Descripción: La corrección de sesgos implica ajustar datos o algoritmos para eliminar o reducir el sesgo. Este proceso es crucial en el ámbito de la inteligencia artificial explicable, donde se busca garantizar que los modelos de IA tomen decisiones justas y equitativas. Los sesgos pueden surgir de diversas fuentes, como datos de entrenamiento que reflejan desigualdades sociales o decisiones algorítmicas que favorecen a ciertos grupos. La corrección de sesgos no solo se centra en la eliminación de estos sesgos, sino también en la creación de modelos que sean transparentes y comprensibles para los usuarios. Esto es esencial para fomentar la confianza en las tecnologías de IA, especialmente en aplicaciones críticas como la contratación, la justicia penal y la atención médica. La corrección de sesgos se puede lograr mediante diversas técnicas, como la recolección de datos más representativos, la modificación de algoritmos para equilibrar resultados, la implementación de auditorías regulares para evaluar el rendimiento del modelo, y el diseño de procesos de retroalimentación que consideren la experiencia del usuario. En resumen, la corrección de sesgos es un componente fundamental para desarrollar sistemas de inteligencia artificial que sean éticos, responsables y que reflejen la diversidad de la sociedad.
