Este documento de investigación explora el concepto innovador de «Red Teaming» en el contexto de la Inteligencia Artificial destinado a promover el bien social. Proporciona un marco estratégico para identificar los riesgos potenciales y los desafíos éticos asociados con las tecnologías de IA, al mismo tiempo que fomenta soluciones colaborativas que mejoran su:
La Lista de Verificación de Auditoría de IA es un componente vital del Programa de Apoyo a la Red de Expertos, diseñado para asegurar una supervisión sólida de los sistemas de inteligencia artificial. Esta iniciativa tiene como objetivo dotar a las organizaciones de herramientas y informes esenciales para evaluar las implementaciones de IA de manera efectiva, promoviendo la transparencia y la responsabilidad en la tecnología.
Este trabajo de investigación explora el concepto crucial de la explicabilidad de la IA, enfatizando su importancia en la construcción de confianza y comprensión en los sistemas de inteligencia artificial. Se adentra en varios tipos de explicaciones, incluyendo transparencia y fundamento, proporcionando información sobre cómo estos elementos contribuyen a la toma de decisiones de la IA:
Este documento describe el tercer borrador de un Código de Prácticas integral para la IA de propósito general, con el objetivo de establecer directrices y estándares que garanticen el desarrollo y uso ético de las tecnologías de inteligencia artificial. La iniciativa refleja un esfuerzo colaborativo de múltiples grupos de trabajo, enfatizando la responsabilidad y la transparencia:
Este artículo de investigación explora el impacto transformador de los grandes datos en la sociedad, destacando cómo los conocimientos basados en datos están remodelando industrias, mejorando la toma de decisiones y fomentando la innovación. Al examinar estudios de caso en diversos sectores, el estudio subraya tanto las oportunidades como los desafíos que plantea el:
Esta investigación explora un enfoque integral del ciclo de vida para mitigar los riesgos asociados con la inteligencia artificial, centrándose particularmente en el potencial de uso malicioso. Se enfatiza la importancia de la apertura en el desarrollo de la IA mientras se abordan los desafíos que surgen de ello. Al examinar las etapas de la implementación de la IA:
En un paisaje digital en rápida evolución, las organizaciones enfrentan desafíos crecientes para garantizar el cumplimiento de la IA. Esta investigación profundiza en estrategias efectivas de mitigación de riesgos, explorando medidas proactivas para protegerse contra posibles fallos en los sistemas de IA. Al identificar vulnerabilidades e implementar marcos robustos, las empresas pueden no solo:
Esta investigación presenta las Tarjetas de Datos, una herramienta diseñada para mejorar la transparencia y la responsabilidad en la documentación de conjuntos de datos para el desarrollo responsable de la IA. Al proporcionar información clara y estructurada sobre los conjuntos de datos, las Tarjetas de Datos buscan fomentar la toma de decisiones informada, asegurando que los usuarios comprendan el contexto, las limitaciones y:
En septiembre de 2023, se introdujo una Política de Escalado Responsable, enfatizando un compromiso con prácticas éticas en la formación y despliegue de modelos. Esta política describe pautas destinadas a garantizar un desarrollo y uso responsables, con actualizaciones disponibles para acceso público.
La Ley de IA: Camino hacia la Cumplimiento sirve como una guía práctica para auditores internos que navegan por el paisaje en evolución de las regulaciones de inteligencia artificial. Este recurso describe pasos esenciales y mejores prácticas para garantizar el cumplimiento, ayudando a las organizaciones a adaptarse a nuevos marcos legales mientras fomentan la innovación y el uso ético de la IA: