Descripción: El sesgo de red se refiere a la distorsión que puede surgir en los resultados de inteligencia artificial (IA) debido a la estructura y las conexiones dentro de una red. Este fenómeno se manifiesta cuando las interacciones y relaciones entre los nodos de una red influyen en la forma en que se procesan y analizan los datos. En el contexto de la IA, el sesgo de red puede afectar la calidad y la equidad de los resultados, ya que las redes pueden amplificar prejuicios existentes o crear nuevas desigualdades. Este sesgo puede ser particularmente problemático en aplicaciones que dependen de la toma de decisiones automatizada, como en la contratación, la justicia penal o la atención médica. La comprensión del sesgo de red es crucial para desarrollar sistemas de IA más justos y responsables, ya que permite identificar y mitigar las influencias negativas que pueden surgir de la estructura de la red. En resumen, el sesgo de red es un aspecto crítico en la ética y el diseño de sistemas de IA, ya que su impacto puede tener consecuencias significativas en la vida de las personas y en la sociedad en general.
