Untitled Deck Flashcards
¿Qué es la ética en la IA?
Conjunto de principios y valores que guían el desarrollo responsable de sistemas de IA.
Busca garantizar que la tecnología respete la dignidad humana.
¿Cuáles son los principios fundamentales de la ética en IA?
- Transparencia
- Responsabilidad
- Equidad
- Privacidad
Estos aspectos conforman la base de una IA ética.
¿Qué implica la transparencia en sistemas de IA?
Los sistemas deben ser comprensibles y explicables.
Los usuarios merecen entender cómo funcionan y toman decisiones estos sistemas.
¿Por qué es importante la responsabilidad en la ética de la IA?
Debe existir un claro marco de rendición de cuentas.
Alguien debe ser responsable por las consecuencias de las decisiones automatizadas.
¿Cómo se define el sesgo algorítmico?
Discriminación sistemática que ocurre cuando algoritmos reflejan prejuicios presentes en datos de entrenamiento o diseño.
Afecta resultados de manera negativa.
¿Cuáles son los tipos de sesgos en IA?
- Sesgos de selección
- Sesgos de medición
- Prejuicio estadístico
- Algoritmos de caja negra
Todos afectan resultados de manera diferente.
¿Qué desafíos éticos presenta la privacidad en IA?
Recopilación masiva de datos personales y riesgos de vigilancia.
Incluye el uso indebido de información sensible.
¿Qué es la autonomía en sistemas de IA?
Capacidad de los sistemas para tomar decisiones independientes.
Surge la pregunta sobre límites en decisiones automatizadas sin supervisión humana.
¿Qué propone la Unión Europea respecto a la ética en IA?
Reglamento de IA con enfoque basado en riesgos que clasifica aplicaciones según nivel de peligrosidad.
Esto busca asegurar un desarrollo ético y responsable.
¿Qué es la ‘privacidad desde el diseño’?
Evaluación de impacto para identificar riesgos de privacidad antes del desarrollo.
Incluye técnicas como minimización de datos y auditorías regulares.
¿Qué rol juegan los desarrolladores en la ética de la IA?
Son responsables de diseñar sistemas éticos y seguros.
Deben anticipar posibles impactos negativos y mitigarlos.
¿Qué significa ‘IA centrada en el ser humano’?
Diseñar sistemas que aumenten capacidades humanas sin causar daños.
Alinear sistemas con principios éticos y culturales de cada comunidad.
¿Cuáles son los pasos a seguir para una gobernanza ética de la IA?
- Establecer principios básicos
- Implementar marcos regulatorios
- Aumentar la transparencia algorítmica
La colaboración multidisciplinaria es esencial.
¿Qué desafíos plantea el reconocimiento facial en la ética de la IA?
Vigilancia masiva y discriminación.
Requiere consentimiento explícito y límites claros de uso.
¿Qué se necesita para mitigar sesgos en IA?
Diversidad en equipos de desarrollo y auditorías éticas regulares.
Es crucial para identificar y corregir problemas antes de causar daño.
¿Qué se espera en el corto plazo para la ética en IA?
Implementación de marcos regulatorios y estandarización de auditorías éticas.
Mayor transparencia algorítmica también es primordial.
¿Cuál es el dilema central relacionado con sistemas autónomos en IA?
¿Quién asume la responsabilidad cuando los sistemas autónomos cometen errores?
Las respuestas varían según el nivel de autonomía y contexto de aplicación.
¿Qué habilidades se requieren para la era digital en el contexto de la IA?
Nuevas habilidades y conocimientos para adaptarse a la transformación laboral.
El cambio tecnológico afecta desproporcionadamente a trabajadores vulnerables.
¿Qué implica el derecho a la información en el contexto de la IA?
Derecho a saber cuándo interactúas con IA y acceso a explicaciones sobre decisiones automatizadas.
Afectan tus derechos o intereses legítimos.
¿Qué se busca con el desarrollo de IA explicable (XAI)?
Comprensión de algoritmos y decisiones tomadas por sistemas de IA.
La opacidad genera desconfianza y dificulta la corrección de problemas.
