Timnit Gebru dice que la Inteligencia Artificial tiene que ir más despacio

-

https://www.wired.com/story/rewired-2021-timnit-gebru/

LOS INVESTIGADORES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL se enfrentan a un problema de responsabilidad: ¿cómo se intenta garantizar que las decisiones sean responsables cuando quien las toma no es una persona responsable, sino un algoritmo? Ahora mismo, sólo un puñado de personas y organizaciones tienen el poder -y los recursos- para automatizar la toma de decisiones.


Las organizaciones confían en la IA para aprobar un préstamo o dar forma a la sentencia de un acusado. Pero los fundamentos sobre los que se construyen estos sistemas inteligentes son susceptibles de sesgo. El sesgo de los datos, del programador y de los resultados de una empresa poderosa puede convertirse en una bola de nieve con consecuencias imprevistas. Esta es la realidad contra la que advirtió el investigador de IA Timnit Gebru en una charla de RE:WIRED el martes.

Comentarios

Publicar un comentario

Popular

Herramientas de Evaluación de Sistemas Algorítmicos

-
Este artículo clarifica varias definiciones Auditoría Algorítmica Auditoría de sesgos (bias) Inspección regulatoria Evaluación de impacto algorítmico Evaluación de riesgo algorítmico Evaluación de impacto algorítmico https://www.adalovelaceinstitute.org/examining-the-black-box-tools-for-assessing-algorithmic-systems/ Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)
Leer más

Sistemas multiagentes: Desafíos técnicos y éticos del funcionamiento en un grupo mixto

-
https://www.amacad.org/publication/multi-agent-systems-technical-ethical-challenges-functioning-mixed-group En el mundo informático actual, altamente interconectado y de red abierta, los agentes informáticos de la inteligencia artificial interactúan cada vez más en grupo entre sí y con las personas, tanto virtualmente como en el mundo físico. Los principales retos actuales de la IA consisten en determinar formas de construir sistemas de IA que funcionen de forma eficaz y segura para las personas y las sociedades en las que viven. Para incorporar el razonamiento sobre las personas, la investigación en sistemas multiagente ha generado cambios paradigmáticos en el diseño, los modelos y los métodos de los agentes informáticos, así como el desarrollo de nuevas representaciones de la información sobre los agentes y sus entornos. Estos cambios han planteado retos tanto técnicos como éticos y sociales. En este ensayo se describen los avances técnicos en las representaciones, la toma de decisio
Leer más

Controversias éticas en torno a la privacidad, la confidencialidad y el anonimato en investigación social

-
  El propósito de este artículo es mostrar algunas de las particularidades, alcances y limitaciones de la privacidad, la confidencialidad y el anonimato en el ámbito de la ética de la investigación en ciencias sociales. El presente artículo está organizado en tres apartados. En primer lugar, se definirán y distinguirán los conceptos de privacidad y confidencialidad y se mostrarán sus características singulares en investigación social. En segundo lugar, se analizarán algunos debates y críticas actuales en torno al anonimato. Finalmente, se examinarán los alcances y limitaciones al resguardo de la información y los desafíos que implican nuevos entornos de investigación social. http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1886-58872016000200002 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 necesar
Leer más