Os sistemas de Inteligência Artificial frequentemente são treinados com bases de dados históricos, o que pode resultar n...

Utilizar apenas dados historicamente neutros, fazendo com que o modelo aprenda sem distorções relacionadas a padrões sociais passados.

Ajustar estatisticamente os modelos para que diferentes grupos recebam previsões balanceadas, mesmo que isso ocasione perdas na precisão dos resultados.

Remover categorias sensíveis dos conjuntos de dados, como raça e gênero, para evitar que esses fatores influenciem as decisões da IA.

Incluir diversidade de dados no treinamento da IA e avaliar o impacto das decisões para detectar e corrigir distorções estatísticas.

Adotar um viés intencional no treinamento dos modelos para favorecer grupos historicamente prejudicados, corrigindo desigualdades estruturais.