IA responsable: sesgo social, derechos de autor, propiedad
IA generativa para empresas
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
Prejuicios sociales en la IA
¿Por qué hay riesgo de sesgo en la IA?
- Falta de diversidad o representación errónea de grupos en los datos de entrenamiento
- Si el modelo persigue objetivos concretos
- Aplicación errónea o malintencionada de la IA por parte de los usuarios
Técnicas de detección y mitigación
Detección
- Descubrir o identificar la presencia o existencia de sesgo
- Algoritmos para calcular las métricas de equidad
- Auditorías humanas
- Evaluación y mejora continuas
Mitigación
- Hacer (algo malo) menos grave, serio o doloroso.
- Diversificar los datos de entrenamiento
- Ajustar los modelos
1 Oxford Languages
Propiedad intelectual y contenidos de IA
La IA generativa y el panorama jurídico
- Un mosaico de nuevas leyes
- Mantenerse informado es vital
- Consideraciones sobre la privacidad
- Condiciones de uso
- Implicaciones de publicar
- Tratamiento de datos
IA generativa en todos los sectores
- Los campos creativos se resisten debido a la preocupación por el empleo
- La investigación médica la adopta para lograr avances
- La cadena de suministro optimiza y automatiza los procesos
Consideraciones éticas
La IA generativa está en constante evolución
Directrices claras y posibilidad de retroalimentación
- Implicar a las partes interesadas clave
- Organizar mesas redondas
- Colaborar con la sociedad civil
- Ciclo de retroalimentación del producto
Un nuevo dominio complejo
- Rico en oportunidades
- Consideraciones éticas y retos
- Mitigar el sesgo social
- Navegar por la compleja cuestión de los derechos de autor
