¿Cómo YouTube se asegura de que no haya sesgos no intencionales perjudiciales en sus sistemas?
Nos valemos de personas de todo el mundo para entrenar nuestros sistemas de búsqueda y descubrimiento. Los lineamientos que usan están disponibles públicamente. Nuestros sistemas de búsqueda y recomendación no están diseñados para filtrar o descender de nivel videos o canales según perspectivas políticas específicas.
Además, inspeccionamos nuestros sistemas de aprendizaje automático para ayudar a garantizar que no haya sesgos algorítmicos no intencionales como el de género. Corregimos los errores que encontramos y volvemos a entrenar los sistemas para obtener una mayor exactitud.
¿Las políticas de YouTube se enfocan injustamente en algunas perspectivas políticas o grupos específicos?
Cuando desarrollamos y actualizamos nuestras políticas, nos aseguramos de escuchar distintas opiniones, que incluyen las de creadores, expertos en la materia, defensores de la libertad de expresión y organizaciones con distintas posturas políticas.
Una vez que se desarrolla una política, invertimos una gran cantidad de tiempo para garantizar que nuestro equipo mundial de revisores aplique las políticas desarrolladas recientemente de manera coherente en función de lineamientos objetivos. Antes de que se lance una política, un porcentaje muy alto de los revisores que se encuentran en un entorno de etapa de pruebas (en el que no se aplican las decisiones relacionadas con la política) deben tomar la misma decisión con regularidad. Si no lo hacen, revisamos el entrenamiento y los lineamientos internos para garantizar la claridad y repetimos el proceso. El objetivo es reducir la subjetividad y los sesgos personales para obtener una precisión y coherencia altas cuando se opera a gran escala. La política solo puede lanzarse al público cuando logramos un nivel de precisión aceptable.