Lecciones prácticas sobre ética de la IA
Es un informe de Digital Catapult AI Ethics Commitee sobre el Machine Learning Garage Ethics Framework.
La ética de la IA recibe mucha atención e interés de las comunidades de inicio y la industria en general. A pesar de este interés y una tendencia general al alza en las empresas que desean ser más conscientes y transparentes, ha habido una brecha entre la intención y la acción práctica.
Machine Intelligence Garage, el programa emblemático de aceleración de IA de Digital Catapult, proporciona a la comunidad de innovación acceso a potencia computacional, junto con soporte comercial y de inversión. Al tiempo que apoya a las nuevas empresas en el crecimiento y desarrollo de sus soluciones, también es importante que tengan los recursos, el asesoramiento y la orientación para poder hacerlo de manera responsable y ética.
En respuesta a la evidente necesidad de orientación, Digital Catapult ha creado una metodología aplicada y práctica para la ética del aprendizaje automático, diseñada para empresas y personas que desean adoptar un enfoque ético y responsable para su desarrollo del aprendizaje automático. Esta metodología se basa en cuatro pilares: iniciativas que han surgido del enfoque existente de Digital Catapult a la ética práctica de la inteligencia artificial, y que abordan la brecha entre la conceptualización y la aplicación de la ética para el aprendizaje automático.
Este informe proporciona una visión general de la ética práctica de la inteligencia artificial, brinda contexto, describe las actividades involucradas y resume los hallazgos de estas iniciativas hasta la fecha.
En lugar de ser una auditoría o "casilla de verificación"
ejercicio, el Marco de ética de AI es
Utilizado para apoyar la toma de decisiones de conciencia y promover
Culturas éticas de startups. El objetivo
no es para calificar a las empresas como "justas" o
"Ético", pero para inculcar una reflexión,
proceso iterativo que permite startups
para mejorar continuamente y convertirse
más justo y más ético.
Frecuentementes consideraciones éticas recurrentes:
- Sé claro sobre los beneficios de su producto o servicio
- Conoce y gestiona sus riesgos
- Usa los datos de manera responsable
- Sé digno de confianza
- Promover la diversidad, la igualdad y la inclusión.
- Sé abierto y comprensible en la comunicación
- Considera tu modelo de negocio
Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).
Los artículos publicados son incluidos por su estimada relevancia y no expresan necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.
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