Descripción: El sesgo en el aprendizaje automático se refiere a la introducción de prejuicios o distorsiones en los modelos de inteligencia artificial durante su proceso de entrenamiento. Este fenómeno puede surgir de diversas fuentes, como datos de entrenamiento no representativos, algoritmos mal diseñados o decisiones subjetivas de los desarrolladores. El sesgo puede afectar el rendimiento del modelo, llevando a resultados que no solo son inexactos, sino que también pueden perpetuar estereotipos o discriminación. Por ejemplo, si un modelo de reconocimiento facial se entrena principalmente con imágenes de personas de una etnia específica, es probable que su rendimiento sea deficiente al intentar identificar a personas de otras etnias. La relevancia del sesgo en el aprendizaje automático es crítica, ya que puede tener implicaciones éticas significativas, afectando la equidad y la justicia en aplicaciones que van desde la contratación hasta la justicia penal. Por lo tanto, es esencial que los investigadores y desarrolladores sean conscientes de estos sesgos y trabajen activamente para mitigarlos, asegurando que los modelos de IA sean justos y representativos de la diversidad de la sociedad.
