Descripción: El sesgo en la interacción del usuario se refiere a cómo el comportamiento y las decisiones de los usuarios pueden influir en los resultados generados por sistemas de inteligencia artificial (IA). Este fenómeno es crucial en el ámbito de la ética y el sesgo en IA, ya que puede llevar a resultados injustos o discriminatorios. Los sistemas de IA aprenden de los datos que se les proporcionan, y si estos datos reflejan sesgos existentes en la sociedad, la IA puede perpetuar o incluso amplificar esos sesgos. Por ejemplo, si un sistema de recomendación se basa en las interacciones de los usuarios que históricamente han mostrado preferencias sesgadas, el sistema puede seguir recomendando contenido que refuerce esos sesgos. Además, el comportamiento del usuario, como las elecciones de clics o las valoraciones, puede influir en el aprendizaje del modelo, creando un ciclo en el que las decisiones de los usuarios afectan las recomendaciones futuras. Este sesgo puede ser tanto consciente como inconsciente, y es fundamental que los diseñadores de sistemas de IA sean conscientes de cómo sus algoritmos pueden ser influenciados por la interacción del usuario. La comprensión de este sesgo es esencial para desarrollar sistemas más justos y equitativos que no solo reflejen la diversidad de la sociedad, sino que también promuevan la inclusión y la equidad en la tecnología.
