Los sesgos en algoritmos ocurren cuando los sistemas de inteligencia artificial reproducen o amplifican prejuicios presentes en los datos con los que fueron entrenados. Esto puede llevar a decisiones injustas o discriminatorias en áreas como contratación, préstamos, justicia y vigilancia.
La discriminación automatizada surge cuando el algoritmo trata de forma desigual a personas por razones de género, raza, edad u otras características, afectando negativamente a grupos vulnerables. Este problema es difícil de detectar porque los sistemas suelen ser opacos y complejos.
Para minimizar estos riesgos, es necesario diseñar modelos más transparentes, utilizar datos diversos y representativos, y realizar auditorías periódicas. Así se busca que la IA sea justa e inclusiva, evitando replicar desigualdades sociales existentes.
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