Descripción: La cuantificación del sesgo se refiere al proceso de medir la extensión del sesgo en algoritmos o conjuntos de datos, un aspecto crucial en la ética de la inteligencia artificial (IA). Este proceso implica la identificación y evaluación de las disparidades que pueden surgir en los resultados generados por sistemas de IA, que a menudo reflejan prejuicios inherentes en los datos utilizados para entrenarlos. La cuantificación del sesgo es esencial para garantizar que las decisiones automatizadas no perpetúen desigualdades sociales o discriminen a grupos específicos. A través de métricas y análisis estadísticos, los investigadores pueden determinar la presencia y el grado de sesgo en un modelo, lo que permite realizar ajustes y mejoras. Este enfoque no solo ayuda a crear sistemas más justos y equitativos, sino que también fomenta la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo de tecnologías de IA. En un mundo donde la IA se utiliza en diversas aplicaciones, desde la contratación hasta la justicia penal, la cuantificación del sesgo se convierte en una herramienta fundamental para abordar problemas éticos y sociales, asegurando que la tecnología beneficie a todos de manera equitativa.
