si los datos de entrenamiento están
desequilibrados en términos de representación de diferentes grupos o si
contienen información sesgada, como estereotipos o discriminación histórica, el
algoritmo puede aprender y perpetuar esos sesgos. Esto puede llevar a
decisiones discriminatorias o injustas en áreas como la contratación de
personal, la concesión de préstamos, la justicia penal y la selección de
contenido en línea.
Es importante
destacar que el sesgo algorítmico no es intencional y no se debe a un defecto
del algoritmo en sí mismo, sino más bien a las limitaciones y características
de los datos de entrenamiento utilizados. Sin embargo, dado que los algoritmos de aprendizaje
automático están cada vez más presentes en nuestra sociedad y toman decisiones
que afectan a las personas, es fundamental abordar y mitigar el sesgo
algorítmico para garantizar la equidad y la imparcialidad en su aplicación.
El sesgo
algorítmico en el ámbito de lo jurídico y la industria legal puede tener
implicaciones profundas en la equidad, la justicia y la toma de decisiones.
· Perfilado
y predicción de riesgo:
Los algoritmos de perfilado y predicción de riesgo se utilizan para evaluar el
comportamiento futuro de individuos en el sistema de justicia penal. Sin
embargo, si los datos de entrenamiento contienen sesgos históricos, como la
discriminación racial en los arrestos o condenas anteriores, los algoritmos
pueden perpetuar este sesgo al predecir incorrectamente la probabilidad de
reincidencia de un individuo. Por ejemplo, el sistema de justicia de Estados
Unidos ha sido objeto de críticas debido al sesgo algorítmico en la asignación
de niveles de riesgo en la libertad condicional y la liberación anticipada,
donde los algoritmos han mostrado un mayor sesgo contra las comunidades de
color.
· Evaluación
de crédito y préstamos:
Los algoritmos utilizados en la industria financiera para evaluar la solvencia
crediticia y otorgar préstamos pueden verse afectados por el sesgo algorítmico.
Si los datos de entrenamiento reflejan sesgos raciales o de género en la
historia crediticia pasada, es probable que los algoritmos perpetúen estos
sesgos al evaluar a los solicitantes. Por ejemplo, en un estudio realizado en
Estados Unidos, se encontró que los algoritmos utilizados por las instituciones
financieras mostraban sesgos al negar préstamos a solicitantes de comunidades
minoritarias, incluso cuando tenían perfiles crediticios similares a los de los
solicitantes blancos.
· Discriminación
en la contratación: Los algoritmos
de selección de currículums y evaluación de candidatos se utilizan para
facilitar el proceso de contratación en muchas industrias. Sin embargo, si los
datos utilizados para entrenar estos algoritmos contienen sesgos de género,
raza u otros, los algoritmos pueden reproducir y perpetuar esta discriminación.
Por ejemplo, en un caso conocido, un algoritmo utilizado por una empresa de
tecnología en Estados Unidos mostró un sesgo de género al penalizar los
currículums que incluían palabras clave relacionadas con mujeres, lo que
resultó en una discriminación contra las candidatas femeninas.
El entrenamiento de algoritmos en materia legal implica varias etapas y enfoques, y puede variar dependiendo del tipo de aplicación y el objetivo específico del algoritmo. Aquí hay un resumen de los pasos generales involucrados en el entrenamiento de algoritmos en el contexto legal:
· Recopilación
de datos: El primer paso es
recopilar los datos relevantes para el problema legal específico que se desea
abordar. Estos datos pueden incluir casos judiciales, leyes, regulaciones,
contratos, documentos legales y otros recursos jurídicos.
· Preparación
de datos: Una vez que se
recopilan los datos, se debe llevar a cabo un proceso de limpieza y preparación
de los mismos. Esto puede incluir la eliminación de datos irrelevantes o
duplicados, la normalización de los datos, la resolución de inconsistencias y
la codificación de características o variables relevantes.
· Anotación
y etiquetado: En muchas
aplicaciones legales, es necesario etiquetar o anotar los datos con información
adicional, como el resultado de un caso, la relevancia de un documento o la
clasificación de un texto legal. Esto implica el trabajo de expertos legales o
profesionales capacitados que analizan y asignan las etiquetas correspondientes
a los datos.
· Selección
del algoritmo y entrenamiento:
Una vez que los datos están preparados y etiquetados, se selecciona un
algoritmo adecuado para el problema en cuestión. Esto puede incluir algoritmos
de aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo, según la naturaleza
del problema y los datos disponibles. El algoritmo se entrena utilizando los
datos etiquetados, y se ajustan los parámetros del modelo para lograr el mejor
rendimiento.
· Validación
y evaluación: Después del
entrenamiento, se realiza una evaluación del rendimiento del algoritmo
utilizando datos de prueba o validación. Esto implica medir métricas como
precisión, recall, F1-score u otras métricas relevantes según el
problema. Además, se pueden realizar pruebas adicionales para evaluar el sesgo
algorítmico y la equidad en las decisiones generadas.
· Iteración
y mejora continua: El
entrenamiento de algoritmos legales suele ser un proceso iterativo. A medida
que se recopilan más datos y se obtienen retroalimentaciones, el algoritmo se
puede mejorar y ajustar. Esto implica la retroalimentación de expertos legales,
la corrección de errores y la incorporación de cambios legales o nuevos casos
que puedan afectar los resultados.
· Privacidad y protección de datos: El uso de algoritmos en el ámbito legal implica el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos, incluidos datos personales y confidenciales. Existe el riesgo de violaciones de privacidad y de protección insuficiente de los datos. Además, los algoritmos pueden introducir nuevos riesgos de seguridad, como la posibilidad de ataques o manipulación de los resultados para obtener una ventaja injusta.
· Responsabilidad
y toma de decisiones:
Cuando se utilizan algoritmos para tomar decisiones legales, puede surgir la
pregunta de quién es responsable si el algoritmo comete un error o genera
resultados injustos. La atribución de responsabilidad puede ser complicada
cuando se trata de sistemas algorítmicos complejos. Además, la falta de una
explicación clara de cómo se llegó a una decisión puede dificultar la rendición
de cuentas y la justificación de las decisiones.
· Limitaciones
y sesgos en los datos de entrenamiento: Los algoritmos dependen en gran medida de los datos
utilizados para entrenarlos. Si los datos de entrenamiento son limitados, sesgados
o incompletos, es probable que los algoritmos reflejen esas limitaciones. Esto
puede conducir a resultados incorrectos o sesgados. Además, en áreas del
derecho donde la jurisprudencia evoluciona constantemente, puede ser difícil
para los algoritmos mantenerse actualizados y adaptarse a los cambios legales.
| El texto
y la imagen ilustrativa fueron generados con ayuda de herramientas de
inteligencia artificial
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Estudio
Aníbal Paz _ Gabriela Zurita – Abogados
(011)
155-948-1888
www.instagram.com.ar/estudio_paz_zurita_abogados
Aníbal Paz – abogado
especialista - MP CAC 1-32556 (Cba) - CPACF T°102 F°454 (BsAs) - CSJN T° 500
F°669 (Fed)
Gabriela Zurita
Donda - abogada – escribana - MP CAC 1-34458 (Cba) - CSJN T° 502 F°465 (Fed)
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