El sesgo algorítmico ocurre cuando los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático generan resultados parciales o discriminatorios debido a datos sesgados, errores en el diseño del modelo o decisiones humanas en su programación.
Este fenómeno puede reflejar desigualdades existentes en la sociedad, amplificarlas o incluso generar nuevas formas de discriminación. Se manifiesta en diversas áreas, como contratación laboral, crédito financiero, reconocimiento facial y justicia penal.
Para mitigar este problema, es fundamental utilizar datos representativos, auditar constantemente los algoritmos y aplicar principios de transparencia y equidad en el desarrollo de la IA. La ética en la IA es clave para minimizar estos impactos negativos.
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