-
Dilemas éticos asociados al uso de la IA en proyectos de investigación aplicada:
Comparto la matriz de saberes previos asociados al uso de la IA en la construcción de proyectos de investigación
Privacidad y seguridad de datos<b style=”font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>: ¿Qué consideraciones éticas existen sobre el uso de datos en proyectos de IA? Entender las leyes de protección de datos (GDPR, etc.). Evaluar los riesgos de la explotación de datos sensibles.
Transparencia y explicabilidad: ¿Qué significa que un sistema de IA sea explicable? ¿Por qué es importante la transparencia en proyectos de IA? Explorar cómo los algoritmos de IA pueden ser diseñados para ser más transparentes y comprensibles.
Impacto social y sesgo algorítmico: ¿Cómo puede la IA afectar a diferentes grupos sociales? ¿Qué es el sesgo algorítmico y cómo se puede mitigar? Profundizar en métodos para identificar y mitigar sesgos algorítmicos. Evaluar casos reales de impacto social.
Responsabilidad y rendición de cuentas: ¿Quién es responsable de las decisiones tomadas por una IA en un proyecto de investigación? Estudiar las normativas de responsabilidad ética en el uso de IA. Conocer frameworks éticos aplicables.
Consentimiento informado: ¿Cómo se garantiza que los participantes en un proyecto de investigación con IA están informados sobre el uso de sus datos? Analizar modelos de consentimiento informado específicos para proyectos de IA y su aplicación en la investigación.
Manipulación y autonomía humana: ¿En qué situaciones la IA puede afectar la autonomía o manipular decisiones humanas? Estudiar casos de manipulación algorítmica en investigación aplicada. Reflexionar sobre el impacto en la autonomía humana.
Ejemplo de uso de la matriz:
- Evaluación inicial: Se les pide a los participantes (investigadores o estudiantes) que llenen la columna de “Saberes previos” para ver qué tanto conocen sobre los dilemas éticos de la IA.
- Detección de necesidades: A partir de la evaluación, se identifican las áreas donde existe una mayor brecha de conocimiento.
- Planificación del aprendizaje: Los facilitadores o docentes pueden utilizar esta matriz para diseñar actividades formativas enfocadas en cerrar las brechas identificadas.
-
1 Reply
-
Buen día Eliecer,
Con relación a su intervención, considero un punto muy representativo lo relacionado con el consentimiento informado y el análisis de datos cuando se involucra IA en los proyectos de investigación, ya que considerando las normas legales aplicables en el tema, se hace precios garantizar la protección de la información y salvaguarda la información sensible y confidencial de los participantes que pueda llegar a ser capturada y con ello generar los ambientes de confianza para éstos. Así mismo, la necesidad de la interpretación de los datos por parte de los investigadores y no solo con el aporte de la IA es una pieza fundamental para este tipo de procesos.
Muchas gracias.
Saludos Cordiales,
Ing. Liliana Vargas Puentes
Log in to reply.