Miguel angel laverde amado
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El uso de algoritmos en la toma de decisiones automatizada plantea el dilema de sesgo y discriminación en la inteligencia artificial (IA). Estos algoritmos pueden replicar o amplificar sesgos humanos, afectando desproporcionadamente a ciertos grupos. El sesgo puede surgir de datos de entrenamiento incompletos o sesgados históricamente. Esto puede resultar en decisiones injustas en áreas como la contratación o las sentencias judiciales. Para abordar este problema ético, se requiere una acción proactiva para identificar y mitigar el sesgo algorítmico, junto con la implementación de políticas y prácticas éticas en el despliegue de la IA y tecnologías de aprendizaje automático.
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