Resumen: Grandes modelos de idiomas (LLM) han transformado el campo de la inteligencia artificial al desbloquear la era de las aplicaciones generativas. Construido en la parte superior de las capacidades generativas de IA, la IA Agentic representa un cambio importante hacia los sistemas autónomos y basados en objetivos que pueden razonar, recuperar y actuar. Sin embargo, también heredan el sesgo presente en fuentes de información interna y externas. Esto afecta significativamente la equidad y el equilibrio de la información recuperada y, por lo tanto, reduce la confianza del usuario. Para abordar este desafío crítico, presentamos un agente de mitigación de sesgo novedoso, un sistema de múltiples agentes diseñado para orquestar el flujo de trabajo de la mitigación de sesgo a través de agentes especializados que optimizan la selección de fuentes para garantizar que el contenido recuperado sea altamente relevante y mínimamente sesgado para promover la diseminación de conocimiento justa y equilibrada. Los resultados experimentales demuestran una reducción del 81.82 % en el sesgo en comparación con una estrategia de recuperación ingenua basal.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 26 de agosto de 2025.
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