Impacto de la IA

 IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Problemas éticos de la inteligencia artificial 

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Desafíos éticos de inteligencia artificial

• La falta de transparencia de las herramientas de la IA: Las decisiones de la IA no siempre son inteligibles para los humanos.
• La IA no es neutral: Las decisiones basadas en la IA son susceptibles de inexactitudes, resultados discriminatorios, sesgos incrustados o insertados.
• Prácticas de vigilancia para la recopilación de datos y la privacidad de los usuarios de los tribunales.
• Nuevas preocupaciones por la equidad y el riesgo para los derechos humanos y otros valores fundamentales.

Desafíos sociales de inteligencia artificial

Hoy en día la capacidad de que tanto sabes utilizar la IA es muy reconocido en la sociedad de hoy en día ya que si lo sabes utilizar es un punto a tu favor en cualquier trabajo o proyecto que tengas por que es una habilidad que a día de hoy es muy importante.

Sesgo Algorítmico de la IA

Ocurren durante el diseño y la implementación de los algoritmos. Pueden surgir por la elección de características o variables que pueden fluir en la toma de decisiones y crear parcialidades no intencionadas en todos los resultados.

• La adquisición de los datos, que tienen un sesgo de por sí.
• La definición o etiquetado de los datos, por error humano o criterios subjetivos.
• El utilizar menos variables de las necesarias, por lo que se infieren relaciones erróneas entre los datos.
• El desequilibrio de datos, que no son representativos y pueden discriminar a las minorías.
• El trabajo con variables correlacionadas con otras variables sensibles, produciéndose sesgos indirectos.

La privacidad de los datos

La privacidad de los datos se vincula a menudo con los modelos de inteligencia artificial (IA) basados en los datos de los consumidores. Es comprensible que los usuarios desconfíen de las tecnologías automatizadas que obtienen y utilizan sus datos, que pueden incluir información sensible.

Equidad en la IA

La inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje automático pueden mostrar un comportamiento parcial. Una manera de definir el comportamiento parcial es fijarse en el daño que hace o su impacto en las personas. Existen muchos tipos de daños que los sistemas de IA pueden ocasionar.

• Daño en la asignación: un sistema de inteligencia artificial extiende o retiene oportunidades, recursos o información para determinados grupos. 

• Daño en la calidad del servicio: un sistema de IA puede no funcionar tan bien para un grupo de personas como lo haría en otro. 

La transparencia en la IA

La transparencia de datos y de algoritmos(transparencia algorítmica ) implica la capacidad de saber qué datos se utilizan, cómo se utilizan, quiénes los utilizan, para qué los utilizan y cómo se llega a partir de los datos a tomar las decisiones que afectan a la esfera vital de quien reclama esta transparencia. 

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