The term "algorithmic bias" refers to systematic and repeatable errors in a computer system that create unfair outcomes, such as privileging one arbitrary group of users over others. It is often related to the prejudices in society and is reflected in the training data used in machine learning algorithms. For example, if the data used to train an AI system contains racial, gender, or socio-economic bias, the system will also exhibit these biases in its outputs.
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