Actualidad Deep Learning

A medida que ha aumentado la gama de usos potenciales de la inteligencia artificial (IA), en particular el aprendizaje automático (ML), también ha aumentado la conciencia de los problemas éticos asociados. Esta mayor conciencia ha llevado a la comprensión de que la legislación y la regulación 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 desarrolladores, ingenieros y diseñadores de IA a traducir los principios ...

La filosofía y la ética de la tecnología tiene una larga tradición. Al rastrear esta historia, podríamos remontarnos hasta los filósofos griegos antiguos y el concepto technê. Alternativamente, podríamos explorar la explicación de Martin Heidegger de la relación entre tecnología y existencia humana (Dasein) como un punto de partida para los enfoques fenomenológicos modernos de las tecnologías de la información y la comunicación. O podríamos comenzar con discusiones y debates contemporáneos en estudios de ciencia y tecnología que cierren la brecha entre filosofía, ética, política, derecho, sociología y, por supuesto, ciencia.1 Independientemente de nuestro punto de partida, tener algún conocimiento de esta rica historia multidisciplinaria es útil para identificar dónde los debates actuales en la ética de la tecnología hacen eco (o “riman” 2) debates anteriores. Por ejemplo, la investigación actual sobre FairML está lidiando con debates de larga data en filosofía política3 y se basa en e...

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 “Se ha vuelto difícil para las partes interesadas de la IA ignorar los muchos principios y estrategias de IA existentes”, escribió Cussins Newman. “Incluso se puede esperar o exigir que las empresas y organizaciones que no han definido sus propios principios se adhieran a los adoptados por los gobiernos. Esta creciente "universalidad" conducirá a una mayor presión para establecer métodos que garanticen que los principios y estrategias de la IA se cumplan. . . Es probable que los primeros esfuerzos, los que llenan los vacíos de gobernanza para establecer nuevos estándares y mejores prácticas, sean especialmente influyentes ". Entre los otros hallazgos notables detallados en el informe: Las grandes empresas multinacionales tienen un impacto enorme en las tendencias en el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial, pero no han adoptado universalmente nuevas prácticas o comités de supervisión para ayudar a garantizar que sus tecnologías sean beneficiosas. ...