La escala de conjuntos de datos masivos dificulta el escrutinio a fondo de su contenido. Esto conduce a ejemplos repetidos de sesgo algorítmico que arrojan resultados obscenamente sesgados sobre musulmanes, personas queer o que no se ajustan a una identidad de género esperada, personas discapacitadas, mujeres y personas negras, entre otros datos demográficos.
https://venturebeat.com/2020/12/26/ai-research-survey-finds-machine-learning-needs-a-culture-change/
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