El sesgo en IA representa uno de los mayores desafíos éticos de la tecnología actual. Los algoritmos pueden replicar y aumentar los prejuicios humanos presentes en los datos. Debemos identificar estos errores de forma temprana para garantizar sistemas neutrales y justos. La tecnología debe servir a todas las personas por igual.
Aquí analizamos estrategias para detectar la discriminación en los modelos de aprendizaje automático. Aplicamos los valores del humanismo digital para humanizar los procesos de datos. Aprende a construir una IA responsable y libre de prejuicios. El éxito de la inteligencia artificial depende de su capacidad para actuar con equidad y transparencia.
Los principios de la inteligencia artificial responsable (RIA) Principio Description Equidad Los modelos de inteligencia artificial se entrenan mediante datos, que generalmente son de origen y seleccionados por los seres humanos. Existe un riesgo considerable de que los criterios de selección de datos o los propios datos reflejen sesgos inconscientes que pueden provocar que un modelo genere…