Es un informe de Digital Catapult AI Ethics Commitee sobre el Machine Learning Garage Ethics Framework.
La ética de la IA recibe mucha atención e interés de las comunidades de inicio y la industria en general. A pesar de este interés y una tendencia general al alza en las empresas que desean ser más conscientes y transparentes, ha habido una brecha entre la intención y la acción práctica.
Machine Intelligence Garage, el programa emblemático de aceleración de IA de Digital Catapult, proporciona a la comunidad de innovación acceso a potencia computacional, junto con soporte comercial y de inversión. Al tiempo que apoya a las nuevas empresas en el crecimiento y desarrollo de sus soluciones, también es importante que tengan los recursos, el asesoramiento y la orientación para poder hacerlo de manera responsable y ética.
En respuesta a la evidente necesidad de orientación, Digital Catapult ha creado una metodología aplicada y práctica para la ética del aprendizaje automático, diseñada para empresas y personas que desean adoptar un enfoque ético y responsable para su desarrollo del aprendizaje automático. Esta metodología se basa en cuatro pilares: iniciativas que han surgido del enfoque existente de Digital Catapult a la ética práctica de la inteligencia artificial, y que abordan la brecha entre la conceptualización y la aplicación de la ética para el aprendizaje automático.
Este informe proporciona una visión general de la ética práctica de la inteligencia artificial, brinda contexto, describe las actividades involucradas y resume los hallazgos de estas iniciativas hasta la fecha.
En lugar de ser una auditoría o «casilla de verificación»
ejercicio, el Marco de ética de AI es
Utilizado para apoyar la toma de decisiones de conciencia y promover
Culturas éticas de startups. El objetivo
no es para calificar a las empresas como «justas» o
«Ético», pero para inculcar una reflexión,
proceso iterativo que permite startups
para mejorar continuamente y convertirse
más justo y más ético.
Frecuentementes consideraciones éticas recurrentes:
- Sé claro sobre los beneficios de su producto o servicio
- Conoce y gestiona sus riesgos
- Usa los datos de manera responsable
- Sé digno de confianza
- Promover la diversidad, la igualdad y la inclusión.
- Sé abierto y comprensible en la comunicación
- Considera tu modelo de negocio
Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).
Los artículos publicados son incluidos por su estimada relevancia y no expresan necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.
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