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Al analizar los datos en busca de sesgos, es crucial utilizar métricas específicas para identificar y abordar las disparidades. Esta es una descripción general rápida de siete métricas clave para ayudar a garantizar resultados equilibrados en los sistemas de IA:
Cada métrica resalta diferentes aspectos del sesgo, y el uso conjunto de varias métricas proporciona una imagen más completa. Herramientas como prompts.ai puede ayudar a automatizar el proceso, lo que facilita la supervisión y el tratamiento proactivo de los sesgos.
Esta métrica destaca el posible sesgo causado por la representación excesiva o insuficiente de grupos específicos dentro de un conjunto de datos.
Examina cómo se distribuyen los tamaños de las muestras entre los diferentes grupos demográficos para garantizar que reflejen la población real. Muchos algoritmos de aprendizaje estadístico asumen que la muestra refleja la distribución general de la población. Si esta suposición es errónea, es posible que los modelos funcionen bien para los grupos con una representación mayor, pero que tengan dificultades con los que están subrepresentados.
Esta métrica es útil para identificar el sesgo de representación en cualquier conjunto de datos antes de profundizar en un análisis más profundo. Por ejemplo, en los estudios de reconocimiento de expresiones faciales, los investigadores suelen descubrir que algunas emociones, como la de «felicidad», están desproporcionadamente relacionadas con las personas que se presentan como mujeres.
La precisión de esta métrica depende de contar con datos de población confiables. Sin ella, los desequilibrios en la selección pueden comprometer la validez de los hallazgos y dificultar la generalización de los resultados a la población en general.
Un ejemplo clásico de sesgo muestral ocurrió durante el 1936 Compendio literario encuesta, que pronosticó incorrectamente las elecciones presidenciales de EE. UU. debido a un muestreo no representativo. Del mismo modo, el censo de 2001 del Reino Unido se enfrentó a desafíos cuando el controvertido impuesto electoral de la década de 1990 llevó a un recuento inferior del número de hombres jóvenes.
En la IA, herramientas como los sistemas de informes automatizados de prompts.ai pueden detectar los desequilibrios de la población durante el preprocesamiento de los datos. Esto permite a los equipos abordar los problemas de sesgo de forma temprana, lo que evita que afecten negativamente al rendimiento del modelo.
La paridad demográfica garantiza que los modelos hagan predicciones sin dejarse influir por la pertenencia a grupos delicados, lo que ayuda a prevenir resultados discriminatorios. A diferencia de las diferencias de tamaño de la población, esta métrica se centra en el sesgo dentro de las propias predicciones de los modelos.
La paridad demográfica evalúa si las predicciones positivas se producen al mismo ritmo en diferentes grupos. Matemáticamente, se expresa de la siguiente manera:
DP = |P (Ŷ=1 | D=1) - P (Ŷ=1 | D=0) |
Aquí, representa la predicción del modelo, mientras que D distingue entre grupos demográficos (por ejemplo, 1 para el grupo mayoritario y 0 para el grupo minoritario). La atención se centra en descubrir la distribución desigual de las oportunidades o los recursos, partiendo del principio de que, idealmente, dichas distribuciones deberían ser proporcionales entre los grupos.
Esta métrica es particularmente eficaz cuando existe la sospecha de que los datos de entrada pueden tener sesgos o reflejar las desigualdades presentes en el mundo real. Es especialmente relevante para las tareas de clasificación binaria o para las decisiones relacionadas con la asignación de recursos (como la aprobación de préstamos, la contratación de candidatos o la distribución de recursos), en las que la equidad y la igualdad de trato son fundamentales. Al comparar las tasas de predicción entre grupos, la paridad demográfica ayuda a identificar las disparidades que podrían indicar un sesgo.
Hay algunas salvedades importantes. Si el conjunto de datos ya refleja condiciones justas, imponer la igualdad de resultados podría tener consecuencias imprevistas. Centrarse únicamente en las tasas de selección también puede pasar por alto detalles cruciales sobre los resultados. Vale la pena señalar que la paridad demográfica es solo una herramienta entre muchas para evaluar la equidad; no es una solución única para todos.
La paridad demográfica resulta inestimable en campos como la suscripción de créditos, donde puede exponer sesgos ocultos. Por ejemplo, un estudio descubrió que la subnotificación sistemática de los ingresos de las mujeres sesgaba las predicciones sobre el riesgo de incumplimiento, favoreciendo a los hombres en lugar de a las mujeres. FORMA el análisis rastreó este sesgo hasta la característica de ingresos. En otro ejemplo, la subestimación de las tasas de morosidad de las mujeres creó la ilusión de que las mujeres tenían un riesgo medio de incumplimiento más bajo. De nuevo, FORMA el análisis señaló la característica de morosidad como la fuente de la disparidad.
Con herramientas como prompts.ai, los equipos pueden incorporar sin problemas métricas de paridad demográfica en los informes automatizados. Esto permite una supervisión continua de la equidad y detecta los posibles problemas antes de que influyan en las decisiones críticas.
La igualdad de oportunidades analiza más de cerca la equidad al garantizar que los candidatos calificados, independientemente de su grupo demográfico, tengan las mismas posibilidades de obtener resultados positivos. Basándose en el concepto de paridad demográfica, esta métrica se centra específicamente en la equidad en los resultados positivos, como la contratación, la admisión o el ascenso.
Esta métrica evalúa si las tasas de verdaderos positivos son consistentes en los diferentes grupos y se concentra únicamente en los casos en los que el resultado es positivo (Y = 1).
La igualdad de oportunidades es particularmente útil en situaciones en las que es más importante evitar la exclusión de personas cualificadas que preocuparse por unos pocos falsos positivos. Piense en situaciones como la contratación, la admisión a la universidad o los ascensos.
A pesar de su enfoque, este enfoque no está exento de defectos. Uno de los principales desafíos es definir lo que significa «calificado» de manera objetiva. Además, no aborda las disparidades en cuanto a los falsos positivos, lo que significa que los criterios sesgados aún podrían sesgar los resultados.
Considere un proceso de admisión a la universidad con 35 solicitantes calificados de un grupo mayoritario y 15 de un grupo minoritario. La igualdad de oportunidades implicaría que ambos grupos tuvieran la misma tasa de aceptación (por ejemplo, el 40%), lo que garantizaría la equidad en los resultados positivos.
Para los equipos que utilizan herramientas como prompts.ai, las métricas de igualdad de oportunidades se pueden integrar en los sistemas automatizados de supervisión de la equidad. Esto permite a las organizaciones hacer un seguimiento de las tasas positivas reales en todos los grupos demográficos en tiempo real, lo que facilita la detección y la solución de las desventajas sistémicas en sus procesos de selección.
La paridad predictiva consiste en garantizar que la capacidad de un modelo para predecir resultados positivos sea igualmente precisa en los diferentes grupos demográficos.
En esencia, la paridad predictiva comprueba si valor predictivo positivo (PPV) es uniforme en todos los grupos. El PPV refleja la frecuencia con la que un modelo es correcto cuando hace una predicción positiva. Si un modelo logra el mismo PPV para todos los grupos, también mantiene un valor igual tasa de falsos descubrimientos (FDR) entre esos grupos.
Cuando un modelo cumple con la paridad predictiva, las posibilidades de lograr un resultado positivo, entre los que se prevé que tengan éxito, no dependen de la pertenencia al grupo. En otras palabras, la fiabilidad de las predicciones positivas es la misma para todos. Esta coherencia es fundamental en los campos en los que las predicciones precisas influyen directamente en las decisiones importantes.
La paridad predictiva es particularmente valiosa en situaciones en las que las predicciones precisas son esenciales. Por ejemplo:
Un ejemplo concreto proviene del Conjunto de datos para adultos, que incluye 48.842 registros anónimos del censo estadounidense de 1994. En este conjunto de datos, el 24% de las personas tienen altos ingresos, pero la tasa de referencia difiere significativamente: el 30% para los hombres y solo el 11% para las mujeres.
Si bien la paridad predictiva puede ser una métrica de equidad útil, tiene sus desafíos.
Un estudio de Universidad de Berkeley destacó otra cuestión: la equidad agregada no siempre se traduciría en equidad dentro de los subgrupos individuales, como los departamentos o las unidades más pequeñas.
En la práctica, la paridad predictiva es más que un simple concepto teórico: se puede aplicar a los sistemas de IA del mundo real para promover la equidad. Por ejemplo, los equipos pueden usar herramientas como prompts.ai para monitorear la precisión de las predicciones en todos los grupos demográficos en tiempo real. Este tipo de seguimiento automatizado garantiza que las recomendaciones generadas por la IA sigan siendo fiables de forma constante, independientemente de los antecedentes del usuario.
Es importante recordar que la equidad no es una cuestión puramente estadística, sino que está profundamente ligada a los valores sociales. La calibración, si bien es necesaria, no basta por sí sola para lograr una verdadera equidad. Abordar los prejuicios de manera efectiva requiere una combinación de enfoques, cada uno adaptado al contexto específico.
El balance de tasas de error adopta un enfoque directo de equidad al garantizar que los errores de un modelo, ya sean falsos positivos o falsos negativos, se produzcan al mismo ritmo en todos los grupos protegidos. Esta métrica pasa de centrarse en las tasas de predicción a centrarse en los errores de los modelos, y hace hincapié en si su sistema de IA trata a todos por igual en términos de precisión, independientemente de las diferencias demográficas.
Esta métrica evalúa si las tasas de error de un modelo son consistentes en todos los grupos protegidos. A diferencia de otras medidas de equidad que pueden centrarse en predicciones específicas, el equilibrio de la tasa de error ofrece una perspectiva más amplia de la precisión. Garantiza que las tasas de falsos positivos y falsos negativos sean idénticas entre los grupos privilegiados y no privilegiados, lo que ofrece una imagen más clara del desempeño general. Lograr este equilibrio significa que la probabilidad de que se hagan predicciones incorrectas, ya sean positivas o negativas, es la misma para todos los grupos.
El equilibrio de la tasa de error es particularmente útil cuando el mantenimiento de una precisión constante en todos los grupos tiene prioridad sobre el logro de resultados específicos. Esto es especialmente relevante en situaciones en las que no se puede influir en el resultado o cuando es fundamental alinear las predicciones del modelo con la verdad sobre el terreno. Es una métrica ideal cuando el objetivo principal es la equidad en cuanto a la precisión entre los diferentes grupos protegidos.
Uno de los principales desafíos del balance de la tasa de errores es su posible conflicto con otras métricas de equidad. Por ejemplo, las investigaciones muestran que cumplir con la paridad predictiva puede alterar el equilibrio de la tasa de error cuando la prevalencia basal difiere entre los grupos. Un estudio de caso en el que se utilizó el conjunto de datos para adultos ilustra este punto: un modelo que cumplía la paridad predictiva entre los géneros dio como resultado una tasa de falsos positivos del 22,8% para los hombres con ingresos frente al 5,1% para las mujeres, y una tasa de falsos negativos del 36,3% para las mujeres frente al 19,8% para los hombres. Este ejemplo subraya cómo la optimización de una medida de equidad puede socavar otra. Además, los estudios revelan que las estrategias de mitigación de los sesgos suelen reducir el rendimiento del aprendizaje automático en el 53% de los casos, mientras que mejoran las métricas de equidad solo en el 46%.
El equilibrio de la tasa de error es especialmente valioso en áreas de alto riesgo donde la imparcialidad en la precisión es fundamental. Aplicaciones como los sistemas de justicia penal, las herramientas de diagnóstico médico y las evaluaciones de riesgos financieros se benefician enormemente al garantizar tasas de error consistentes en todos los grupos demográficos. Herramientas como prompts.ai pueden ayudar a monitorear las tasas de error en tiempo real, lo que permite realizar ajustes rápidos antes de que los sesgos influyan en las decisiones. Si bien esta métrica ofrece una base matemática sólida para evaluar el sesgo, funciona mejor cuando se combina con estrategias de equidad más amplias que tengan en cuenta el contexto específico y los valores sociales de la aplicación. A continuación, incluimos una comparación detallada de estas métricas en una tabla de métricas de sesgo.
Las métricas de integridad de los datos ayudan a identificar los sesgos causados por información faltante o incompleta en los conjuntos de datos. Si bien las métricas de equidad se centran en evaluar las decisiones algorítmicas, las métricas de integridad de los datos garantizan que el conjunto de datos en sí mismo represente todos los grupos y escenarios necesarios para un análisis imparcial. La ausencia de información crítica, especialmente para grupos demográficos específicos, puede distorsionar los resultados y llevar a conclusiones injustas.
Estas métricas evalúan la cantidad de información esencial que se incluye en un conjunto de datos y si aborda suficientemente el alcance de la pregunta en cuestión. Evalúan si las variables clave están presentes en todos los grupos demográficos y destacan los patrones de datos faltantes. Esto implica examinar aspectos como la precisión, la puntualidad, la coherencia, la validez, la integridad y la relevancia. Al identificar las brechas de forma temprana, estas métricas ayudan a prevenir problemas antes de que comience el desarrollo del modelo.
Las métricas de integridad de los datos son más valiosas durante las primeras etapas de la evaluación de los datos, antes de crear modelos predictivos o tomar decisiones basadas en el conjunto de datos. Garantizan que la información faltante no socave la fiabilidad o la fiabilidad de sus análisis. No todos los datos faltantes son problemáticos, pero la ausencia de información crítica puede afectar gravemente a los resultados.
Si bien las métricas de integridad de los datos son útiles, no garantizan la calidad general de los datos. Incluso un conjunto de datos que parece completo puede estar sesgado si contiene imprecisiones, lo que puede provocar errores costosos. Además, el tipo de datos que faltan es importante: los datos que faltan completamente al azar (MCAR) introducen menos sesgos en comparación con los datos que faltan al azar (MAR) o que no se pueden ignorar (NI). Abordar estas complejidades a menudo requiere un análisis más detallado que vaya más allá de las comprobaciones básicas de integridad.
En el análisis de marketing, los datos incompletos de los clientes pueden obstaculizar las campañas personalizadas y la segmentación justa. Del mismo modo, las plataformas de comercio electrónico pueden utilizar estas métricas para detectar con más frecuencia cuándo faltan datos sobre transacciones en segmentos de clientes específicos, lo que puede provocar que los ingresos no se declaren correctamente y que las decisiones empresariales sean sesgadas.
«La integridad de los datos desempeña un papel fundamental en la precisión y confiabilidad de los conocimientos derivados de los datos, que en última instancia guían la toma de decisiones estratégicas».
— Abeeha Jaffery, directora de marketing de campañas, Astera
Herramientas como prompts.ai pueden supervisar la integridad de los datos en tiempo real y marcar los patrones de datos faltantes que podrían indicar un sesgo. Establecer protocolos claros de entrada de datos, realizar comprobaciones de validación y realizar auditorías periódicas son pasos esenciales para garantizar la integridad de los datos y minimizar los sesgos antes de que afecten a las decisiones críticas.
Ampliando las métricas de sesgo anteriores, estas herramientas están diseñadas para descubrir errores de pronóstico sistemáticos. Las métricas de coherencia y precisión de las previsiones evalúan en qué medida las previsiones se alinean con los resultados reales y si existe un patrón recurrente de sobreestimación o subestimación. Los errores persistentes de este tipo suelen indicar que las predicciones pueden estar sesgadas, por lo que estas métricas son esenciales para detectar sesgos en los sistemas de previsión.
Estas métricas analizan la diferencia entre los valores pronosticados y los reales, centrándose en patrones de sobrepredicciones o subpredicciones consistentes. Destacan dos herramientas clave:
«El sesgo de las previsiones puede describirse como una tendencia a sobrepronosticar (la previsión es superior a la real) o a subpronosticar (la previsión es inferior a la real), lo que lleva a un error de previsión». - Sujit Singh, director de operaciones de Arkieva
Estas herramientas proporcionan una base sólida para mejorar la precisión de las previsiones en una variedad de escenarios.
Estas métricas son invaluables para el monitoreo continuo del rendimiento de las previsiones y para evaluar la confiabilidad de los modelos predictivos en diferentes grupos de clientes o categorías de productos. Son particularmente útiles en sectores como el comercio minorista o las ventas, donde la previsión de la demanda desempeña un papel fundamental. Los errores de predicción sistemáticos en estos casos suelen poner de manifiesto problemas más profundos, y abordarlos puede evitar las ineficiencias operativas. La mala calidad de los datos, por ejemplo, cuesta a las empresas una media de 12,9 millones de dólares al año.
Si bien estas métricas son eficaces para identificar el sesgo sistemático, no revelan las razones detrás de los errores de predicción. Por ejemplo, con una previsión perfecta se obtendría una señal de seguimiento igual a cero, pero esa precisión es poco frecuente. Los valores de la señal de seguimiento superiores a 4,5 o inferiores a -4,5 indican que las previsiones están «fuera de control». Otro desafío es que estas métricas necesitan un historial sólido de pronósticos para identificar patrones significativos, y es posible que las anomalías a corto plazo no reflejen con precisión un sesgo real.
Venta minorista: Los minoristas confían en estas métricas para determinar si sus sistemas de previsión de la demanda subestiman o sobreestiman constantemente las ventas para grupos demográficos o categorías de productos específicos. En el caso de los productos perecederos, incluso los errores menores en las previsiones pueden provocar el despilfarro o la pérdida de oportunidades de ingresos, por lo que la detección de sesgos es fundamental.
«La 'señal de seguimiento' cuantifica el 'sesgo' en un pronóstico. No se puede planificar ningún producto a partir de una previsión muy sesgada. Tracking Signal es la mejor prueba para evaluar la precisión de las previsiones». - John Ballantyne
Servicios financieros: Las instituciones financieras utilizan métricas de coherencia para comprobar si sus modelos de riesgo exageran o subestiman sistemáticamente las tasas de incumplimiento para ciertos segmentos de clientes. Por ejemplo, durante un período de 12 períodos, una métrica de previsión normalizada superior a 2 sugiere un sesgo de sobreprevisión, mientras que un valor inferior a -2 indica una previsión insuficiente.
Tanto los minoristas como las instituciones financieras se benefician de plataformas como prompts.ai, que automatizan el monitoreo del sesgo de las previsiones. Medir y corregir con regularidad los errores de previsión, y mantener la transparencia en la forma en que se generan las predicciones, ayuda a garantizar una toma de decisiones más fiable y eficaz.
La selección de la métrica de sesgo correcta depende de sus objetivos específicos, los recursos disponibles y los desafíos de equidad que esté abordando. Cada métrica tiene sus propios puntos fuertes y limitaciones, que pueden influir en la toma de decisiones.
La decisión sobre una métrica de equidad a menudo implica equilibrar las ventajas y desventajas entre equidad y precisión. Como se ha destacado en estudios recientes, «las técnicas a nivel de modelo pueden incluir la modificación de los objetivos de la formación o la incorporación de restricciones de equidad, pero estas técnicas suelen comprometer la precisión por la equidad». Esto hace que sea esencial alinear la métrica con tus objetivos de equidad específicos.
Las métricas también vienen con diferentes demandas computacionales. Por ejemplo, las intervenciones a nivel de datos requieren el manejo de grandes conjuntos de datos, que pueden verse limitados por los límites operativos. Los métodos de posprocesamiento, que ajustan los resultados del modelo después de la generación, a menudo también añaden una importante carga computacional.
La industria en la que trabajas también influye en gran medida en la selección de métricas. Por ejemplo, en el sector crediticio, en el que 26 millones de estadounidenses son considerados «invisibles desde el punto de vista crediticio», las personas negras e hispanas se ven afectadas de manera desproporcionada en comparación con los consumidores blancos o asiáticos. En estos casos, las métricas de igualdad de oportunidades son particularmente relevantes. Un ejemplo notable es el caso de Wells Fargo de 2022, en el que los algoritmos asignaron puntuaciones de riesgo más altas a los solicitantes negros y latinos en comparación con los solicitantes blancos con perfiles financieros similares. Esto resalta la importancia de usar múltiples métricas para abordar estas disparidades de manera efectiva.
Las mejores prácticas recomiendan emplear varias métricas de equidad juntas para obtener una visión completa del rendimiento de su modelo. La supervisión regular de estas métricas garantiza que pueda identificar y abordar los patrones de sesgo emergentes antes de que afecten a las decisiones del mundo real. Herramientas como prompts.ai puede ayudar a automatizar este proceso, lo que permite a las organizaciones mantener estándares de equidad en todos los grupos demográficos y, al mismo tiempo, administrar los costos computacionales de manera eficiente.
En última instancia, lograr la equidad requiere encontrar el equilibrio adecuado entre sus objetivos y las limitaciones de implementación. Al alinear las métricas con las prioridades regulatorias y empresariales, puede tomar decisiones informadas que respalden tanto la equidad como la viabilidad práctica.
Identificar el sesgo en los conjuntos de datos no es una tarea única para todos, sino que requiere un enfoque multimétrico. Las siete métricas que hemos analizado, que van desde las diferencias en el tamaño de la población hasta la precisión de las previsiones, destacan las dimensiones únicas del sesgo que pueden estar presentes en sus datos. Cuando se usan juntas, estas métricas ofrecen una imagen más completa y revelan formas de discriminación tanto claras como sutiles.
El sesgo es complejo y no se puede capturar completamente solo con números. Si bien las métricas cuantitativas son esenciales, una investigación más profunda es igual de importante. Por ejemplo, estudios anteriores han demostrado que centrarse en una sola métrica puede fácilmente pasar por alto las disparidades críticas. Esta es la razón por la que confiar únicamente en una medida puede dejar inadvertidas las importantes brechas de rendimiento.
El uso de varias métricas ayuda a evitar los puntos ciegos. Un conjunto de datos puede parecer equilibrado en términos de representación de la población, pero aun así revelar disparidades importantes en los resultados del modelo o en las tasas de error para grupos específicos. Estas disparidades podrían generar sesgos indirectos o indirectos, especialmente cuando las características aparentemente neutrales están vinculadas a atributos delicados como la raza o el género.
La automatización puede hacer que la detección y la mitigación de sesgos sean más eficientes. Herramientas como prompts.ai integre estas métricas para permitir un monitoreo continuo, ahorrar tiempo y garantizar un análisis exhaustivo.
Además de cumplir con los estándares de cumplimiento, abordar los sesgos mejora el rendimiento del modelo y genera confianza entre las partes interesadas. También protege a las organizaciones de los riesgos financieros y de reputación. Las auditorías periódicas y la supervisión continua son fundamentales para mantener la imparcialidad a medida que los datos evolucionan con el tiempo.
El uso de varias métricas para evaluar el sesgo en los sistemas de IA es crucial porque cada métrica revela aspectos únicos del sesgo, como brechas de representación, disparidades estadísticas o equidad entre diferentes grupos. Al ceñirse a una sola métrica se corre el riesgo de pasar por alto los sesgos complejos o matizados integrados en los datos o el modelo.
Al aprovechar múltiples métricas, los desarrolladores pueden obtener una visión más amplia de los posibles sesgos y abordarlos de manera más eficaz. Este método ayuda a garantizar que los sistemas de IA se evalúen desde varios ángulos, promoviendo la equidad y produciendo resultados más inclusivos y confiables.
Confiando únicamente en paridad demográfica garantizar la equidad en las predicciones de los modelos puede introducir una serie de complicaciones. Por un lado, la búsqueda de la paridad podría ir en detrimento de la precisión, lo que podría reducir la calidad de las predicciones para grupos específicos. También tiende a pasar por alto cuestiones más profundas integradas en los datos, como los sesgos históricos o sistémicos que requieren enfoques más matizados.
Además, la paridad demográfica a menudo choca con otras métricas de equidad, lo que complica los esfuerzos por abordar la naturaleza multifacética de la equidad en escenarios del mundo real. Si nos centramos en esta métrica única, es posible que se pasen por alto contextos y complejidades sociales importantes, lo que se traduce en soluciones demasiado simplistas que no abordan los desafíos más amplios que plantea la equidad en los sistemas de IA.
Las métricas de integridad de los datos miden la cantidad de información necesaria que está presente en un conjunto de datos. Ayudan a identificar los datos faltantes o incompletos que podrían sesgar los resultados o llevar a conclusiones poco fiables. Garantizar que los conjuntos de datos sean lo más exhaustivos posible es clave para reducir los errores y aumentar la credibilidad de las decisiones basadas en los datos.
Para abordar los datos incompletos, puede tomar varias medidas: establecer estándares claros de integridad de los datos entre los proveedores y los usuarios, monitorear de manera rutinaria los conjuntos de datos para detectar brechas y validar la calidad de los datos. Estas prácticas contribuyen a crear conjuntos de datos más confiables, reducen las posibilidades de sesgo y mejoran la precisión de la información.
