¿Qué significa "Multiplicidad de Modelos"?

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La multiplicidad de modelos significa que para muchas tareas de predicción, hay varios modelos diferentes que pueden lograr resultados similares. Esto quiere decir que si un modelo predictivo está mostrando un efecto sesgado en ciertos grupos demográficos, probablemente hay otro modelo que rinde igual de bien pero no es discriminatorio.

Cuando diferentes modelos pueden dar resultados distintos para la misma persona, surge una pregunta importante: si un modelo tiene un efecto sesgado, ¿por qué seguir usándolo cuando puede haber una mejor opción? Las organizaciones y los desarrolladores deberían buscar activamente estos mejores modelos, llamados alternativas menos discriminatorias (ALDs).

La idea es que si hay un modelo igualmente preciso que es más justo, entonces usar un modelo sesgado puede ser difícil de justificar. Este concepto sugiere que los desarrolladores deberían tener la responsabilidad de buscar estas opciones más justas al crear y utilizar sistemas predictivos, especialmente en áreas que involucran derechos civiles.

En términos simples, la multiplicidad de modelos destaca la necesidad de no aceptar solo el primer modelo que funcione, sino de buscar opciones mejores y más justas que puedan ayudar a evitar un trato injusto hacia diferentes grupos.