Bias in algorithms: Artificial intelligence and discrimination
Uloženo v:
Bias in algorithms: Artificial intelligence and discrimination. Viena, European Union Agency for Fundamental Rights, 2022, 106 p.
Ref.
607381
Umístění:
SIIS Archivo
Palabras clave:
Discriminación, Tecnología, Toma de decisiones, Evaluación, Calidad de la atención, Datos estadísticos, Europa
Discriminación, Tecnología, Toma de decisiones, Evaluación, Calidad de la atención, Datos estadísticos, Europa
Abstrakt:
La inteligencia artificial está presente en todas partes y afecta a todos, desde decidir qué contenido ven las personas en sus redes sociales hasta determinar quién recibirá prestaciones estatales. Las tecnologías de IA suelen basarse en algoritmos que realizan predicciones para respaldar o incluso automatizar por completo la toma de decisiones.<br><br> Este informe analiza el uso de la inteligencia artificial en la vigilancia predictiva y la detección de lenguaje ofensivo. Demuestra cómo el sesgo en los algoritmos aparece, puede amplificarse con el tiempo y afectar la vida de las personas, pudiendo conducir a la discriminación. Corrobora la necesidad de realizar evaluaciones más exhaustivas y exhaustivas de los algoritmos en términos de sesgo antes de que se utilicen para la toma de decisiones que puedan afectar a las personas.
La inteligencia artificial está presente en todas partes y afecta a todos, desde decidir qué contenido ven las personas en sus redes sociales hasta determinar quién recibirá prestaciones estatales. Las tecnologías de IA suelen basarse en algoritmos que realizan predicciones para respaldar o incluso automatizar por completo la toma de decisiones.<br><br> Este informe analiza el uso de la inteligencia artificial en la vigilancia predictiva y la detección de lenguaje ofensivo. Demuestra cómo el sesgo en los algoritmos aparece, puede amplificarse con el tiempo y afectar la vida de las personas, pudiendo conducir a la discriminación. Corrobora la necesidad de realizar evaluaciones más exhaustivas y exhaustivas de los algoritmos en términos de sesgo antes de que se utilicen para la toma de decisiones que puedan afectar a las personas.
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