¡Hola a todos! He estado leyendo sobre el uso de datos sintéticos para entrenar inteligencia artificial y me ha surgido una duda: ¿pueden realmente eliminar los sesgos en la IA?
Una de las promesas de esta tecnología es que nos permite generar conjuntos de datos más equilibrados, por ejemplo, creando imágenes de personas de diferentes etnias o datos médicos más diversos. Pero, ¿qué pasa si los modelos que generan estos datos ya tienen sesgos de base?
Si los datos originales con los que se entrenan estos modelos son parciales o incompletos, el resultado sintético seguirá reflejando esos mismos problemas. Entonces, ¿no estaremos simplemente creando una ilusión de equidad en lugar de resolver el problema real?
¿Qué pensáis? ¿Pueden los datos sintéticos ayudarnos a reducir los sesgos, o solo los estamos replicando de otra forma?