Sesgo algorítmico

Sobre

El sesgo algorítmico se refiere a los errores sistemáticos en los sistemas de IA que resultan en resultados injustos, a menudo favoreciendo a un grupo sobre otro. Este sesgo puede tener su origen en datos de entrenamiento sesgados o limitados, prejuicios en el diseño o factores sociotécnicos que influyen en el desarrollo de la IA. Algunos ejemplos incluyen algoritmos de contratación que favorecen a ciertos grupos demográficos y sistemas de reconocimiento facial que funcionan mal en poblaciones diversas. Abordar el sesgo algorítmico implica utilizar datos diversos y representativos, realizar auditorías de sesgo y garantizar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de IA. Si bien eliminar el sesgo por completo es un desafío, estas medidas pueden reducir significativamente su impacto. El sesgo algorítmico puede provocar discriminación y amplificar las desigualdades sociales existentes, por lo que es crucial abordarlo en áreas como la salud, las finanzas y la justicia.