Retos sociales: ética, equidad y privacidad

Comprender la inteligencia artificial

Iason Prassides

Content Developer, DataCamp

IA responsable

IA responsable: desarrollo y uso ético de sistemas de IA, considerando el impacto social

 

Ámbitos de IA responsable

Comprender la inteligencia artificial

IA responsable

IA responsable: desarrollo y uso ético de sistemas de IA, considerando el impacto social

 

Ámbitos de IA responsable

Comprender la inteligencia artificial

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IA responsable

IA responsable: desarrollo y uso ético de sistemas de IA, considerando el impacto social

 

Ámbitos de IA responsable

Comprender la inteligencia artificial

IA responsable

IA responsable: desarrollo y uso ético de sistemas de IA, considerando el impacto social

 

Ámbitos de IA responsable

Comprender la inteligencia artificial

IA responsable

IA responsable: desarrollo y uso ético de sistemas de IA, considerando el impacto social

 

Ámbitos de IA responsable

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IA responsable

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Ámbitos de IA responsable

Comprender la inteligencia artificial

Ética y justicia

Ética de la IA: se deben respetar las directrices y principios éticos:

  • Equidad
  • Transparencia
  • Privacidad
  • Responsabilidad
  • Responsabilidad por decisiones de IA

Equidad

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Ética y justicia

Ética de la IA: se deben respetar las directrices y principios éticos.

  • Equidad
  • Transparencia
  • Privacidad
  • Responsabilidad
  • Responsabilidad por decisiones de IA

Imparcialidad para mitigar el sesgo

Comprender la inteligencia artificial

Ética y justicia

Ética de la IA: se deben respetar las directrices y principios éticos.

  • Equidad
  • Transparencia
  • Privacidad
  • Responsabilidad
  • Responsabilidad por decisiones de IA

Fuentes de sesgo

Comprender la inteligencia artificial

Sesgos en los sistemas de IA: ejemplos

Cribar currículos de trabajo
  • Datos de entrenamiento sesgados: contrataciones mayoritariamente masculinas
  • Trato injusto a las candidatas
  • Soluciones: recogida activa de datos, algoritmos de corrección de sesgos

Sesgo de los datos en el sistema de selección de personal

Sesgo de los datos en el sistema de selección de personal

Recomendaciones e-commerce

Sesgo algorítmico en las recomendaciones

Comprender la inteligencia artificial

Sesgos en los sistemas de IA: ejemplos

Cribar currículos de trabajo
  • Datos de entrenamiento sesgados: mayoritariamente masculinos
  • Trato injusto a las candidatas
  • Soluciones: recogida activa de datos, algoritmos de corrección de sesgos

Sesgo de los datos en el sistema de selección de personal

Sesgo de los datos en el sistema de selección de personal

Recomendaciones e-commerce
  • Productos populares se sobrepromocionan
  • Se ignoran productos diferentes
  • Soluciones: técnicas y métricas para ofrecer recomendaciones diversas y justas

Sesgo algorítmico en las recomendaciones

Comprender la inteligencia artificial

Privacidad de los datos en los sistemas de IA

Privacidad de los datos: se debe salvaguardar la información sensible o personal de accesos no autorizados y usos indebidos.

Privacidad de los datos

Comprender la inteligencia artificial

Privacidad de los datos en los sistemas de IA

Privacidad de los datos: se debe salvaguardar la información sensible o personal de accesos no autorizados y usos indebidos.

Medidas de privacidad de los datos

1 GDPR: Reglamento General de Protección de Datos. CCPA: Ley de Privacidad del Consumidor de California.
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Privacidad de los datos en los sistemas de IA

Privacidad de los datos: se debe salvaguardar la información sensible o personal de accesos no autorizados y usos indebidos.

Medidas y riesgos para la privacidad de los datos

1 GDPR: Reglamento General de Protección de Datos. CCPA: Ley de Privacidad del Consumidor de California.
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¡Vamos a practicar!

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