Pensamiento de diseño y marcos éticos para la Inteligencia Artificial: una mirada a la participación de las múltiples partes interesadas
Notice bibliographique
Résumé
Los marcos regulatorios, que determinan la participación de las partes interesadas, deben respetar los principios para una participación eficaz y que sea oportuna, inclusiva, transparente e iterativa. Sin embargo, la creación e implementación de marcos regulatorios sobre temas innovadores, en ocasiones, suele estar sesgada por una parte dominante en la discusión. Este artículo demuestra cómo el enfoque del pensamiento de diseño, principalmente en su fase de co-creación, es potencialmente propicio para la creación e implementación de las denominadas estrategias de Inteligencia Artificial (ia), debido a su énfasis en el respeto por la dignidad humana y otros atributos fundamentales, como la empatía, aunque plantea diversos retos para su aplicación. Este enfoque se basa en una metodología deductiva, a través del proceso de creación y socialización de las estrategias para la ia, que fueron desarrollados en Canadá y Colombia. Con este artículo se busca incentivar la innovación tecnológica y regulatoria a través del pensamiento de diseño para que sea considerado como parte integral de la convocatoria real de las múltiples partes interesadas, con el fin de facilitar la creación de un programa proactivo de ética digital para prevenir las preocupaciones relacionadas con la adopción de la ia a gran escala.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».