Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Equidad Algorítmica
Principios y métodos para garantizar que los sistemas de IA traten a todos los individuos de manera justa y no discriminatoria.
Transparencia e Interpretabilidad
Capacidad para comprender y explicar las decisiones de los modelos de IA para garantizar la confianza y la responsabilidad.
Sesgo de Datos
Identificación y corrección de distorsiones presentes en los conjuntos de entrenamiento que pueden afectar el rendimiento equitativo de los modelos.
Auditoría Algorítmica
Proceso sistemático de evaluación de sistemas de IA para detectar sesgos y verificar su conformidad ética.
Responsabilidad y Redevabilidad
Mecanismos para atribuir la responsabilidad de las decisiones automatizadas y garantizar recursos en caso de error o perjuicio.
Vida Privada y Protección de Datos
Técnicas y políticas para proteger la información personal en los sistemas de IA manteniendo su eficacia.
Justicia Procesal
Estudio de las equidades de los procesos de decisión algorítmica más allá de los únicos resultados finales.
Ética por Diseño
Integración proactiva de las consideraciones éticas desde la fase de diseño de los sistemas de IA.
Discriminación Algorítmica
Análisis de los mecanismos por los cuales los sistemas de IA pueden perpetuar o ampliar las desigualdades existentes.
Gobernanza de la IA
Marcos regulatorios y políticas para supervisar el desarrollo y el despliegue responsable de las tecnologías de IA.
Evaluación de Impacto Ético
Metodologías para anticipar y evaluar las consecuencias éticas de los sistemas IA antes de su puesta en producción.
Robustez Ética
Capacidad de los sistemas IA para mantener comportamientos éticos frente a ataques adversarios o condiciones imprevistas.
Derechos Digitales e IA
Estudio de las implicaciones de la IA en los derechos fundamentales de los individuos en el entorno digital.
Vigilancia Ética
Mecanismos de monitoreo continuo para garantizar el mantenimiento de los estándares éticos a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA.
Sesgo del Modelo
Identificación y mitigación de las distorsiones introducidas por las propias arquitecturas y algoritmos de aprendizaje.