Descripción: El sesgo en bucles de retroalimentación se refiere al fenómeno en el que los sesgos existentes en los datos de entrenamiento de un sistema de inteligencia artificial (IA) se amplifican a través de procesos de retroalimentación. Esto ocurre cuando un modelo de IA, al ser utilizado, genera resultados que refuerzan los patrones sesgados presentes en los datos originales, creando un ciclo vicioso. Por ejemplo, si un sistema de recomendación se entrena con datos que reflejan preferencias sesgadas, sus recomendaciones futuras pueden perpetuar y acentuar esos sesgos, afectando la diversidad y la equidad en las decisiones automatizadas. Este fenómeno es particularmente preocupante en aplicaciones de IA que impactan en áreas sensibles como la contratación, la justicia penal y la publicidad, donde las decisiones pueden tener consecuencias significativas para individuos y comunidades. La ética en la IA exige una atención cuidadosa a estos bucles de retroalimentación, ya que pueden llevar a la discriminación y a la perpetuación de estereotipos. La comprensión y mitigación del sesgo en bucles de retroalimentación es esencial para desarrollar sistemas de IA más justos y responsables, que no solo eviten la amplificación de sesgos, sino que también promuevan la equidad y la inclusión en sus resultados.
