La inteligencia artificial es el futuro. De hecho, ya está aquí. Uno de los últimos avances es su uso para estimar automáticamente la edad en función del rostro de una persona, una tecnología utilizada para determinar quién puede ingresar a un bar o ver contenido en línea con restricción de edad. Pero, ¿hay sesgos en el procesamiento de IA? Investigadores de Western University y Ben-Gurion University of the Negev (Israel) probaron una gran muestra de las principales tecnologías de inteligencia artificial disponibles en la actualidad y descubrieron que no solo reproducían los sesgos humanos en el reconocimiento de la edad facial, sino que exageraban esos sesgos. Los hallazgos fueron publicados en Scientific Reports.
Las estimaciones de la edad de una persona a partir de su apariencia facial sufren de varios sesgos e inexactitudes humanas bien conocidas. Estudios anteriores de este equipo de investigación internacional han demostrado que las personas tienden a sobrestimar la edad de las personas con rostros sonrientes en comparación con las de expresiones neutras, y la precisión de nuestras estimaciones disminuye para los rostros más viejos.
“El creciente interés en la estimación de la edad mediante la tecnología plantea la cuestión de cómo la IA se compara con el rendimiento humano y si sufre los mismos sesgos”, dijo el autor principal, Melvyn A. Goodale, del Western Institute for Neuroscience. “Nuestros resultados mostraron que la IA es aún menos precisa y más sesgada que los observadores humanos al juzgar la edad de una persona, aunque el patrón general de errores y sesgos es similar”.
En el estudio, la IA sobrestimó la edad de las caras sonrientes incluso más que los observadores humanos y mostró una disminución más pronunciada en la precisión de las caras de los adultos mayores en comparación con las caras de los grupos de edad más jóvenes, de las caras sonrientes en comparación con las neutras y de las caras femeninas en comparación con las masculinas.
“Estos resultados sugieren que las estimaciones de la edad de los rostros se basan en gran medida en señales visuales, en lugar de ideas preconcebidas de alto nivel”, dijo el autor principal Tzvi Ganel, Ben-Gurion, departamento de ciencias cognitivas y cerebrales. “El patrón de errores y sesgos que observamos podría proporcionar algunas ideas para el diseño de una tecnología de IA más eficaz para la estimación de la edad a partir de los rostros”.
Los datos de rendimiento de la IA se recopilaron de 2020 a 2022, utilizando un conjunto representativo de 21 plataformas comerciales y no comerciales actuales de estimación de la edad de la IA. El desempeño de la IA se comparó con el desempeño de 30 estudiantes universitarios de Ben-Gurion.
“La IA tendía a exagerar el efecto de envejecimiento de la sonrisa en los rostros de los adultos jóvenes, estimando incorrectamente su edad hasta en dos años y medio. Curiosamente, mientras que en los observadores humanos, el efecto de envejecimiento de la sonrisa no se observa en los rostros femeninos adultos de mediana edad, estaba presente en los sistemas de IA”, dijo Carmel Sofer, Ben-Gurion, departamento de ciencias cognitivas y del cerebro.
Según los hallazgos actuales, los investigadores solo pueden especular sobre por qué ocurren estos sesgos, tal vez debido a los conjuntos de fotos utilizados para entrenar la IA o tal vez debido a un fenómeno estadístico llamado regresión a la media. En otras palabras, cuando no está segura, una IA (como un observador humano), podría optar por una estimación de edad más cercana a la media de toda la gama de rostros que encontró, lo que lleva a una sobreestimación de las edades de los jóvenes y una subestimación de la edades de los adultos mayores.
Fuente: Tech Xplore.
