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Sesgos y ética en la IA

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ximena_plataforma
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Ecuador
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Sesgos y ética en la IAVersion en ligne

Terminología

par ximena_plataforma
1

Sesgo que se produce cuando los estereotipos y las suposiciones sociales erróneas se abren camino en el conjunto de datos del algoritmo, lo que inevitablemente conduce a resultados sesgados

2

Sesgo causado por datos incompletos

3

Supone que el modelo puede ser reproducido o replicado por un humano en un tiempo razonable a partir de sus datos y parámetros

4

Sesgo que puede producirse información errónea si el problema o la pregunta planteada no es totalmente correcta o específica

5

Sesgo que ocurre cuando la IA se basa demasiado en creencias o tendencias preexistentes en los datos, duplicando los sesgos existentes

6

Grado de acceso que se tiene a un conjunto de datos, información y conocimiento

7

Tipo de explicabilidad que hace comprensible el proceso de decisión para partes interesadas no técnicas

8

Se centra en el funcionamiento interno del modelo, buscando comprender cómo entradas específicas dieron lugar a determinadas salidas

9

Consiste en la capacidad de que un sistema de inteligencia artificial se someta a un proceso de evaluación de datos, algoritmos y procesos de diseño.

10

Acción que implica documentar de manera rigurosa los conjuntos de datos, procesos y algoritmos utilizados, con el fin de identificar los motivos de una decisión errónea y prevenir futuros fallos

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