Stronniczość AI w danych treningowych (AI bias in training data) to zjawisko, w którym błędy, uprzedzenia lub brak reprezentatywności w zbiorach danych wykorzystywanych do uczenia modelu prowadzą do niesprawiedliwych lub wypaczonych wyników. Systemy oparte na takich danych mogą powielać społeczne stereotypy i dyskryminować określone grupy osób, na przykład ze względu na rasę, płeć czy wiek. Zjawisko to obniża zaufanie do sztucznej inteligencji oraz jej dokładność w rzeczywistych zastosowaniach.
AI bias in training data
