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"... El camino a la inteligencia artificial está lleno de sesgos. Y, justamente, es en este punto donde aparecen los problemas. Hace unos años atrás, la gran "buzzword" era el "big data". Donde uno fuera, el big data era lo principal: big data esto, big data aquello. Tras todo el humo que fue dejando el big data, empezó a emerger de manera más clara que uno de los usos fundamentales de la recolección masiva de datos no era solamente venderte champú o tests de embarazos, sino también entrenar a las redes de inteligencia artificial. En efecto, cuanto más grande y correctamente organizado sea el conjunto de datos que un sistema de inteligencia artificial tiene para entrenarse, tantas más posibilidades tiene de mejorar el sistema sus capacidades. O eso pensábamos. Pronto, distintas aplicaciones que hacen uso de inteligencia artificial empezaron a mostrar sus fallas. Así, Google confundió las caras de las personas negras con gorilas; Nikon le insistió a una asiática para que manteniera los ojos abiertos, pero también los resultados de búsqueda le devolvieron a las mujeres trabajos por salarios menores a los que les ofrecían a los hombres, y así sucesivamente. ..."