Breve guía antropológica para el estudio de la IA ética

 Antes de profundizar en las contribuciones de la antropología a la IA, una breve descripción general de los problemas éticos en la tecnología ayudará a ubicar algunas de las fallas críticas del diseño algorítmico y su integración en áreas de toma de decisiones de alto riesgo. Explorar las limitaciones de los algoritmos éticamente ajustados, o de mejor comportamiento, en las áreas de privacidad, equidad y manipulación del modelo de usuario aclara cómo la IA ética requiere la participación de las ciencias sociales. Las controversias actuales en las que se enredan los gigantes de la tecnología muestran que la sociedad no puede confiar por completo en Silicon Valley para allanar el camino para producir IA ética. Por lo tanto, los estudios antropológicos pueden ayudar a determinar nuevas vías y perspectivas sobre cómo expandir el desarrollo de sistemas éticos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las observaciones etnográficas ya se han utilizado para comprender los contextos sociales en los que se diseñan y despliegan estos sistemas. Al mirar más allá del algoritmo y recurrir a los humanos detrás de él, podemos comenzar a examinar críticamente las fuerzas sociales, económicas y políticas más amplias que están en juego en el rápido aumento de la IA y asegurarnos de que ninguna población ni individuos sufran las consecuencias negativas de la IA. innovación tecnológica.

https://montrealethics.ai/the-short-anthropological-guide-to-the-study-of-ethical-ai/

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

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