Destrucción algorítmica

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4066845

La ley de privacidad contemporánea no va lo suficientemente lejos para proteger nuestros intereses de privacidad, particularmente en lo que respecta a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Mientras que muchos han escrito sobre los problemas de sesgo o supresión algorítmica, este artículo introduce el novedoso concepto de la «sombra algorítmica», la huella persistente de los datos en un modelo de aprendizaje automático entrenado, y utiliza la sombra algorítmica como una lente a través de la cual ver los fracasos de la supresión de datos para hacer frente a las realidades del aprendizaje automático. Este artículo es también el primero en criticar de forma sustantiva el novedoso recurso de privacidad del degüelle algorítmico, también conocido como destrucción algorítmica.

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