Ética e inteligencia artificial

desafíos y mejores prácticas

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.35699/2965-6931.2023.47673

Palabras clave:

inteligencia artificial, principio moral, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, sesgo del algoritmo

Resumen

El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) trajo consigo la necesidad de comprender su impacto social y sus implicaciones éticas. En este sentido, este artículo planteó y discutió las principales cuestiones éticas relacionadas con la IA, los principales obstáculos actuales en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y las mejores prácticas para desarrollar algoritmos éticos y justos. Los sesgos pueden perpetuarse fácilmente mediante el uso de datos desequilibrados y correlaciones sin fundamento. Ante esto, la colaboración entre los desarrolladores de algoritmos y otros especialistas se vuelve fundamental para comprender las diferentes perspectivas e identificar las formas sutiles de propagación de los prejuicios. La ética de los algoritmos no es un problema que se resolverá solo a través de un enfoque tecnológico; este problema también involucra cuestiones sociales, culturales, legales y políticas. Por lo tanto, el desarrollo tecnológico y la responsabilidad social deben ir de la mano, para evitar que se agraven las diferencias sociales.  

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Biografía del autor/a

Carolina de Melo Nunes Lopes, Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)

Engenheira Civil pela UFOP. Mestre e Doutoranda pela mesma instituição. Membro do Grupo de Pesquisa em Ciência de Dados aplicada à Engenharia - CIDENG-CNPq. Especialista em Engenharia de Avaliações e Perícias pela PUC MG . Atua em pesquisas sobre construções sustentáveis, avaliação de ciclo de vida, aproveitamento de resíduos e inteligência artificial.

Júlia Castro Mendes, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)

Professora adjunta na UFJF. Doutora e Mestre em Engenharia Civil pela UFOP na área de matrizes cimentícias sustentáveis. Jovem Docente Permanente do PPG em Engenharia Civil da UFOP e da UFJF. Coordenadora do CIDENG-CNPq - Grupo de Pesquisa em Ciência de Dados aplicada à Engenharia. Experiência em aprendizagem de máquina aplicada à materiais de construção, materiais e construção sustentáveis.

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Publicado

2023-12-07

Cómo citar

LOPES, C. de M. N.; MENDES, J. C. Ética e inteligencia artificial: desafíos y mejores prácticas. Revista da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, v. 30, n. fluxo contínuo, 2023. DOI: 10.35699/2965-6931.2023.47673. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistadaufmg/article/view/47673. Acesso em: 21 nov. 2024.