L'IA s'ha convertit en una part integral de diversos sectors com l'aplicació de la llei, la salut i la contractació. No obstant això, hi ha una preocupació creixent que l'IA mostri comportaments racistes. Aquest article explora les raons darrere del biaix racial a l'IA, les seves conseqüències i les possibles solucions. La causa principal del biaix rau en els prejudicis històrics i socials inherents a les dades utilitzades per entrenar els sistemes d'IA. Això afecta adversament àrees com el reconeixement facial, la policia predictiva i l'atenció mèdica, donant lloc a identificacions errònies, objectius injustos i disparitats en salut.

La representació inadequada de grups minoritaris en les dades d'entrenament i el biaix implícit dels humans contribueixen al biaix racial de l'IA. Abordar aquest tema requereix millorar la diversitat de dades, implementar tècniques de mitigació del biaix, promoure la transparència i la rendició de comptes, donar prioritat a les pràctiques ètiques d'IA i examinar solucions potencials, com ara la recollida inclusiva de dades, l'equitat algorítmica i les proves, els enfocaments humans en el bucle, la regulació i el desenvolupament de polítiques, els marcs i estàndards ètics de l'IA, l'educació i la conscienciació, i la col·laboració entre sectors. Adoptant aquestes mesures, l'IA pot servir equitativament a tots els individus i promoure la justícia. Els esforços col·lectius són crucials per garantir que els sistemes d'IA avancin en l'equitat i la justícia per a tothom.