Abramos la caja negra: transparencia

Ética de la IA

Joe Franklin

Llama Enthusiast

Naturaleza de caja negra

• Las implementaciones de IA suelen ser cajas negras
• Una caja negra en la IA:
  • Entradas y salidas conocidas

             

La ambigüedad no es lo ideal

• Ambigüedad en la IA: desafío ético
• Cuestión de confianza:
  • ¿Podemos validar las decisiones de la IA sin comprenderlas?
• Transparencia:
  • Hacer comprensible el proceso de toma de decisiones de una IA
• Ejemplo:
  • Factores del modelo de ventas de IA

A lo largo del ciclo de vida de la IA

• La transparencia en la IA abarca todas las etapas del ciclo de vida de la IA
• Propósito:
  • Comprender el funcionamiento del sistema de IA
  • Evaluar el nivel de comodidad con su funcionamiento

Un factor decisivo

• Estado actual:
  • La transparencia en la IA es poco común
  • Dudas sobre la adopción de la IA
• Implicaciones futuras:
  • La transparencia se convertirá en un factor decisivo en la elección de los sistemas de IA por parte de los usuarios
• Procesable:
  • Las organizaciones deben dar prioridad a la transparencia

¹ Icono realizado por Eucalyp a partir de www.flaticon.com

La transparencia es clave

• La transparencia sobre los retos y los aprendizajes relacionados con la IA es fundamental
• La transparencia fomenta la innovación en IA
• Conduce a sistemas de IA más avanzados y fiables

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Apostando por la transparencia en la IA

• La transparencia en la IA puede intimidar, pero es beneficiosa para las empresas

 

• La transparencia conduce a normativas y a percepción pública previsibles

 

• Las empresas pueden competir basándose en sus puntos fuertes, su cultura y sus relaciones con los clientes, en lugar de en el secreto

¡Vamos a practicar!

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