Descripción: Los ‘datos no representativos’ se refieren a conjuntos de datos que no reflejan con precisión la diversidad y características de la población que se supone que deben representar. Este fenómeno es crítico en el ámbito de la inteligencia artificial (IA), ya que los modelos entrenados con datos sesgados pueden perpetuar y amplificar desigualdades existentes. La falta de representatividad puede surgir de diversas fuentes, como la selección sesgada de muestras, la exclusión de grupos demográficos específicos o la recolección de datos en contextos limitados. Como resultado, los modelos de IA pueden tomar decisiones erróneas o injustas, afectando a individuos y comunidades de manera desproporcionada. La ética en la IA exige que los desarrolladores y científicos de datos sean conscientes de la composición de sus conjuntos de datos y de cómo esta puede influir en los resultados. La representatividad es esencial para garantizar que las aplicaciones de IA sean justas, equitativas y efectivas, evitando así la perpetuación de estereotipos y discriminación. En resumen, los datos no representativos son un desafío significativo en el desarrollo de tecnologías de IA responsables y éticas, y su identificación y corrección son pasos cruciales para mejorar la calidad y la justicia de los sistemas de IA.
