Atualizado em 20/10/2026: verbete refeito: definição curta com fonte, exemplo e termos relacionados; saiu o texto genérico anterior. Como conferimos os dados
Em ética e equidade de IA, viés (bias) é estereótipo, preconceito ou favorecimento de algumas coisas, pessoas ou grupos em relação a outros. Ele pode entrar na coleta de dados, no projeto do sistema e na forma como as pessoas usam o resultado.
Tipos citados no glossário do Google
- Viés de amostragem e de seleção: os dados não representam bem quem o modelo vai atender. Ex.: um modelo de voz treinado quase só com vozes de um sotaque.
- Viés histórico: os dados repetem desigualdades do passado, como decisões antigas de contratação.
- Viés de automação: confiar no que o sistema diz mais do que deveria, mesmo quando ele erra.
- Viés de confirmação: interpretar os resultados de forma a confirmar o que já se acreditava.
Em matemática e machine learning, “bias” também é o termo de intercepto de um modelo e o erro sistemático no equilíbrio entre viés e variância; são sentidos diferentes.
Termos relacionados
Fontes (conferidas em 02/10/2026): Google: glossário de fairness