La construcción de un algoritmo ético
El artículo aborda la ética en la inteligencia artificial (IA), destacando el riesgo de sesgos discriminatorios en los algoritmos que afectan decisiones cruciales, como la aprobación de hipotecas o la asignación de atención médica. A partir de 2016, se incrementó la participación de gobiernos y orga...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/169245 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11441/169245 https://doi.org/10.12795/IESTSCIENTIA.2024.i02.06 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ética en inteligencia artificial (IA) Sesgos algorítmicos Transparencia Explicabilidad Regulación europea Toma de decisiones automatizadas Derechos humanos Ethics in artificial intelligence (AI) Algorithmic bias Transparency Explainability European regulation Automated decision-making Human rights |
| Sumario: | El artículo aborda la ética en la inteligencia artificial (IA), destacando el riesgo de sesgos discriminatorios en los algoritmos que afectan decisiones cruciales, como la aprobación de hipotecas o la asignación de atención médica. A partir de 2016, se incrementó la participación de gobiernos y organizaciones en el debate sobre la creación de IA ética y justa. Ejemplos de sesgos algorítmicos ilustran problemas de racismo y exclusión, donde algoritmos, incluso sin información explícita de raza o género, perpetúan inequidades sociales. Además, se analiza la necesidad de transparencia y “explicabilidad" en los sistemas de IA para asegurar decisiones comprensibles y auditables. Propone un marco legal europeo que garantice la equidad y minimice los sesgos, sugiriendo certificaciones y una estricta regulación en sistemas de alto riesgo, señalando que la ética debe ser integrada en el diseño y aplicación de estas tecnologías para evitar abusos y discriminaciones. |
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