Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Equidad Interseccional
Principio ético que garantiza que los sistemas de IA no produzcan discriminaciones combinadas basadas en la intersección de varias características protegidas como el género, la etnia o la edad.
Sesgo Algorítmico Múltiple
Fenómeno donde un algoritmo presenta simultáneamente varios tipos de sesgos discriminatorios que interactúan y se amplifican mutuamente durante la toma de decisiones automatizada.
Matriz de Discriminación
Herramienta analítica que representa las interacciones entre diferentes características protegidas para identificar y cuantificar los patrones de discriminación combinada en las predicciones algorítmicas.
Métricas de Equidad Interseccional
Indicadores cuantitativos diseñados específicamente para medir la equidad de los sistemas de IA a nivel de subgrupos definidos por la intersección de múltiples atributos protegidos.
Análisis de Disparidad Combinada
Metodología estadística que evalúa las diferencias de tratamiento o impacto entre grupos definidos por la combinación de varias características demográficas o sociales.
Principio de Paridad de Oportunidades Interseccional
Extensión del principio de paridad de oportunidades que garantiza que las tasas de verdaderos positivos son iguales no solo entre grupos principales sino también entre sus subgrupos interseccionales.
Auditoría Algorítmica Interseccional
Proceso de evaluación sistemática de sesgos algorítmicos que considera específicamente los efectos discriminatorios resultantes de la intersección de múltiples características protegidas.
Justicia Distributiva Multidimensional
Marco teórico que evalúa la equidad en la distribución de recursos u oportunidades según varias dimensiones simultáneas, evitando así las simplificaciones excesivas de los análisis unidimensionales.
Ponderación Interseccional
Técnica de ajuste de pesos en los modelos de IA para compensar específicamente los sesgos que afectan a los subgrupos interseccionales más vulnerables a las discriminaciones combinadas.
Correlación de Características Protegidas
Análisis de las dependencias estadísticas entre diferentes atributos protegidos en los datos de entrenamiento, esencial para comprender y mitigar los sesgos interseccionales emergentes.
Desesgo Contextual
Enfoque de corrección de sesgos algorítmicos que considera el contexto social e histórico de las discriminaciones interseccionales en lugar de tratar cada característica de forma aislada.
Equidad de Grupo Cruzado
Criterio de evaluación que garantiza que el rendimiento algorítmico es equivalente entre todos los cruces posibles de grupos definidos por diferentes características protegidas.
Segmentación Multi-atributos
Técnica de partición de datos en subgrupos basada en la combinación simultánea de múltiples atributos para revelar y analizar los sesgos interseccionales ocultos.
Impacto Diferencial Agregado
Medida compuesta que cuantifica el efecto discriminatorio global de un algoritmo sobre las poblaciones que sufren simultáneamente múltiples formas de discriminación basadas en sus características interseccionales.
Puntuación de Riesgo Interseccional
Indicador numérico que evalúa la probabilidad de que un individuo perteneciente a un subgrupo interseccional específico sufra una discriminación algorítmica en comparación con otros grupos.
Equidad Contrafactual Multivariada
Principio que garantiza que las predicciones de un modelo permanecerían inalteradas si múltiples características protegidas se modificaran simultáneamente, asegurando una equidad robusta a las intersecciones.
Optimización Multiobjetivo Equitativa
Paradigma de entrenamiento de modelos de IA que busca optimizar simultáneamente el rendimiento predictivo y la equidad interseccional según múltiples métricas contradictorias.
Prueba de Significatividad Interseccional
Procedimiento estadístico que determina si las diferencias observadas entre subgrupos interseccionales son estadísticamente significativas o resultan del azar en las predicciones algorítmicas.