Justicia en los Modelos de Inteligencia Artificial: Nueva Perspectiva Basada en el Re-diseño de Algoritmos

En los últimos años, los modelos de inteligencia artificial han demostrado un potencial increíble para transformar industrias, desde la salud hasta las finanzas. Sin embargo, también han expuesto un problema preocupante: el sesgo algorítmico.

Equidad en modelos de inteligencia artificial: ¿Cómo mitigar la discriminación en presencia de múltiples atributos sensibles?

Supongamos que contamos con un modelo de aprendizaje de máquinas, f, que predice el precio de una prima de seguros, Y, para unos datos que incluyen un atributo sensible, como lo es el género. Puede existir una discriminación debido a un …

Trade-off entre justicia y ajuste: un caso de estudio de crimen

El estudio de la justicia algorítmica surge en 2011 con Cynthia Dwork [1], quien se basó en el principio de igualdad de oportunidades: todas las personas, sin importar sus características, deben poder acceder a las mismas oportunidades y beneficios.

Justicia algorítmica y sus limitaciones: Un teorema de imposibilidad

La justicia algorítmica en modelos de aprendizaje se refiere a la aplicación de principios éticos y de equidad en el desarrollo y uso de algoritmos de aprendizaje automático.