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Casos de Ética en IA

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Casos de Ética en IA

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Casos sobre uso responsable de IA

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Rochester Caceres
Rochester Caceres
Nicaragua

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Casos de Ética en IA
 

Casos de Ética en IAOnline version

Casos sobre uso responsable de IA

by Rochester Caceres
1

En un sistema de reclutamiento que reproduce sesgos históricos, ¿qué principio ético se viola principalmente?

2

Si un modelo explica sus decisiones solo a nivel técnico, ¿qué principio de IA ética falta?

3

Una empresa usa datos de clientes sin consentimiento para entrenar un modelo, ¿qué principio se vulnera?

4

Un sistema de IA que toma decisiones críticas sin supervisión humana, ¿qué principio se incumple?

5

Un chatbot médico da indicaciones peligrosas sin advertencias: ¿qué principio se viola principalmente?

6

Una IA explica sus resultados con lenguaje claro para usuarios no expertos: ¿qué principio se fomenta?

7

Un modelo que otorga más recursos a ciertos grupos sin justificante: ¿qué principio se vulnera?

8

Si se informa a usuarios sobre el uso de IA y se obtiene su consentimiento, ¿qué práctica se aplica?

9

Una IA que oculta sus límites y capacidades para parecer humana: ¿qué problema ético surge?

10

Una empresa usa IA para eliminar empleos sin plan de mitigación: ¿qué principio se infringe?

Explicación

El sesgo perjudica la igualdad de oportunidades al discriminar candidatos. La transparencia y la privacidad son necesarias, pero el fallo principal es la equidad.

La explicabilidad es clave para entender y cuestionar decisiones. Seguridad, privacidad y uso responsable son importantes, pero no explicita por qué se toma la decisión.

Usar datos sin consentimiento infringe la privacidad y el derecho de los usuarios a decidir sobre su información.

La supervisión humana implica control y revisión en decisiones de alto impacto, reduciendo riesgos.

Prioriza evitar daño. La seguridad es crucial cuando hay riesgo para la salud.

Explicabilidad facilita el entendimiento y la confianza en el sistema.

La discriminación injustificada viola la equidad y principios de no sesgo.

Comunicar uso de IA y obtener consentimiento fomenta la confianza y el control del usuario.

Ocultar límites induce a engaño; la transparencia es fundamental para decisiones informadas.

La responsabilidad social y el resguardo de personas ante cambios laborales son claves para la ética.

 
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