Descripción: El sesgo en datos de entrenamiento se refiere a la presencia de información sesgada en los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos, la representación desigual de grupos demográficos o la interpretación subjetiva de la información. Cuando un modelo de IA se entrena con datos sesgados, puede perpetuar o incluso amplificar prejuicios existentes, lo que resulta en decisiones injustas o discriminatorias. La ética de la IA se ve profundamente afectada por este problema, ya que los sistemas de IA pueden influir en áreas críticas como la contratación, la justicia penal y la atención médica. Por lo tanto, es esencial abordar el sesgo en los datos de entrenamiento para garantizar que los modelos de IA sean justos, transparentes y responsables. La identificación y mitigación del sesgo no solo es un desafío técnico, sino también un imperativo ético que requiere la colaboración de investigadores, desarrolladores y responsables de políticas. En un mundo cada vez más dependiente de la IA, la integridad de los datos y la equidad en los algoritmos son fundamentales para construir sistemas que beneficien a toda la sociedad.
