Los expertos instan a que el desarrollo de herramientas de detección de deepfakes considere a las personas con tonos de piel oscuros para evitar sesgos. La mayoría de los detectores de deepfakes actuales se basan en estrategias de aprendizaje que dependen de conjuntos de datos de entrenamiento, pero estos métodos no siempre funcionan bien con personas de piel oscura. La preocupación por los sesgos podría llevar a que las minorías sufran una mayor presión por fraudes, estafas e información falsa. Por lo tanto, los expertos abogan por la creación de conjuntos de datos de entrenamiento y métodos de medición más inclusivos para abordar este problema.