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La etica en inteligencia artifical para semilelros de investigación
En atención al objeto de este foro “Ética en la Inteligencia Artificial: Navegando dilemas en contextos disciplinares“ el foco seria en cuanto a los semilleros de investigación que para el caso me desempeño como líder de uno de ellos y dando respuesta lo solicitado se genera una matriz en el que se intenta a partir de saberes previos , se generan posibles ejemplos y como se afecta la práctica profesional.
Saberes previos : privacidad de los datos
Descripción: Conocimiento sobre la
importancia de proteger la información personal y sensible.Dilemas eticos : ¿Cómo asegurar la
privacidad de los datos utilizados por la IA? ¿Qué medidas tomar para evitar
el acceso no autorizado?Ejemplos Específicos: Uso de datos de
participantes en investigaciones sin su consentimiento explícito.Impacto en Teoría y
Práctica profesional: En teoría, se deben
establecer protocolos estrictos de manejo de datos. En la práctica, puede haber
brechas en la implementación de estas medidas.Saberes Previos: Transparencia y
ExplicabilidadDescripción: Entendimiento de la
necesidad de que los sistemas de IA sean comprensibles y transparentes.Dilemas eticos : ¿Cómo se puede garantizar
que los resultados generados por la IA sean explicables y comprensibles para
los investigadores?Ejemplos Específicos: Algoritmos de IA en
respuestas o problemáticas que no son comprensibles para los investigadores.<b style=”font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Impacto en Teoría y Práctica profesional:Teóricamente, los modelos
de IA deben ser auditables. En la práctica, la complejidad técnica puede
dificultar la transparencia.Saberes previos : Sesgo y Discriminación
Descripción: Los
sesgos pueden influir en los resultados de la IA.Dilemas eticos: ¿Cuales serian los pasos a seguir
para la identificación y mitigaciónde posibles los sesgos en los algoritmos de IA?Ejemplos Específicos: Algoritmos de evaluación o
selección que favorecen o no a ciertos grupos demográficos.Impacto en Teoría y Práctica profesional: En teoría, se deben
realizar auditorías de sesgo. En la práctica, puede ser difícil identificar y
corregir todos los sesgos.Lo anterior denota un serio llamado diferentes lideres y actores del ejercicio de la investigación (para el caso en particular) a revisar permanentemente mediante otros elementos (protocolos, documentos, articulos) la veracidad e idoneidad de los datos generados en diferentes actividades investigativas
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Página no encontrada - Centro de excelencia
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7 Replies
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Cordial saludo estimado compañero Byron, estoy de acuerdo contigo, es importante revisar el uso de la IA, en los procesos de investigación, principalmente, en los semilleros, ya que se debe analizar muchos datos para obtener resultado. Por eso, es importante que los estudiantes entiendan la implementación responsable de la IA.
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Buenas tardes compañero
Me parece muy acertada tu reflexión sobre la importancia de la privacidad, transparencia y sesgo en los semilleros de investigación, especialmente en el uso de IA, ya que en tu análisis de aborda de manera muy clara los dilemas éticos fundamentales que enfrentamos al trabajar con IA en los semilleros de investigación. Me gustaría adicionar que, en cuanto a la privacidad de los datos, la cuestión no solo se limita a evitar el acceso no autorizado, sino también a garantizar que los participantes comprendan completamente cómo se utilizarán sus datos.
En muchos casos, los sistemas de IA trabajan con grandes volúmenes de datos, y no siempre es evidente para los participantes cómo sus datos personales pueden ser reutilizados en otros contextos, lo cual plantea un dilema ético relacionado con el uso secundario de datos, donde los investigadores deben ser especialmente cuidadosos en garantizar que el consentimiento sea específico y que los datos no se usen para fines no autorizados sin el consentimiento explícito. Tal como mencionas, esto requiere protocolos muy estrictos, pero también una mayor transparencia en la comunicación con los participantes.
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Estimado compañero Byron me parece muy acertada y oportuna, especialmente al abordar los dilemas éticos en el uso de la IA en contextos investigativos. Byron señala de manera clara cómo el uso de estas tecnologías puede comprometer áreas clave como la privacidad de los datos, la transparencia y la mitigación de sesgos. Me parece relevante su énfasis en la necesidad de establecer protocolos estrictos y auditorías, algo que comparto totalmente, ya que muchas veces en la práctica estas medidas no se implementan de manera efectiva.
Asimismo, me parece interesante cómo relaciona los desafíos teóricos con las dificultades prácticas, como la falta de explicabilidad en los algoritmos o las brechas en la protección de datos. Su análisis sobre los sesgos también es crucial, ya que estos no solo afectan los resultados de las investigaciones, sino que pueden perpetuar desigualdades. En resumen, la reflexión de Byron resalta aspectos fundamentales que debemos tener siempre en cuenta al utilizar IA en investigación, y me parece un llamado importante a la acción para que todos los líderes en el campo revisemos y ajustemos constantemente nuestras prácticas.
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Byron aborda de manera detallada los dilemas éticos que surgen con el uso de la inteligencia artificial (IA) en los semilleros de investigación, resaltando tres áreas clave: la privacidad de los datos, la transparencia y explicabilidad, y el sesgo y la discriminación en los algoritmos. Su enfoque, basado en saberes previos y ejemplos específicos, destaca cómo estos dilemas pueden afectar tanto la teoría como la práctica profesional en la investigación.
En cuanto a la privacidad de los datos, Byron subraya la importancia de proteger la información personal y sensible de los participantes, un aspecto que, aunque teóricamente se debe asegurar con protocolos estrictos, en la práctica puede tener brechas en su implementación. Esto plantea preguntas críticas sobre cómo evitar el acceso no autorizado a los datos y asegurar que se cumplan los estándares éticos. Un ejemplo claro es el uso de datos en investigaciones sin el consentimiento explícito de los participantes, lo que puede comprometer la integridad del proceso investigativo. Aquí, el reto es implementar medidas rigurosas que protejan la información y garanticen que los participantes comprendan completamente cómo se utilizarán sus datos.
Respecto a la transparencia y explicabilidad, Byron menciona cómo es esencial que los sistemas de IA sean comprensibles tanto para los investigadores como para los participantes. En teoría, los algoritmos deberían ser auditables y transparentes, pero en la práctica, la complejidad técnica de estos sistemas puede dificultar la comprensión de los resultados generados. Esto representa un desafío significativo, ya que los investigadores podrían basar sus análisis en sistemas cuyas decisiones o procesos no son claros, lo que podría llevar a resultados ambiguos o erróneos. La falta de explicabilidad no solo afecta la confianza en la IA, sino que también limita la capacidad de los investigadores para ajustar o cuestionar los resultados.
El tema del sesgo y la discriminación en los algoritmos es un dilema ético central. Byron señala que los sesgos pueden influir en los resultados de la IA, afectando negativamente a ciertos grupos demográficos. En teoría, se deben realizar auditorías de sesgo para asegurar que los sistemas sean justos y equitativos, pero en la práctica, puede ser extremadamente difícil identificar y corregir todos los sesgos presentes en los datos. Los ejemplos que menciona, como algoritmos de evaluación o selección que favorecen a ciertos grupos, subrayan la urgencia de enfrentar este problema, ya que el sesgo no solo distorsiona los resultados de la investigación, sino que puede perpetuar desigualdades ya existentes.
Lo que hace que el análisis de Byron sea tan relevante es su capacidad para conectar los desafíos teóricos con las dificultades prácticas de la implementación de IA en contextos investigativos. Su reflexión hace un llamado a los líderes y actores en el campo de la investigación para que revisen constantemente la veracidad y la idoneidad de los datos generados, y ajusten sus prácticas de acuerdo con los protocolos éticos más estrictos. Como menciona, la transparencia y la auditoría continua son esenciales para evitar que la IA perpetúe errores o sesgos.
Los comentarios de sus compañeros, como el de Lina María, refuerzan la importancia de enseñar a los estudiantes a implementar la IA de manera responsable, y Diana María añade que la privacidad no solo implica proteger los datos, sino también garantizar que los participantes comprendan cómo se usarán sus datos en contextos futuros. Por su parte, Ángela María resalta la necesidad de que estos protocolos y auditorías se implementen efectivamente en la práctica, para evitar que los sesgos y la falta de transparencia comprometan los resultados de la investigación.
Sigue adelante, ¡estás formando una generación de pensadores críticos que harán la diferencia en el mundo!
Cordialmente
Tutor – Hugo Hernando Díaz
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Buen dia profesor Hugo, el análisis que planteas sobre los aportes de Byron sobre los dilemas éticos de la IA en la investigación es un aporte valioso. Sin embargo, su enfoque se centra principalmente en tres aspectos: privacidad, transparencia y sesgos. Si bien estos son fundamentales, se podría profundizar en otros dilemas como la responsabilidad en caso de errores, el impacto social de las decisiones algorítmicas y la propiedad intelectual de los resultados generados por las IAs. Además, se resalta la brecha entre la teoría y la práctica. Si bien existen protocolos y buenas prácticas, la implementación efectiva en
entornos de investigación a menudo enfrenta desafíos. Es necesario desarrollar herramientas y metodologías más robustas en investigación para garantizar la privacidad, la transparencia y la equidad en los sistemas de IA.Finalmente, sobre la importancia de la auditoría y la evaluación de los sistemas de IA para identificar y mitigar los sesgos, es crucial reconocer que la eliminación completa de los sesgos es un desafío complejo que requiere una comprensión profunda de los datos, los algoritmos y los contextos sociales.
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This reply was modified hace 3 months, 3 semanas by EFRAIN.
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This reply was modified hace 3 months, 3 semanas by
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Buen día Byron, un cordial saludo, de acuerdo con su postura yo también soy líder de un semillero del programa de ingeniería de sistemas en Girardot, planteo algunos dilemas que son importantes tenerlos en cuenta: ¿Cómo garantizar que los datos utilizados en los modelos de IA sean recopilados con el consentimiento informado de los participantes? ¿Qué medidas se deben tomar para proteger la identidad y la confidencialidad de los datos?, pues estos van a partir controlar de manera acertada el uso de los datos e información que son utilizados en la investigación para la producción de sus resultados, esto permitirá la confiabilidad de los mismos y de las fuentes que nos la provee y no otra propuesta por la IA. Efraín Másmela.
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Buen día profesor Hugo, el análisis que planteas sobre los aportes de Byron sobre los dilemas éticos de la IA en la investigación es un aporte valioso. Sin embargo, su enfoque se centra principalmente
en tres aspectos: privacidad, transparencia y sesgos. Si bien estos son fundamentales, se podría profundizar en otros dilemas como la responsabilidad en caso de errores, el impacto social de las decisiones algorítmicas y la propiedad intelectual de los resultados generados por las IAs. Además, se resalta la brecha entre la teoría y la práctica. Si bien existen protocolos y buenas prácticas, la implementación efectiva en entornos de investigación a menudo enfrenta desafíos. Es necesario desarrollar herramientas y metodologías más robustas en investigación para garantizar la privacidad,
la transparencia y la equidad en los sistemas de IA.Finalmente, sobre la importancia de la auditoría y la evaluación de los sistemas de IA para identificar y mitigar los sesgos, es crucial reconocer que la eliminación completa de los sesgos es un desafío complejo que requiere una comprensión profunda de los datos, los algoritmos y los contextos sociales. Efraín Másmela
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