Temas Sensibles

Estrategia de mitigacion

1. Estrategia de Preprocesamiento de Datos y Diversificación del Corpus Implementar un riguroso preprocesamiento para garantizar la representatividad y diversidad del corpus de entrenamiento, minimizando la incorporación de sesgos sociopolíticos inherentes y asegurando una cobertura equitativa de fuentes, grupos y perspectivas. 2. Aplicación de Técnicas de Mitigación en el Modelo (Intra-Procesamiento) Utilizar metodologías de alineación, tales como la optimización mediante funciones de pérdida sensibles a la equidad (*fairness-aware loss functions*), el *pruning* selectivo de neuronas o el *fine-tuning* con mecanismos de autorreflexión (*Self-Bias Mitigation in the Loop*), para promover activamente la neutralidad y la imparcialidad del modelo frente a temáticas sensibles y controversiales. 3. Establecimiento de un Marco de Monitoreo Continuo y Auditoría Post-Despliegue Diseñar y ejecutar evaluaciones periódicas post-despliegue, incluyendo ejercicios de *red-teaming* y la definición de métricas específicas de sesgo, para detectar y remediar de manera proactiva los sesgos emergentes y las vulnerabilidades que puedan comprometer la objetividad de las respuestas del LLM en tiempo real.