Crean Inteligencia Artificial para detectar a las personas racistas

Luis López

, CIENCIA

Un equipo de investigadores de la Universidad de Virginia creó un sistema basado en Inteligencia Artificial que sirve para detectar y medir los signos fisiológicos asociados al sesgo racial. Esto quiere decir, según The Next Web, que están construyendo un aparato portátil que intenta predecir en qué momento tienes pensamientos racistas.

Aunque suene un poco descabellado, las máquinas no pueden ‘saber’ si una persona es o no racista. Tampoco, estos pueden determinar si haz hecho algo que ‘sea racista’. Mucho menos a través de mediciones como las que hace el Apple Watch con su oxímetro. Entonces, lo que hicieron los científicos fue perfeccionar una metodología ya existente para ello, un test (en el sitio web de Harvard, que puedes hacer aquí). Y luego, usaron la Inteligencia Artificial para que mejorara la precisión de los datos obtenidos.

Este ajuste permitió que la precisión de los datos subiera al 76,1% de precisión; algo que para The Next Web no representa un margen de precisión relevante. Sin embargo, permite mejorar la comprensión de los procesos de pensamiento subconscientes (no intencionados) que se esconden detrás del racismo como tal.

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Detalles del estudio

  • Existen dos métodos actuales para verificar si la persona está cometiendo un sesgo racial implícito.
    • El primer enfoque consiste en medir la respuesta física de una persona cuando ven a una persona diferente a ellos.
    • El segundo enfoque se basa en que la persona mire una serie de imágenes y palabras. Luego, esta debe asociarlas con ‘piel clara’, ‘piel oscura, ‘buena’ y ‘mala.
  • Los investigadores de la universidad reunieron a 76 estudiantes voluntarios y les pidieron que hicieran la prueba con el segundo enfoque. Mientras tanto, aplicaron el primer enfoque midiendo sus respuestas fisiológicas con un dispositivo portátil.

«Nuestro aprendizaje automático y análisis estadístico muestran que el sesgo implícito se puede predecir a partir de señales fisiológicas con un 76,1% de precisión».

Conclusiones de la investigación del equipo (ver aquí).

Imagen: Markus Spiske, vía Unsplash.

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