Podcast
Questions and Answers
Quin és un exemple concret de com les xarxes socials poden augmentar els sesgos existents?
Quin és un exemple concret de com les xarxes socials poden augmentar els sesgos existents?
Quina és la principal dificultat en l'ús de la IA i l'aprenentatge automàtic en lloc de sistemes basats en regles segons el text?
Quina és la principal dificultat en l'ús de la IA i l'aprenentatge automàtic en lloc de sistemes basats en regles segons el text?
Quin pas important cap a la transparència esmenta el text?
Quin pas important cap a la transparència esmenta el text?
Per què tenim tendència a confiar més en el que veiem que en llegir sobre una declaració segons el text?
Per què tenim tendència a confiar més en el que veiem que en llegir sobre una declaració segons el text?
Signup and view all the answers
Què s'exigeix a les empreses segons el GDPR si tenen clients europeus, segons el text?
Què s'exigeix a les empreses segons el GDPR si tenen clients europeus, segons el text?
Signup and view all the answers
Què significa el concepte de 'sesgo algorítmico' en relació a la Intel·ligència Artificial?
Què significa el concepte de 'sesgo algorítmico' en relació a la Intel·ligència Artificial?
Signup and view all the answers
Per què es produeix el sesgo algorítmico segons el text?
Per què es produeix el sesgo algorítmico segons el text?
Signup and view all the answers
Com podria un algoritme mostrar sesgo algorítmic sense tenir dades ètniques o de gènere directament en les seves dades de formació?
Com podria un algoritme mostrar sesgo algorítmic sense tenir dades ètniques o de gènere directament en les seves dades de formació?
Signup and view all the answers
Quin exemple concret de sesgo algorítmic es menciona a les publicacions en línia com Google segons el text?
Quin exemple concret de sesgo algorítmic es menciona a les publicacions en línia com Google segons el text?
Signup and view all the answers
Per què és important abordar el problema del sesgo algorítmic segons la lectura?
Per què és important abordar el problema del sesgo algorítmic segons la lectura?
Signup and view all the answers
Study Notes
Implicacions de l'IA
- L'aprenentatge automàtic i l'IA estan sent utilitzats per prendre decisions importants en diversos sectors, cosa que planteja el concepte de sesgo algorítmic.
- El sesgo algorítmic és la incorporació de tendències discriminatòries en la presa de decisions sobre sol·licituds d'ocupació, préstecs bancaris, etc.
- La raó principal del sesgo algorítmic és el sesgo humà present en els dades.
- Per exemple, les eines de filtratge de sol·licituds d'ocupació es poden entrenar en decisions preses per humans, i aprendre a discriminar dones o persones d'un determinat origen ètnic.
Sesgo algorítmic en la publicitat online
- Les empreses de publicitat online, com Google, mostren anuncis de treballs amb salaris més baixos a les dones usuàries en comparació amb els homes.
- La cerca amb un nom que sona afroamericà pot produir un anunci d'una ferramenta per accedir als antecedents penals, cosa que és menys probable que ocorri d'una altra manera.
Sesgo algorítmic en les xarxes socials
- Les xarxes socials basen les seves recomanacions de contingut en els clics d'altres usuaris, cosa que pot conduir a augmentar els biaixos existents.
Transparència en l'ús de l'IA
- La principal dificultat en l'ús de l'IA és la falta de transparència, deguda en part a que els algoritmes i les dades són secrets comercials que és poc probable que les empreses obrien per a l'escrutini públic.
- Un pas important cap a la transparència és el Reglament General de Protecció de Dades (GDPR), que requereix que les empreses revelin quins dades han recopilat sobre qualsevol persona i els expliquin els seus processos algorítmics de presa de decisions.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Description
Explora el concepto de sesgo algorítmico en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Descubre cómo este sesgo puede influir en decisiones importantes como la selección de personal o la aprobación de préstamos, basándose en factores como el origen étnico o el género. Comprende la importancia de los datos en la detección y mitigación del sesgo algorítmico.
