La Cuarta revolución y la Ética de la Información

Una entrevista a Luciano Floridi.

Explica lo que es la Ética Digital. Habla de la Cuarta Revolución del autoconocimiento.. Los Derechos Humanos son la base, pero hay que ver cómo se ponen en prácta

El final esun poco pesimista «No estoy tan seguro de que todo el sistema cambie, al menos, no sin que ocurra un desastre real primero.»
Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

La paradoja de la IA y la productividad

Vivimos en una época de paradoja. Los sistemas que utilizan inteligencia artificial igualan o superan el nivel humano rendimiento en más y más dominios, aprovechando los rápidos avances en otras tecnologías e impulsando los altos precios de las acciones. Sin embargo, el crecimiento medido de la productividad ha disminuido a la mitad en el pasado década, y el ingreso real se ha estancado desde fines de la década de 1990 para la mayoría de los estadounidenses. Nosotros describimos cuatro posibles explicaciones para este choque de expectativas y estadísticas: falsas esperanzas, mala medición, redistribución y retrasos en la implementación. Si bien se puede hacer un caso para cada uno, nosotros argumentamos que los retrasos probablemente hayan sido los mayores contribuyentes a la paradoja. Lo más impresionante Las capacidades de la IA, particularmente aquellas basadas en el aprendizaje automático, aún no se han difundido ampliamente. Más importante aún, como otras tecnologías de propósito general, sus efectos completos no se realizarán
hasta que se desarrollen e implementen oleadas de innovaciones complementarias. Lo requerido los costos de ajuste, los cambios organizacionales y las nuevas habilidades se pueden modelar como una especie de intangible capital. Una parte del valor de este capital intangible ya se refleja en el valor de mercado de empresas. Sin embargo, en el futuro, las estadísticas nacionales podrían no medir los beneficios completos de la nuevas tecnologías y algunas incluso pueden tener el signo equivocado.
Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

El impacto de la IA en el análisis de la inteligencia

En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha progresado de la ciencia ficción cercana a la realidad común en una amplia gama de aplicaciones comerciales. En el análisis de inteligencia, la inteligencia artificial ya se está desplegando para etiquetar imágenes y clasificar grandes cantidades de datos, lo que ayuda a los humanos a ver la señal en el ruido. Pero lo que la comunidad de inteligencia está haciendo ahora con AI es solo un vistazo de lo que está por venir. El futuro verá la capacidad de los analistas de sobrealimentación de inteligencia artificial con inteligencia desplegada para extraer valor de la información.

Esperamos progreso en tres áreas
  • Producir nuevos modelos
  • Desarrollo de las personas
  • Mantener la propia tecnología
Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

Es momento de repensar la IA, la automatización, y los derechos de los trabajadores

La pandemia de COVID-19 nos lleva a repensar lo que se considera trabajo de alta o baja habilidad. ¿De quién son las habilidades, qué trabajo y qué horas, exactamente, son de valor para la sociedad? ¿Qué y a quién valoramos y consideramos esencial, y cómo compensamos a estos trabajadores (por ejemplo, trabajo de cuidado o enseñanza)?

https://www.brinknews.com/now-is-the-time-to-rethink-ai-automation-and-employee-rights/

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

IA como medio existencial

“No podemos simplemente decir que estos desarrollos son positivos. Una nueva oportunidad con la tecnología también puede incluir la vulnerabilidad. Es por eso que los humanistas como yo necesitamos involucrarnos. Pero no solo debemos criticar, también tenemos que asumir el desafío de manera creativa. Necesitamos hablar con los investigadores de IA sobre lo que queremos hacer con la IA, qué preguntas importantes de la sociedad podemos resolver, pero también qué valores están en juego «.

https://www.uu.se/en/news-media/news/article/?id=14652&typ=artikel

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

No regules la IA, déjala pasar hambre

La IA se nutre a base de datos. Los efectos potencialmente peligrosos se deben a aplicaciones con datos personales. Si no es tan sencillo obtener datos, no habrá problemas. Es un artículo de opinión.

https://blogs.scientificamerican.com/observations/dont-regulate-artificial-intelligence-starve-it/

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

FACIAL RECOGNITION IS ONLY THE BEGINNING

Parece que hay alguna correlación entre el reconocimiento facial y la vigilancia permanente de las personas. Pero el reconocimiento facial es solo una de las tecnologías entre ellas la geolocalización, el micrófono y multitud de sensores de los teléfonos inteligentes.

La ACLU lo define como una fase transitoria a una «monitorización masiva en tiempo real». Esta tecnología no surge por mejoras, sino por el enorme poder de influencia de las entidades políticas y comerciales. Estas pueden hacer creer en que hay un valor en esas tecnologías mientras venden aparatos para hacerlo.

Cierto aire de artículo-denuncia-conspiración

Noticia
https://www.publicbooks.org/facial-recognition-is-only-the-beginning/

Microsoft, Amazon, Google, Vigilancia.

Questioning The Long-Term Importance Of Big Data In AI

No asset is more prized in today’s digital economy than data. It has become widespread to the point of cliche to refer to data as «the new oil.» As one recent Economist headline put it, data is «the world’s most valuable resource.» Data is so highly valued today because of the essential role it plays in powering machine learning and artificial intelligence solutions. Training an AI system to function effectively—from Netflix’s recommendation engine to Google’s self-driving cars—requires massive troves of data.

https://www.forbes.com/sites/robtoews/2019/11/04/questioning-the-long-term-importance-of-big-data-in-ai/#2d71ccc42177

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