Actualidad Deep Learning

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3784238 A medida que ha aumentado la gama de usos potenciales de la inteligencia artificial (IA), en particular el aprendizaje automático (ML), también lo ha hecho la conciencia de los problemas éticos asociados. Esta mayor conciencia ha llevado a la comprensión de que la legislación y la reglamentación existentes brindan una protección insuficiente a las personas, los grupos, la sociedad y el medio ambiente de los daños de la IA. En respuesta a esta constatación, ha habido una proliferación de códigos, directrices y marcos de ética basados ​​en principios. Sin embargo, cada vez está más claro que existe una brecha significativa entre la teoría de los principios éticos de la IA y el diseño práctico de los sistemas de IA. En trabajos anteriores, analizamos si es posible cerrar esta brecha entre el "qué" y el "cómo" de la ética de la IA mediante el uso de herramientas y métodos diseñados para ayudar a los desarrollad

https://link.springer.com/article/10.1007/s43681-020-00031-2 En un intento por abordar los desafíos éticos en la IA, actualmente contamos con varios marcos éticos de IA en todo el mundo, y cada día se lanzan o se desarrollan más en todo el mundo. Desde las Directrices de la Comisión Europea para una IA confiable hasta los Principios de IA de Asilomar, el mensaje suele ser similar: más transparencia y explicabilidad. Sin embargo, navegar por la amplia cantidad de recursos disponibles actualmente no es un proceso simple. Entonces, ¿cómo encontramos un terreno común en lo que respecta a la ética en la IA? En muchos aspectos, la inteligencia artificial (IA) todavía se encuentra en su juventud y los avances recientes solo han sido posibles debido a los grandes aumentos en el volumen de datos. Aunque lento en comparación con algunas de las primeras predicciones, el campo de la IA ha logrado avances sorprendentes recientemente. Muchos expertos sostienen que es probable que veamos avances sign

El "optimismo tecnológico ingenuo" que asume que las nuevas tecnologías darán como resultado resultados sociales positivos ya no es aceptable, dijo el Dr. Kanta Dihal, investigador e investigador de Global AI Narratives en el Leverhulme Center for the Future of Intelligence de la Universidad de Cambridge en Digital Ethics Summit 2020, organizado por el organismo comercial techUK. En este entorno, las empresas y las organizaciones gubernamentales deben garantizar que el uso de la IA sea justo y equitativo. Los marcos éticos, mediante los cuales las organizaciones o industrias definen y se comprometen con comportamientos éticos, son herramientas importantes para ayudarlas a lograrlo. "Las empresas no deberían crear IA a menos que tengan un marco y un modelo de gobierno para llegar a eso en solo un segundo en torno a la creación de la IA", dijo Allyn L Shaw, presidente y director de tecnología de Recycle Track Systems, en Digital Cumbre de Ética. "Ese modelo de go

 Una de las cuestiones más críticas es la controvertida y muy relación crítica entre el tema de la confianza y la IA https://ieai.mcts.tum.de/wp-content/uploads/2020/11/Reflections-on-AI-Ethics_MarisaTschopp_Final1.pdf 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 necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.  

 Orientación para las organizaciones del sector público sobre cómo utilizar los datos de manera adecuada y responsable al planificar, implementar y evaluar una nueva política o servicio. https://www.gov.uk/government/publications/data-ethics-framework 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 necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.

La ética de la IA se ha abordado desde un ángulo de principios desde los albores de la práctica, inspirándose en los 4 principios éticos básicos del campo de la ética médica. Sin embargo, este artículo aboga por cómo la ética de la inteligencia artificial no puede abordarse de la misma manera que la profesión de ética médica. El documento basa este argumento en 4 aspectos diferentes del campo de la ética médica de los que carece su contraparte de IA, pasando de la desalineación de los valores en el campo, a la falta de antecedentes establecidos para recurrir, a la responsabilidad y más. Luego, el documento concluye ofreciendo algunas formas de avanzar en el campo de Ética de la IA, enfatizando cómo la ética es un proceso y no un destino. Traducir los elevados principios en convenciones accionables ayudará a comprender los verdaderos desafíos que enfrenta la ética de la inteligencia artificial, en lugar de tratarla como algo que debe "resolverse". https://papers.ssrn.com/sol3/