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GEORGIA.- Un estudio denominado ‘Inequidad predictiva en la detección de objetos’ a cargo del Instituto de Tecnología de Georgia (EE.UU.)’, demuestra que las personas con tonos de piel más oscuros corren más riesgo de sufrir un accidente causado por un vehículo automatizado debido a las deficiencias de sus sistemas de reconocimiento de objetos, explica una publicación de RT.
La investigación, que está disponible en Arxiv, se basa en numerosos y recientes ejemplos que evidencian cómo los algoritmos de aprendizaje automático “muestran tasas de error más altas para ciertos grupos demográficos que otros”. Si bien la habilidad de los coches no tripulados a la hora de reconocer “objetos claves”, como peatones o señales de tráfico, desempeña un papel fundamental para evitar víctimas mortales, los sistemas de algunos “vehículos que ya están en carretera” resultaron ser incapaces de mitigar todos los riesgos posibles, reconoce el autor principal, Benjamin Wilson.
“En un mundo ideal, los académicos estarían probando modelos reales y conjuntos de entrenamiento utilizados por los fabricantes de automóviles autónomos”, comenta la académica Kate Crawford, cofundadora del Instituto de Investigación AI Now de Nueva York. “Sin embargo, dado que nunca se ponen a disposición -lo que es un problema en sí mismo-, artículos como estos ofrecen datos sólidos sobre los riesgos reales”, concluye.
