[ca] El ràpid desenvolupament de la Intel·ligència Artificial (IA) i el Machine Learning (ML) ha revolucionat moltes indústries, però ha generat preocupacions sobre la confiança i l'ètica. Un problema clau és la regressivitat, on les actualitzacions dels models corregeixen errors passats, però empitjoren prediccions ja correctes, provocant una disminució del rendiment. Quan aquesta degradació afecta de manera desproporcionada grups basats en atributs sensibles (p. ex., gènere o ètnia), es genera un model discriminatori. Aquest estudi examina la intersecció entre regressivitat i injustícia, proposant nous mètodes per mitigar aquest problema. Introduïm dues estratègies basades en una nova mètrica d'equitat, "unfair regression", que mesura la disparitat en les prediccions interrompudes (negative flips) entre grups sensibles i no sensibles. La primera estratègia millora el procés de selecció del model utilitzant un algorisme de doble validació creuada que té en compte tant l'exactitud com la minimització de l'unfair regression. El segon enfocament integra la mètrica d'unfair regression en el framework del Support Vector Machine (SVM), creant l'"Unfair-Regression-Free SVM" (URFSVM), que redueix el biaix durant l'entrenament. Ambdues estratègies fomenten l'equitat, assegurant que les actualitzacions no afectin de manera desproporcionada cap grup. Aquesta recerca contribueix integrant tècniques de mitigació del biaix en els sistemes de ML existents sense comprometre el rendiment, promovent el desenvolupament de tecnologies d'IA alineades amb principis ètics i drets humans, per evitar discriminacions per raó de gènere, ètnia, discapacitat o estatus social.

[es] El rápido desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) ha revolucionado muchas industrias, pero también ha generado preocupaciones sobre la confianza y la ética. Un problema clave es la regresividad, donde las actualizaciones de los modelos corrigen errores pasados pero empeoran predicciones ya correctas, provocando una disminución en el rendimiento. Cuando esta degradación afecta desproporcionadamente a ciertos grupos basados en atributos sensibles (p. ej., género, etnia), se genera un modelo discriminatorio. Este estudio examina la intersección entre regresividad e injusticia, proponiendo nuevos métodos para mitigar este problema. Presentamos dos estrategias basadas en una nueva métrica de equidad, "unfair regression", que mide la disparidad en las predicciones interrumpidas (negative flips) entre grupos sensibles y no sensibles. La primera estrategia mejora la selección de modelos mediante un algoritmo de validación cruzada en dos pasos que considera tanto la precisión como la minimización de la unfair regression. El segundo enfoque integra la métrica de unfair regression en el marco del Support Vector Machine (SVM), creando el "Unfair-Regression-Free SVM" (URFSVM), que reduce el sesgo durante el entrenamiento. Ambas estrategias fomentan la equidad, asegurando que las actualizaciones no afecten de manera desproporcionada a ningún grupo. Esta investigación contribuye integrando técnicas de mitigación de sesgos en los sistemas de ML existentes sin comprometer el rendimiento, promoviendo el desarrollo de tecnologías de IA alineadas con principios éticos y derechos humanos, para evitar discriminaciones basadas en género, etnia, discapacidades o estatus social.