Descripción: El sesgo de negatividad es un fenómeno psicológico que se manifiesta cuando las experiencias o información negativa tienen un impacto desproporcionado en nuestras percepciones y decisiones en comparación con las experiencias positivas. Este sesgo puede influir en la forma en que procesamos la información, llevándonos a prestar más atención a los aspectos negativos de una situación, lo que puede distorsionar nuestra visión general. En el contexto de la inteligencia artificial (IA), este sesgo se vuelve particularmente relevante, ya que los modelos de IA son entrenados con datos que pueden estar sesgados. Si los datos de entrenamiento contienen una mayor proporción de ejemplos negativos, la IA puede aprender a priorizar estos aspectos, afectando su rendimiento y la calidad de sus decisiones. Esto puede resultar en sistemas que son más propensos a identificar problemas o riesgos, pero que pueden pasar por alto oportunidades o resultados positivos. La comprensión del sesgo de negatividad es crucial para el desarrollo ético de la IA, ya que puede influir en la equidad y la efectividad de las aplicaciones de IA en diversas áreas, incluida la toma de decisiones en contextos tecnológicos, la atención médica y la justicia penal.
