El Virus de Inmunodeficiencia Humana (VIH) es una enfermedad estigmatizante que afecta desproporcionadamente a afroamericanos y latinos entre las personas que viven con VIH (PVVS). Los investigadores están utilizando cada vez más la inteligencia artificial (IA) para analizar grandes cantidades de datos como datos de redes sociales y registros de salud electrónicos (RSE) para diversas tareas relacionadas con el VIH, desde la prevención y vigilancia hasta el tratamiento y el asesoramiento. Este documento explora las consideraciones éticas en torno al uso de la IA para el VIH con un enfoque en la aceptabilidad, la confianza, la equidad y la transparencia. Para mejorar la aceptabilidad y la confianza hacia los sistemas de IA para el VIH, se sugiere el consentimiento informado y un enfoque de Aprendizaje Federado (AF). En cuanto a la injusticia, los interesados deben estar atentos a que los sistemas de IA para el VIH no estigmaticen aún más o incluso se utilicen como base para criminalizar a las PVVS. Para prevenir la criminalización, en particular, se debe estudiar la aplicación de privacidad diferencial en los datos de VIH generados mediante la vinculación de datos. El diseño participativo es crucial en el diseño de los sistemas de IA para el VIH para que sean más transparentes e inclusivos. Para ello, la formación de un comité de ética de datos y la construcción de marcos y principios relevantes pueden necesitar implementarse simultáneamente. Por último, se plantea la pregunta de si la cantidad de transparencia más allá de cierto umbral puede abrumar a los pacientes, provocando así consecuencias negativas inesperadas.