Sesgos de género y raciales en la IA. Implicaciones éticas y legales del reconocimiento facial.

Resumen

Este artículo investiga los sesgos de género y raciales en los algoritmos de inteligencia artificial (IA) aplicados al reconocimiento facial. A través de un análisis exhaustivo, se examinan las implicaciones éticas y legales de estos sesgos en sistemas de toma de decisiones automatizadas, especialmente en el ámbito de la seguridad pública y la justicia. Los resultados indican que dichos sistemas muestran menor precisión al clasificar a mujeres de piel oscura y otras minorías raciales, lo que perpetúa desigualdades preexistentes. El estudio también evalúa las normativas vigentes y la necesidad de implementar marcos regulatorios más estrictos, con auditorías algorítmicas y transparencia en el desarrollo de la IA. Finalmente, se proponen soluciones para mitigar estos sesgos, como la diversificación de los datos de entrenamiento y la creación de políticas que promuevan la equidad en el uso de IA.