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Dilemas Éticos en la Inteligencia Artificial - Coggle Diagram
Dilemas Éticos en la Inteligencia Artificial
Problema de los algoritmos y los sesgos :warning:
Problema de los algoritmos y los sesgos
Los sistemas aprenden de datos con prejuicios
Pueden discriminar (por género, raza, clase social)
Ejemplo: reconocimiento facial menos preciso con personas de piel oscura o mujeres
Privacidad y vigilancia
IA que recopila datos personales sin consentimiento claro
Monitorización masiva por plataformas y gobiernos
Riesgo de abuso y pérdida de libertad
Responsabilidad y errores en la IA
Falta de control humano y transparencia
Fallos en decisiones críticas: diagnósticos médicos, coches autónomos
Dilema: ¿quién es responsable? ¿desarrolladores, usuarios, IA?
Reflexión en grupo sobre el papel de la IA en decisiones éticas :silhouettes:
IA en la administración de justicia
VENTAJAS
Procesa grandes volúmenes de datos
Acelera decisiones basadas en precedentes
RIESGOS
Reproducción de sesgos
Falta de empatía y juicio humano
OPINIÓN CRITICA
IA como apoyo, no sustituto del juez
Mantener equidad y responsabilidad humana
Automatización de la atención al cliente
VENTAJAS
Mejora eficiencia y tiempos
Alivia carga de trabajo humano
RIESGOS
Frustración por falta de comprensión contextual
Frustración por falta de comprensión contextual
PROPUESTAS
Siempre permitir acceso a atención humana
Diseño centrado en la experiencia del usuario
Sistemas autónomos de IA (sin intervención humana)
RIESGOS
Falta de transparencia
Pérdida de control humano
Fallos técnicos graves
PRINCIPIO ÉTICO
Autonomía sí, pero con responsabilidad clara
Supervisión humana y evaluación continua
BENEFICIOS
Mayor eficiencia y reducción de errores humanos