El Big Data no es siempre lo mejor: la falacia y manifiesto Rumpelstiltskin de IA

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  1. Como científicos, queremos comunicar que la privacidad es esencial para la seguridad, la innovación, la dignidad y el florecimiento. Como tal, debemos dejar de celebrar cuán grandes son nuestros datos.
  2. La teoría de la IA de Rumpelstiltskin (originalmente, Rumpelstilzchen) es simplemente errónea. No obtiene automáticamente más o mejor inteligencia en proporción a la cantidad de datos que utiliza. Incluso cuando utiliza el aprendizaje automático para construir su IA (que ciertamente no siempre es el caso), las estadísticas básicas 1 + 1 que la cantidad de datos que necesita depende de la variación en la población que está estudiando.
  3. Para muchas aplicaciones, una gran cantidad de datos solo es útil para la vigilancia.
  4. Incluso cuando una gran cantidad de datos podría ser útil, sigue siendo un peligro.
  5. Los datos no deben ser retenidos y almacenados rutinariamente sin una buena razón. Donde haya una buena razón, debe almacenarse con los más altos estándares de ciberseguridad.
  6. Necesitamos sistemas proactivos y receptivos para detectar y procesar el uso de datos retenidos inapropiadamente.
  7. Tenemos que dejar de solicitar proyectos como "Big data y [problema de política X]" y comenzar a solicitar proyectos como "Validación basada en datos de [solución de política X]", para que podamos

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

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