Descripción: Los enfoques no convencionales en ética y sesgo en inteligencia artificial (IA) se refieren a métodos innovadores que desafían los marcos éticos tradicionales en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA. Estos enfoques buscan abordar problemas complejos y multifacéticos que surgen de la interacción entre la tecnología y la sociedad, especialmente en un contexto donde los algoritmos pueden perpetuar o incluso amplificar sesgos existentes. A menudo, los enfoques convencionales se centran en la transparencia, la responsabilidad y la equidad, pero los enfoques no convencionales pueden incluir perspectivas más amplias, como la inclusión de voces diversas en el proceso de diseño, la consideración de impactos a largo plazo y la integración de principios éticos desde las etapas iniciales del desarrollo. Estos métodos pueden involucrar la colaboración interdisciplinaria, la participación comunitaria y el uso de tecnologías emergentes para crear soluciones más justas y equitativas. La relevancia de estos enfoques radica en su capacidad para adaptarse a un entorno tecnológico en rápida evolución, donde los desafíos éticos son cada vez más complejos y requieren respuestas creativas y flexibles.
