🔬

Constructor de Marco Ético de IA

Diseñe directrices éticas para sistemas de inteligencia artificial

🔬 Pruébalo ahora

¿Qué es esto?

Los marcos éticos de IA definen principios y reglas para desarrollar IA responsable. Las preocupaciones clave incluyen sesgo y equidad, transparencia, responsabilidad, privacidad, seguridad y el problema de alineación — asegurar que los sistemas de IA hagan lo que los humanos realmente quieren.

📖 Profundización

Analogía 1

Piense en construir un marco ético de IA como escribir una constitución para un nuevo país de máquinas. Así como una constitución equilibra la libertad individual con la seguridad pública, un marco de IA debe equilibrar la velocidad de la innovación con la protección humana, y diferentes comunidades sopesarán esas prioridades de manera diferente.

Analogía 2

Imagínese contratar a un nuevo empleado que sea increíblemente rápido y nunca duerma, pero que no tenga una brújula moral. Antes de permitirles tomar decisiones sobre préstamos, contratación o atención médica, debería crear un libro de reglas que cubra la equidad, la transparencia y la responsabilidad. Ese libro de reglas es esencialmente un marco ético de IA.

🎯 Consejos del simulador

Principiante

Comience ajustando el control deslizante Peso justo: observe cómo cambia la forma del gráfico de radar en tiempo real

Intermedio

Utilice un escenario aleatorio para probar su marco en diferentes aplicaciones de IA

Experto

En el modo Experto, reduzca el Umbral de sesgo para ver cómo los estándares más estrictos afectan la confianza general en las decisiones.

📚 Glosario

AI Alignment
Garantizar que los sistemas de IA persigan objetivos coherentes con los valores e intenciones humanos.
Bias
Errores sistemáticos en los resultados de la IA que reflejan prejuicios en los datos de entrenamiento o las elecciones de diseño.
Explainability
Capacidad para comprender y explicar cómo un sistema de IA llega a sus decisiones (XAI).
Fairness
Garantizar que la IA trate a todos los grupos demográficos de manera equitativa, evitando resultados discriminatorios.
Accountability
Asignación clara de responsabilidad por las decisiones de la IA y sus consecuencias.
Transparency
Apertura sobre cómo funcionan los sistemas de IA, sus limitaciones y los datos que utilizan.
Informed Consent
Los usuarios comprenden cómo la IA utiliza sus datos y lo aceptan voluntariamente.
Value Alignment
El desafío técnico de codificar los valores humanos en funciones objetivas de la IA.
Trolley Problem in AI
Aplicar dilemas éticos clásicos a sistemas autónomos que toman decisiones de vida o muerte.
AI Safety
Investigaciones que garanticen que los sistemas avanzados de IA se comporten según lo previsto sin causar daños no deseados.

🏆 Figuras clave

Stuart Russell (2019)

Profesor de UC Berkeley que reformuló la alineación de la IA como el desafío central, autor de 'Human Compatible'

Timnit Gebru (2020)

Investigador de ética de la IA que fue coautor de un artículo influyente sobre los riesgos de los modelos de lenguajes grandes y fundó el Instituto DAIR.

Joy Buolamwini (2018)

Investigador del MIT que fundó la Liga de la Justicia Algorítmica y expone los prejuicios raciales en el reconocimiento facial

Yoshua Bengio (2023)

Pionero del aprendizaje profundo (Premio Turing 2018) que se convirtió en una voz líder en la regulación de la seguridad de la IA

UNESCO (2021)

Publicada la primera Recomendación global sobre Ética de la IA, adoptada por 193 estados miembros

🎓 Recursos de aprendizaje

💬 Mensaje a los estudiantes

Explore el fascinante mundo de la creación de marcos éticos de IA. Todo descubrimiento comienza con curiosidad: no existe una única respuesta correcta, ¡sólo soluciones bien pensadas!

Comenzar

Gratis, sin registro

Comenzar →