Il BIAS nell’IA si riferisce a pregiudizi o distorsioni nei dati, negli algoritmi o nei risultati generati da un sistema di intelligenza artificiale. Questi BIAS possono derivare da dati di addestramento non equilibrati, da preconcetti nei modelli o da decisioni errate nella progettazione dell’algoritmo.

Esistono diversi tipi di bias, tra cui:

• BIAS nei dati: il dataset utilizzato per addestrare l’IA non rappresenta adeguatamente la realtà.
• BIAS algoritmico: il modello enfatizza determinate caratteristiche in modo sproporzionato.
• BIAS umano: preconcetti inconsapevoli dei programmatori influenzano lo sviluppo dell’IA.

I BIAS nell’IA possono portare a decisioni discriminatorie o ingiuste, per questo è fondamentale applicare tecniche di mitigazione, come l’equilibrio dei dati e il monitoraggio dei modelli.