Fuente
Muchas veces hemos oído que determinado proceso de machine learning es sexista o racista pero, en realidad todo depende de la forma en que se entrena a estos procesos.
Cuando la IA se utiliza en diagnósticos médicos, selección de personal o cualquier otro proceso delicado, la opinión pública necesita tener la garantía de que los algoritmos no adquieran sesgos discriminatorios.
En este sentido, un equipo de investigadores, ha desarrollado una técnica que, según afirman, permitirá proporcionar estas garantías.
El estudio se basa en la idea de que si los resultados inseguros pueden ser definidos matemáticamente, también debería ser posible crear algoritmos que puedan aprender de los datos y evitar resultados no deseados.
Los algoritmos se han probado con éxito en la mejora de las predicciones de notas de los universitarios para eliminar los sesgos de género.
Fuente: agenciasinc.es, leer artículo original
https://www.agenciasinc.es/Noticias/Nuevos-algoritmos-vigilan-el-buen-comportamiento-de-la-inteligencia-artificial
English version
Interesante. Conforme avance más la inteligencia artificial, la filosofía será más y más necesaria.
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Hola @mauromar, eso suena extraño, están vigilando a las computadoras para que se porten bien… eso suena guay.
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Las máquinas en realidad no se portan ni bien ni mal pero hay algunos cabroncetes con bata blanca.
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Es bueno que le hayan prestado atención a este detalle, ya que lo menos que queremos son computadoras de desprecien personas, gracias por compartirlo @mauromar.
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Saludos @mauromar, hay una frase muy conocida “La vida se abre camino”. Al parecer la IA se refiere a eso, muchos sistemas comunes y simples han demostrado que mediante fallos repetitivos se abren camino, esperemos estos algoritmos se mantengan tal como los diseñaron…
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Bueno se supone que las matemáticas son perfectas o casi, deberían funcionar bien.
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La parte más delicada del machine learning es la de escoger bien el conjunto de datos con el que vamos a entrenar las redes neuronales.
Si por negligencia o mala leche los datos no son buenos, los resultados tampoco serán buenos.
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