El sesgo de IA ocurre cuando los modelos producen resultados injustos o discriminatorios debido a datos de entrenamiento sesgados, suposiciones defectuosas o representacion inadecuada. Esto puede afectar herramientas de contratacion, aprobaciones de prestamos, moderacion de contenido y mas. Mitigar el sesgo requiere datos de entrenamiento diversos, evaluacion cuidadosa, auditorias de sesgo y equipos de desarrollo inclusivos.
Sesgo de IA
Errores sistematicos en las salidas de IA que reflejan prejuicios presentes en los datos de entrenamiento o el diseno del modelo.
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