Siguen utilizando las capacidades de inteligencia artificial para detectar si un hombre es homosexual o heterosexual
Un estudio publicado por la Academia Nacional de Medicina en Venezuela, revela que con el aprendizaje profundo, el poder de clasificar conjuntos de datos biológicos sin una selección a priori de características ha aumentado considerablemente.
El objetivo de este estudio fue clasificar correctamente los datos del electroencefalograma (EEG) en estado de reposo de hombres con diferente orientación sexual utilizando el aprendizaje profundo y explorar técnicas para identificar las características distintivas aprendidas.
Éstos revelaron los métodos para clasificar el sexo, utilizando tres cohortes (hombres homosexuales, hombres heterosexuales y una cohorte de sexo mixto), una red preentrenada en clasificación de sexo y una red recién entrenada en clasificación de orientación sexual.
Además, la metodología Grad-CAM y la localización de fuentes se utilizaron para identificar los patrones espaciotemporales que se utilizaron para la diferenciación de las redes.
Estos hicieron uso de una Red preentrenada para la clasificación de hombres y mujeres, afirmando que no existieron diferencias entre la clasificación de hombres homosexuales y heterosexuales. Sin embargo, la red recién entrenada pudo clasificar correctamente las cohortes con una precisión total del 83 %. La activación retrógrada con la tecnología Grad-CAM produjo patrones de EEG funcionales distintivos en el área 40 y 1 de Brodmann cuando se combinó con el análisis de Fourier y una localización de fuente.
Por otro lado, científicos de la prestigiosa Universidad de Stanford (Estados Unidos) han demostrado que la tecnología empleada por empresas y gobiernos permite que una inteligencia artificial (IA) sea capaz de predecir con eficacia la orientación sexual de una persona a partir de una fotografía de su cara.
Según los autores, estos resultados son preocupantes y recuerdan la necesidad de crear sistemas de seguridad y de regular el uso de esta tecnología debido a su capacidad de dañar a las personas y de ser usada sin su consentimiento.
Según informó The Economist , los investigadores entrenaron a una IA con una base de datos con 35.326 caras de 14.776 personas, que obtuvieron en una web de citas cuyos perfiles son públicos.
Usaron un programa llamado VGG-Face, que convierte en números la «huella facial» de cada persona, y usaron un modelo predictivo sencillo, una regresión logística, para encontrar correlaciones entre los rasgos faciales y la sexualidad de los individuos que figuraba en el perfil de su web de citas.
Después, pusieron a trabajar al modelo resultante con caras que no había visto antes . Cuando «se le enseñó» una foto al azar de una persona gay y otra heterosexual, la IA acertó en el 81 por ciento de los casos en los hombres y en el 71 en las mujeres. Cuando se le enseñaron cinco fotos de cada persona, una homosexual y otra heterosexual, sus resultados fueron muy superiores: su precisión llegó al 91 y al 83 por ciento en hombres y mujeres, respectivamente.
Esta precisión es comparable a la lograda por mamografías (85 por ciento) o herramientas modernas de diagnóstico de párkinson (90 por ciento), y es muy superior a la alcanzada por personas que observan caras y tratan de predecir la orientación sexual: la capacidad humana roza el 61 por ciento entre los hombres y el 54 entre las mujeres.
