Examinando la caja negra: herramientas para evaluar sistemas algorítmicos

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 Descripción general: el artículo aclara cómo puede ser la evaluación en sistemas algorítmicos, incluido cuándo se llevan a cabo las actividades de evaluación, quién debe participar, las piezas que se evalúan y la madurez de las técnicas. También explica los términos clave utilizados en el campo e identifica las lagunas en los métodos actuales en lo que respecta a los factores mencionados anteriormente.

https://montrealethics.ai/examining-the-black-box-tools-for-assessing-algorithmic-systems-research-summary/

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Es hora de que la IA se explique

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https://www.hpe.com/us/en/insights/articles/it-s-time-for-ai-to-explain-itself-2108.html Los modelos de IA son cada vez más precisos, pero ni siquiera los científicos de datos que los crearon pueden explicar por qué, y eso es un problema. Los algoritmos basados en la IA forman parte de la vida cotidiana de casi todo el mundo. Todos nos hemos acostumbrado a que las máquinas nos sugieran una nueva serie para ver en Netflix, otra persona a la que seguir en Facebook o lo siguiente que tenemos que pedir en Amazon. También están impulsando decisiones mucho más importantes, como en qué acciones invertir, qué procedimientos médicos considerar o si se puede optar a una hipoteca. En algunos casos, un sistema de IA puede ofrecer mejores consejos que un asesor financiero, un médico o un banquero. Pero si acabas en el lado equivocado de un algoritmo, no hay ninguna persona a la que puedas abrochar para explicar por qué tu solicitud de préstamo fue rechazada o tu currículum descartado. Y con demasia...
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Ann Cavoukian explica por qué la vigilancia invasiva no debería ser la norma en los entornos urbanos modernos y sostenibles

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Gemelos digitales, cerebros virtuales y los peligros del lenguaje

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