Apple Card: mitigando sesgos y garantizando equidad
Contenidos
- Introducción
- Caso de uso de Apple Card
- Presentación de Cognitive Scale
- La historia detrás de Apple Card
- Cuestiones de confianza y transparencia
- La importancia de identificar sesgos
- Herramientas para medir la equidad
- El papel de Certified de Cortex
- Demostración de Certified
- Resultados del escaneo de equidad
- Mitigación de riesgos en los modelos de aprendizaje automático
- Conclusiones y llamado a la acción
El Caso de Apple Card: Una Perspectiva de Equidad y Sesgos
En este artículo, exploraremos el caso de uso de Apple Card, un caso ampliamente conocido que pone de relieve la importancia de la equidad y la transparencia en los modelos de aprendizaje automático. Analizaremos cómo Certified de Cortex puede ayudar a identificar y abordar problemas subyacentes de sesgos en estos modelos.
Introducción
¡Bienvenidos a todos! En este artículo, nos adentraremos en el fascinante mundo de los modelos de aprendizaje automático y su impacto en la equidad y la transparencia. Tomaremos como ejemplo el caso de Apple Card, que ha generado una gran controversia debido a las preocupaciones sobre sesgos en la determinación de los límites de crédito.
En primer lugar, me presento. Soy Mark Robbins, Director de Cuentas Estratégicas Globales en Cognitive Scale. Junto a mí, tengo a mi colega Aldo, quien es nuestro Arquitecto de Soluciones Senior en Cognitive Scale. En este artículo, vamos a explorar cómo Cortex Certified puede ayudar a identificar y resolver problemas subyacentes de sesgos en los modelos de aprendizaje automático.
Caso de uso de Apple Card
El caso de Apple Card ha capturado la atención de muchas personas debido a las preocupaciones sobre sesgos en la determinación de los límites de crédito. A través de este análisis de caso, daremos un vistazo más profundo al problema y cómo Cortex Certified puede jugar un papel crucial en la mitigación de estos sesgos.
La controversia comenzó cuando David Heinemeier Hansson, CEO de Basecamp, compartió en Twitter que él había recibido un límite de crédito 20 veces más alto en su Apple Card en comparación con el de su esposa. Esto generó una discusión sobre la equidad en la determinación de los límites de crédito y la posibilidad de sesgos ocultos en los algoritmos utilizados.
Presentación de Cognitive Scale
Antes de adentrarnos en el caso de Apple Card, me gustaría presentarles a Cognitive Scale. Somos una startup con sede en Austin, Texas, fundada hace siete años. Nuestra empresa se enfoca en desbloquear el valor empresarial al automatizar la inteligencia artificial confiable en cualquier nube. Con un enfoque en servicios financieros, atención médica y comercio, hemos desarrollado una serie de productos innovadores bajo nuestra marca Cortex.
La historia detrás de Apple Card
El caso de Apple Card involucra a varios actores clave, entre ellos David Heinemeier Hansson, CEO de Basecamp, quien fue el primero en compartir su experiencia en Twitter. También está Kerry Haleo, responsable de la división minorista de Goldman Sachs, entidad que provee la tarjeta de crédito de Apple. Finalmente, Elizabeth Warren, fundadora original de la Unidad de Protección Financiera del Consumidor, expresó su preocupación y solicitó medidas correctivas.
La polémica se desató cuando David Heinemeier Hansson señaló que había recibido un límite de crédito significativamente más alto en su Apple Card en comparación con el de su esposa. Esto suscitó preguntas sobre posibles sesgos de género en los algoritmos utilizados para establecer los límites de crédito.
Cuestiones de confianza y transparencia
La controversia en torno a Apple Card ha puesto de relieve la importancia de la confianza y la transparencia en los modelos de aprendizaje automático. A raíz de esta situación, surge la pregunta fundamental: ¿qué información y evidencia se tiene para respaldar que los sistemas de inteligencia artificial actúan de manera justa e imparcial?
En un entorno regulado, como el sector financiero, es crucial contar con herramientas que permitan investigar y comprender los posibles sesgos presentes en los modelos de aprendizaje automático. En este sentido, Certified de Cortex puede desempeñar un papel fundamental al proporcionar mediciones de equidad, robustez y explicabilidad para ayudar a mitigar riesgos y fortalecer la confianza en los sistemas inteligentes.
La importancia de identificar sesgos
Cuando se trata de la equidad y transparencia en los modelos de aprendizaje automático, es esencial tener la capacidad de detectar y corregir sesgos. Los sesgos pueden ser sutiles y difíciles de identificar, pero pueden tener un impacto significativo en las decisiones tomadas por estos modelos.
En el caso de Apple Card, los algoritmos utilizados para determinar los límites de crédito aparentemente produjeron resultados diferentes para hombres y mujeres. Este ejemplo destaca la importancia de contar con mecanismos efectivos para analizar y mitigar los sesgos, no solo en el sector financiero, sino también en otras industrias donde las decisiones basadas en modelos de aprendizaje automático pueden tener un impacto significativo en las personas.
Herramientas para medir la equidad
Hasta ahora, hemos discutido la importancia de identificar y abordar los sesgos en los modelos de aprendizaje automático. Ahora nos enfocaremos en las herramientas que pueden ayudarnos en este proceso.
Una de las herramientas destacadas es Certified de Cortex. Esta herramienta utiliza una técnica llamada "fingerprinting de contrafáctico" para generar medidas de equidad, sesgos y explicabilidad a nivel detallado. Con Certified, es posible contrastar y comparar modelos, identificar sesgos implícitos y explícitos, y tener una comprensión más completa de las dinámicas de estos modelos.
El papel de Certified de Cortex
Certified de Cortex juega un papel fundamental en la identificación y mitigación de sesgos en los modelos de aprendizaje automático. Esta herramienta permite a los profesionales de datos, directores de riesgo y oficiales de cumplimiento medir y explicar la equidad de los modelos, lo que les brinda la capacidad de tomar decisiones informadas y responsables.
Con el poder de Certified, es posible analizar en profundidad los modelos de aprendizaje automático y evaluar su comportamiento en términos de sesgos y equidad. Esta herramienta proporciona el nivel de detalle necesario para comprender las razones detrás de las decisiones tomadas por estos modelos, asegurando así la equidad y transparencia en su desempeño.
Demostración de Certified
Ahora, luego de haber discutido la importancia de Certified, vamos a realizar una demostración para mostrar cómo esta herramienta puede ayudar a identificar y mitigar sesgos en los modelos de aprendizaje automático. Utilizaremos los modelos creados para el caso de Apple Card y analizaremos los resultados obtenidos a través de Certified.
En esta demostración, hemos creado dos modelos utilizando la biblioteca scikit-learn. El primer modelo, al que llamamos "aware", incluye características como el género y la edad en su entrenamiento. El segundo modelo, denominado "unaware", elimina estas características del entrenamiento.
Vamos a utilizar Certified para escanear y evaluar la equidad de estos modelos y así poder comprender el impacto de la eliminación de características protegidas en la mitigación de sesgos en los resultados.
Resultados del escaneo de equidad
Una vez realizado el escaneo de equidad de los modelos "aware" y "unaware" en Certified, obtuvimos los siguientes resultados. Para el modelo "aware", observamos un nivel de equidad general del 63%. Al desglosar la equidad por clases de edad y género, encontramos que el modelo presenta un 64% de equidad en las clases de edad y un 72% de equidad en las clases de género.
Por otro lado, el modelo "unaware" muestra un aumento en la equidad en comparación con el modelo "aware". Obtuvimos un 79% de equidad para las clases de edad y un 74% de equidad para las clases de género.
Estos resultados nos revelan que la eliminación de características protegidas en los modelos puede mejorar la equidad, pero aún así persisten ciertos desequilibrios. Por ejemplo, las personas menores de 25 años y los hombres divorciados o separados presentan una mayor carga para obtener un resultado favorable en la aprobación de préstamos. Este tipo de información detallada proporcionada por Certified es fundamental para tomar decisiones informadas y abordar los sesgos existentes.
Mitigación de riesgos en los modelos de aprendizaje automático
En resumen, el caso de Apple Card destaca la importancia de la equidad y la transparencia en los modelos de aprendizaje automático. Con herramientas como Certified de Cortex, es posible identificar y mitigar los sesgos presentes en estos modelos, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones más equitativas y confiables.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que ninguna herramienta puede eliminar por completo los sesgos en los modelos de aprendizaje automático. Es fundamental contar con la participación de profesionales de datos, directores de riesgo y oficiales de cumplimiento para llevar a cabo evaluaciones adecuadas y tomar medidas correctivas cuando sea necesario.
Conclusiones y llamado a la acción
En conclusión, la equidad y la transparencia en los modelos de aprendizaje automático son aspectos cruciales para garantizar la confianza de los usuarios y evitar discriminaciones injustas. El caso de Apple Card nos muestra la importancia de contar con herramientas y técnicas, como Certified de Cortex, para identificar, medir y mitigar los sesgos en estos modelos.
Como llamado a la acción, les instamos a explorar cómo su organización puede abordar estos problemas de manera más efectiva. Cortex Certified ofrece una solución innovadora y de bajo riesgo para medir y explicar la equidad en los modelos de aprendizaje automático. Pueden conocer más sobre nuestra tecnología visitando nuestro sitio web y poniéndose en contacto con nosotros.
¡Gracias por su atención y esperamos seguir generando un diálogo en este importante tema de equidad y sesgos en los modelos de aprendizaje automático!
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