IA Responsable, Microsoft

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Esta entrada de blog de Microsoft es una colección de recursos sobre los temas críticos para una IA rsponsable:

  • Fairness
  • Transparencia
  • Reliability Safety
  • Colaboración entre humanos e IA
  • Privacidad

Para cada uno de los temas aporta una definición y enlaces a recursos relevantes sobre el tema

https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/research-collection-responsible-ai/

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

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Es hora de que la IA se explique

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https://www.hpe.com/us/en/insights/articles/it-s-time-for-ai-to-explain-itself-2108.html Los modelos de IA son cada vez más precisos, pero ni siquiera los científicos de datos que los crearon pueden explicar por qué, y eso es un problema. Los algoritmos basados en la IA forman parte de la vida cotidiana de casi todo el mundo. Todos nos hemos acostumbrado a que las máquinas nos sugieran una nueva serie para ver en Netflix, otra persona a la que seguir en Facebook o lo siguiente que tenemos que pedir en Amazon. También están impulsando decisiones mucho más importantes, como en qué acciones invertir, qué procedimientos médicos considerar o si se puede optar a una hipoteca. En algunos casos, un sistema de IA puede ofrecer mejores consejos que un asesor financiero, un médico o un banquero. Pero si acabas en el lado equivocado de un algoritmo, no hay ninguna persona a la que puedas abrochar para explicar por qué tu solicitud de préstamo fue rechazada o tu currículum descartado. Y con demasia...
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Publicación del primer informe de progreso del Comité Ad hoc de Inteligencia Artificial (CAHAI)

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Por supuesto que la tecnología perpetúa el racismo. Fue diseñada así

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 A menudo recurrimos a la tecnología para ayudar a resolver problemas. Pero cuando la sociedad define, enmarca y representa a las personas de color como "el problema", esas soluciones suelen hacer más daño que bien. Hemos diseñado tecnologías de reconocimiento facial que se dirigen a los sospechosos de delitos en función del color de la piel. Hemos capacitado sistemas automatizados de elaboración de perfiles de riesgo que identifican de manera desproporcionada a los latinos como inmigrantes ilegales. Hemos diseñado algoritmos de calificación crediticia que identifican de manera desproporcionada a las personas negras como riesgos y les impiden comprar casas, obtener préstamos o encontrar trabajo. Entonces, la pregunta que tenemos que enfrentar es si continuaremos diseñando e implementando herramientas que sirvan a los intereses del racismo y la supremacía blanca. Por supuesto, no es una pregunta nueva en absoluto. https://www.technologyreview.com/2020/06/03/1002589/technology-...
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