Abstract

La difusión de noticias falsas representa un desafío creciente. La inteligencia artificial (IA) se propone como solución, pero surgen dudas legitimas sobre su confiabilidad para reconocer noticias falsas debido a posibles sesgos. Este trabajo explorará la relación entre sesgos, IA y noticias falsas, analizando como los datos de entrenamiento pueden contener prejuicios o reflejar desigualdades, afectando la capacidad de la IA para reconocer noticias falsas. Los sistemas de IA aprenden de los datos proporcionados, perpetuando o amplificando sesgos presentes en ellos. Esto puede llevar a resultados distorsionados, favoreciendo ciertas perspectivas. Abordar sesgos en la IA requiere diseño cuidadoso, selección precisa de datos y monitoreo constante. Es necesario combinar IA con evaluación humana para compensar limitaciones. Aunque la IA puede ser útil para detectar noticias falsas, confiar exclusivamente en ella es insuficiente. Es vital educar al público en la evaluación critica de fuentes y enfoques multiperspectivos en la verificación de noticias. En resumen, esta presentación plantea la confianza en la IA para reconocer noticias falsas. Destaca los posibles sesgos en los sistemas de IA y la importancia de combinarla con la evaluación humana. Solo con compromiso conjunto entre tecnología, medios y público se construirá un ecosistema informativo confiable y evitará depender ciegamente de la IA para combatir la desinformación.