lunes, 23 de septiembre de 2019



La inteligencia artificial (Artificial Intelligence, o AI) 

Resultado de imagen para inteligencia artificialEs la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.


El uso de la inteligencia artificial para la asesoría en la toma de decisiones:

El uso generalizado de sistemas de información ha hecho que surja un protagonista: los sistemas automatizados para la toma de decisiones que tienen la capacidad no solo de asesorar al usuario utilizando lenguaje natural, sino que, además, tienen la capacidad de tomar decisiones con base en modelos predictivos de alta precisión estadística dados por técnicas de machine learning.

Resultado de imagen para inteligencia artificialEs, precisamente, el uso del machine learning, entendido como la tecnología propia de la inteligencia artificial que le permite a la máquina aprender de la experiencia con base en los datos de entrada provistos, la figura que nos lleva a la reflexión sobre el uso avanzado de sistemas automatizados de toma de decisiones y nos muestra la necesidad de empezar a pensar en las herramientas jurídicas que vamos a brindar a la sociedad para el control de los problemas y situaciones que surjan de la implementación de este tipo de modelos.

 Todos los sistemas de información basan su funcionamiento en un hecho que jurídicamente es relevante: la recolección y procesamiento de datos. El aprendizaje de máquina que hoy sustenta el funcionamiento de software y aplicaciones que sirven a variados propósitos. El punto donde podemos examinar la relevancia de la recolección y tratamiento de datos es en la creación misma del sistema.

Los sistemas de aprendizaje de máquina se crean a partir de dos tipos de técnicas: supervisadas, que utilizan casos y datos predefinidos, ingresados y estructurados en su totalidad por el desarrollador, de tal manera que la máquina realiza el proceso de aprendizaje sobre un conjunto de variables ya predeterminado por su creador, y no supervisadas, en las cuales el desarrollador provee un conjunto de datos no necesariamente estructurados, de donde el sistema en sí mismo debe extraer la data relevante, hacer el procesamiento, sacar estadísticas y llegar por sí mismo a las predicciones o conclusiones.

Como puede notarse, el ingreso de datos para su procesamiento en procesos de aprendizaje de máquina procede directamente de quien creó el sistema, así como de quien lo configuró inicialmente con cualquier tipo de finalidad, ya sea comercial, académica, laboral, etc. Desde este punto de vista, los datos de entrada pueden estar sesgados de acuerdo con los rasgos de personalidad del propio desarrollador o de acuerdo con las clasificaciones y requerimientos que se hicieron inicialmente para el desarrollo del producto, sin que hasta el momento hayamos caído en cuenta de controlar este tipo de sesgo inicial que se imprime en los datos de entrada.

Los científicos del mundo entero han llamado la atención frente a este último aspecto, ya que los últimos desarrollos en materia de inteligencia artificial estarían desdibujando la “neutralidad” que creíamos implícita en las herramientas tecnológicas, para dar paso a sistemas que quizá promuevan sesgos o discriminación tan solo con su uso y sin que hasta el momento podamos percibir si esto sucede de manera intencionada.


Fuente:https://www.ambitojuridico.com/noticias/columnista-online/tic/inteligencia-artificial-toma-de-decisiones-y-regulacion

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