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TEMA 12. Implicaciones filosóficas, éticas y legales en la aplicación de la inteligencia artificial

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implicaciones filosóficas éticas y legal

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9. Otro - Tema 4. publicación de resultados
10. Otro - Tema 3. financiación de proyectos
11. Otro - Tema 2. ciencia y método científico
12. Otro - Tema 1. origen y evolución de la inteligencia artificial
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 4. Ética y legalidad
Guía de Estudio: TEMA 12. Implicaciones filosóficas, éticas y legales en la aplicación de la
inteligencia artificial

1. Contexto legal aplicable a proyectos de inteligencia artificial
Definición:
El contexto legal aplicable a los proyectos de inteligencia artificial (IA) se refiere al conjunto de
leyes, regulaciones y normas que rigen el desarrollo, implementación y uso de tecnologías de IA.
Este marco legal tiene como objetivo proteger los derechos de los individuos, garantizar la
seguridad y la transparencia, y promover la innovación responsable.
Características:
1. Protección de datos personales: Las leyes de protección de datos, como el Reglamento
General de Protección de Datos (GDPR) en Europa, son fundamentales para proyectos de
IA que manejan información sensible.
2. Responsabilidad y culpabilidad: Determina quién es responsable en caso de fallos o
daños causados por sistemas de IA.
3. Transparencia y explicabilidad: Exige que las decisiones tomadas por sistemas de IA
sean comprensibles y justas para los usuarios afectados.
Ventajas:
 Promueve la confianza del público en las tecnologías de IA.
 Protege los derechos y la privacidad de los individuos.
 Fomenta la innovación dentro de un marco ético y seguro.
Desventajas:
 Puede imponer barreras burocráticas y ralentizar la innovación.
 La legislación puede no estar actualizada con los rápidos avances tecnológicos.
 Diferencias en la regulación entre países pueden complicar proyectos internacionales.
Recomendaciones:
 Mantenerse actualizado con las leyes y regulaciones locales e internacionales.
 Involucrar a expertos legales desde el inicio del proyecto.
 Implementar políticas de privacidad y seguridad robustas desde el diseño.

2. Sesgos, legalidad y responsabilidad
Definición:
El sesgo en la IA se refiere a prejuicios sistemáticos en los resultados de los algoritmos debido a

, datos de entrenamiento sesgados o metodologías defectuosas. La legalidad y la responsabilidad
se centran en la conformidad con las leyes y en la asignación de culpabilidad en casos de daños
o discriminación.
Características:
1. Sesgo de datos: Ocurre cuando los datos de entrenamiento no representan
adecuadamente la diversidad del mundo real.
2. Responsabilidad algorítmica: Definir quién es responsable de las decisiones y acciones
tomadas por un sistema de IA.
3. Cumplimiento legal: Asegurarse de que los sistemas de IA no violen leyes de igualdad y
no discriminación.
Ventajas:
 Identificar y mitigar sesgos puede mejorar la equidad y la precisión de los sistemas de IA.
 Claridad en la responsabilidad puede fomentar la confianza y la adopción de la IA.
 Cumplimiento legal protege a las empresas de litigios y sanciones.
Desventajas:
 Identificar y corregir sesgos puede ser técnicamente complejo y costoso.
 La asignación de responsabilidad puede ser ambigua en sistemas autónomos.
 El cumplimiento estricto puede limitar la flexibilidad y la creatividad en el desarrollo de IA.
Recomendaciones:
 Realizar auditorías regulares de los datos y algoritmos para identificar y corregir sesgos.
 Definir claramente las responsabilidades de los desarrolladores, operadores y usuarios de
IA.
 Asegurarse de que los sistemas de IA cumplan con las leyes de igualdad y no
discriminación.

3. Seguridad y tolerancia ante ataques
Definición:
La seguridad en la IA se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para resistir y recuperarse de
ataques cibernéticos y otras amenazas. La tolerancia ante ataques se centra en la resiliencia de
estos sistemas en presencia de intentos maliciosos de manipulación.
Características:
1. Seguridad de datos: Protección contra accesos no autorizados y pérdida de datos.
2. Robustez algorítmica: Capacidad de los algoritmos para funcionar correctamente incluso
ante entradas adversariales.
3. Recuperación de desastres: Planes y procedimientos para restaurar sistemas y datos
tras un ataque.
Ventajas:
 Mejora la confiabilidad y la estabilidad de los sistemas de IA.

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