Comprendiendo la ética y la seguridad de la IA

Esta es una guía del instituto Alan Turing paa el desarrollo ético y seguro de sistemas inteligentes.

Trata de Equidad, Responsabilidad, Sostenibilidad, Seguridad, Transparencia, Interpretabilidad y despliegue responsable.

https://www.turing.ac.uk/research/publications/understanding-artificial-intelligence-ethics-and-safety

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

La equidad que persigue la UE no puede ser automatizada

La equidad algorítmica se basa en fórmulas de equilibrio entre grupos. Sin embargo, la legislación de la UE pretende una equidad dependiente del contexto y frecuentemente depende del juez, lo que es imposible de lograr con fórmulas. Así que es necesario simplificar y concretar las exigencias legislativas.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3547922

Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

Medidas de equidad para la regresión mediante clasificación probabilística

La equidad algorítmica incluye nociones como igualdad o tratamiento razonable como medida cuantificable a optimizar.

La mayor parte de la literatura se limita a problemas de clasificación donde la predicción es categórica, como aceptar o rechazar un préstamo. Esto se debe en parte a que los que se calcula es que los resultados se distribuyan equitativamente en grupos tal como mujeres.

Esto es difícil de generalizar en predicciones lineales como precios. La dificultad surge del cáculo de densidades condicionales. Para la regresión presentamos aproximaciones manejables de criterios de independencia, separación y suficiencia observando que factorizan como ratios de diferentes probabilidades condicionales de los atributos protegidos.

https://arxiv.org/abs/2001.06089

por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

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