Bias in AI (Sesgo en IA)

Se refiere a las distorsiones o desigualdades sistemáticas que ocurren en los resultados generados por modelos de inteligencia artificial debido a datos de entrenamiento incompletos, desequilibrados o influenciados por prejuicios.

Este fenómeno puede surgir en diversas etapas del desarrollo de un sistema de IA, incluyendo la recopilación de datos, el diseño del modelo y el proceso de optimización de los algoritmos.

Puede perpetuar o amplificar desigualdades existentes en la sociedad al reflejar o exacerbar los sesgos presentes en los datos utilizados para entrenar los modelos.

Los sesgos pueden manifestarse en diferentes formas, como discriminación por género, raza, edad, ubicación geográfica, entre otros, lo que resulta en decisiones o recomendaciones parcializadas.

Mitigar este problema requiere estrategias conscientes, como la recolección de datos más representativos, la auditoría rigurosa del modelo y la implementación de enfoques éticos en la creación de sistemas de inteligencia artificial.