Lucha contra los prejuicios de la inteligencia artificial en el mercado laboral
Los proyectos financiados con fondos europeos AEQUITAS y BIAS aúnan fuerzas para combatir los sesgos de los sistemas de IA en el mercado laboral. Trabajando juntos, pretenden profundizar en el conocimiento del impacto de las tecnologías de IA en los trabajadores e informar a las políticas en consecuencia. Dicha asociación desempeñará un papel importante en las iniciativas por garantizar sistemas de IA justos y transparentes en Europa. El equipo de AEQUITAS, que se puso en marcha en noviembre de 2022, está ayudando al desarrollo de un ecosistema europeo que promueva la equidad, la transparencia, la igualdad y la responsabilidad en los sistemas de IA. El proyecto, de tres años de duración, lo hace posible proporcionando a los desarrolladores y usuarios de IA una plataforma abierta para crear experimentos controlados que permitan detectar, mitigar y reparar posibles problemas de injusticia en las herramientas de IA. Lanzado al mismo tiempo que AEQUITAS, el proyecto BIAS, de cuatro años de duración, está potenciando las comunidades de IA y gestión de recursos humanos (GRH) abordando y reduciendo los sesgos algorítmicos. El proyecto tiene tres objetivos principales: desarrollar herramientas fiables para identificar y mitigar los sesgos en los sistemas de IA; fomentar la participación de las partes interesadas en la creación conjunta de tecnología para mitigar los sesgos y la injusticia en la toma de decisiones; y capacitar a las comunidades de IA y GRH mediante iniciativas de sensibilización y capacitación. Eduard Fosch-Villaronga, de la Universidad de Leiden (Países Bajos), socio del proyecto BIAS, comenta la asociación en una noticia publicada en el sitio web de la universidad: «Al combinar nuestras iniciativas y experiencia, podemos avanzar en el campo de la ética de la IA y garantizar que las tecnologías de IA se desarrollen y desplieguen de una manera que respete los derechos y la dignidad de todos los individuos de la población activa». Los investigadores Gustavo Marrero y Ángel Marrero, de la Universidad de La Laguna (España), entidad socia del proyecto AEQUITAS, analizan las ventajas de la colaboración: «Nuestra colaboración con el eLaw Center de la Universidad de Leiden nos permitirá poner en común nuestros recursos y conocimientos a fin de desarrollar estrategias eficaces para mitigar los sesgos en los sistemas de IA, fomentando en última instancia un mercado laboral más equitativo e inclusivo».
Intercambio de conocimientos y experiencias
En los dos proyectos también se celebrarán talleres separados sobre el sesgo en los sistemas de IA. El 24 de mayo de 2024, BIAS organiza un taller denominado «Fair Futures at Work: Co-Creation and AI-driven Solutions in Governing the Hiring Process». Tendrá lugar en la conferencia «Computers, Privacy and Data Protection» (22-24 de mayo) en Bruselas (Bélgica) y se centrará en el potencial y las limitaciones de las soluciones técnicas para promover la equidad y la confianza en la contratación impulsada por IA. El proyecto BIAS (Mitigating Diversity Biases of AI in the Labor Market) también organiza un segundo taller entre el 28 y el 31 de mayo, esta vez en Hamamatsu (Japón). Con el título «The ambitions and limitations of AI-driven recruitment and selection: Unfolding fairness and diversity bias», el taller pretende explorar cómo las tecnologías de la IA configuran las nociones de equidad y sesgo de la diversidad, y busca vías hacia un panorama más equitativo y justo. Más adelante, el 19 de octubre, AEQUITAS (ASSESSMENT AND ENGINEERING OF EQUITABLE, UNBIASED, IMPARTIAL AND TRUSTWORTHY AI SYSTEMS) celebrará la segunda edición de su «Workshop on Fairness and Bias in AI» en la vigesimoséptima Conferencia Europea sobre Inteligencia Artificial (19-24 de octubre) que se celebra en Santiago de Compostela (España). Actualmente está en marcha una solicitud de ponencias, y se admiten propuestas hasta el 15 de mayo. Para más información, consulte: Sitio web del proyecto AEQUITAS Sitio web del proyecto BIAS
Palabras clave
AEQUITAS, BIAS, IA, sesgo de la diversidad, equidad, trabajador, mercado laboral