הטיה (Bias) בהקשר של בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לאפליה שיטתית ולא הוגנת הקיימת בפלט של מודל AI עקב הנתונים או האלגוריתמים הבסיסיים. זה יכול להוביל לתוצאות מוטות או דעות קדומות, המשקפות לעתים קרובות דעות קדומות חברתיות קיימות. הטיה במודלים של בינה מלאכותית יכולה לנבוע ממקורות שונים, כולל אך לא רק, נתוני אימון לא מייצגים, אלגוריתמים פגומים או ההטיות המובנות של אלה שמתכננים את המערכות.
טיפול והפחתת הטיה במערכות AI היא קריטית כדי להבטיח הוגנות ודיוק. זיהוי והבנה של הטיה היא הצעד הראשון, ולאחריו יישום טכניקות כמו דגימת נתונים מאוזנת, תיקוני הוגנות אלגוריתמיים וניטור מתמשך. זה חיוני לעוסקים בבינה מלאכותית להיות מודעים מבחינה אתית ולנקוט באמצעים יזומים כדי לזהות ולצמצם הטיות, להבטיח שמערכות בינה מלאכותית פועלות באופן שוויוני ואינן מנציחות סטריאוטיפים או החלטות מזיקים.
