Responsabilidad algorítmica

 Existe una enorme oportunidad para un impacto social positivo a partir del auge de los algoritmos y el aprendizaje automático. Pero esto requiere una licencia para operar del público, basada en la confiabilidad. Existe una serie de preocupaciones relacionadas con la forma en que los algoritmos podrían rendir cuentas en áreas que afectan a la esfera pública. Este documento describe una serie de enfoques que incluyen una mayor transparencia, el seguimiento de los resultados y una mejor gobernanza. Defiende que los organismos del sector público que poseen conjuntos de datos deberían tener más confianza al negociar los términos con el sector privado. También argumenta que todos los reguladores (no solo los reguladores de datos) deben tomar conciencia de los desafíos que plantea el cambio de tecnología. Otras mejoras incluyen la diversidad de la fuerza laboral, capacitación en ética, códigos de conducta para científicos de datos y nuevos cuerpos deliberativos. Incluso si se resuelven estos problemas más limitados, el documento plantea preocupaciones más amplias, incluidos los monopolios de datos, el desafío a la democracia, la participación pública y el mantenimiento del interés público.

https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2017.0362

Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).

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