Descripción: Los ‘Datos Sin Sesgo’ se refieren a conjuntos de datos que han sido recopilados y procesados de tal manera que no reflejan prejuicios o inclinaciones que puedan afectar la imparcialidad de los resultados en aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Estos datos son fundamentales para garantizar que los algoritmos de IA produzcan resultados justos y equitativos, evitando la perpetuación de estereotipos o discriminaciones. La ausencia de sesgo en los datos implica que la información utilizada para entrenar modelos de IA debe ser representativa de la diversidad de la población y de las situaciones que se desean modelar. Esto incluye considerar factores como raza, género, edad y contexto socioeconómico, entre otros. La importancia de los datos sin sesgo radica en su capacidad para fomentar la confianza en las tecnologías de IA, ya que los resultados justos son esenciales para su aceptación y uso en múltiples ámbitos, como la salud, la justicia y el empleo. En resumen, los datos sin sesgo son un pilar esencial en la ética de la IA, ya que aseguran que las decisiones automatizadas no estén influenciadas por prejuicios inherentes a los datos utilizados.
