4.2: Kasia Chmielinski
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Líder de Proyecto y Cofundador, Data Nutrition Project 126 www.linkedin.com/mx/kchmielinski/
Si bien el impulso es creer en la objetividad de la máquina, hay que recordar que los algoritmos fueron construidos por la gente. Cuando un juez humano toma una decisión, está dentro de nuestro derecho estar respetuosamente en desacuerdo. Entendemos que las personas no son infalibles y aprovechamos marcos como el proceso de apelaciones para abordar lo que sentimos que son injusticias. Debemos considerar los juicios determinados algorítmicamente de la misma manera exacta; si aceptamos ciegamente las decisiones determinadas algorítmicamente, estamos renunciando al importantísimo derecho de apelar e investigar lo que podrían ser injusticias por parte del algoritmo. El algoritmo sólo refleja lo que se le ha enseñado a creer, y muchas veces por un grupo de personas muy homogéneo. Así, la capacidad de apelar, junto a la importancia de diversificar el grupo de personas que están construyendo algoritmos, puede movernos por un camino hacia una mejor inteligencia artificial.
Referencias
- Hilary Ross y Nicole West Bassoff (29 de noviembre de 2018), “El 'Dataset Nutrition Label Project' aborda la salud y los estándares del conjunto de datos”, Medium, https://medium.com/berkman-klein-cen...s-658dc162dfbb