¿Confianza en una crisis? Generar confianza pública en una aplicación de rastreo de contactos
Los cuatro fuertes consejos de este mini público sobre cómo construir tecnologías COVID-19 con legitimidad siguen siendo pertinentes para las preocupaciones actuales.
- Proporcionar al público una base de pruebas transparente. Falta de transparencia particularmente la información limitada sobre el primer juicio de la Isla de Wight, generó sospecha y desconfianza. Al público le gustaría verlo claro y accesible evidencia sobre si las tecnologías son efectivas y bajo qué condiciones. La gente quiere tener confianza en que se salvarán vidas y espera información fácilmente accesible sobre aspectos como el contexto de la salud en evolución o relaciones con proveedores comerciales
- Ofrezca evaluación y revisión independientes de la tecnología. los La cuestión de quién está emitiendo juicios es importante para el público, y la confianza en los tomadores de decisiones puede ser frágil. La confianza se puede fortalecer con la inclusión de revisores, evaluadores y evaluadores independientes para dar forma al desarrollo de la tecnología.
- Aclare los límites sobre el uso de datos, derechos y responsabilidades. Falto La supervisión independiente no niega el deseo de claridad sobre los derechos de datos de los usuarios. Debe ser fácil saber y justificar claramente qué datos se conservarían, quién lo haría, con qué propósito y por cuánto tiempo.
- Abordar de manera proactiva las necesidades y los riesgos relacionados con los grupos vulnerables. Se debe incorporar soporte para personas que puedan tener vulnerabilidades adicionales o volverse vulnerable como resultado de la pandemia. Una salud pública la tecnología debe permitir el acceso equitativo y la distribución equitativa de los beneficios; protegerse contra la vigilancia o la elaboración de perfiles de diferentes grupos demográficos; y garantizar que las nuevas herramientas como los certificados de inmunidad no se conviertan en una puerta de entrada a los privilegios.
Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).
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