Los datos sobre nuestros comportamientos son el nuevo oro. Entramos en una nueva era impulsada por la computadora donde todas las organizaciones necesitan adoptar inteligencia artificial [VIDEO], tanto para crear valor dentro de la #organización como hacia los #clientes. Los clientes y ciudadanos esperan servicios personalizados y recomendaciones basadas en #AI. Las organizaciones que no cumplen con esto pierden rápidamente relevancia.

El potencial de creación de valor y ganancias de eficiencia:

Sin embargo, la tecnología está galopando y las ganancias a corto plazo relacionadas con AI a veces pueden ser seductoras. Si bien se crean grandes oportunidades con #algoritmos [VIDEO]y grandes cantidades de datos, surgen consideraciones críticas que deben abordarse.

Las ganancias deben establecerse en contra de consideraciones #éticas.

Por ejemplo, ¿cuánta información sobre la vida crítica de un cliente está bien utilizar para maximizar las ventas? ¿Dónde está dibujado el #límite? ¿Cómo podemos identificar todas las decisiones y recomendaciones basadas en el prejuicio histórico? ¿Cómo podemos crear una #visión general, rastrear al niño y guiar a principios éticos más a largo plazo?

Las consecuencias éticas negativas involuntarias de AI se pueden evitar implementando un enfoque activo y holístico para #gestionar los datos de los #clientes de una manera sostenible y ética a largo plazo. El enfoque y el interés en las #implicaciones de AI en un contexto ético más amplio están actualmente en explosión. Por ejemplo, en la #academia, Stanford y Harvard han comenzado a ofrecer cursos en AI y ética.

La política comienza a discutir los estándares, y las compañías incluyen #alianzas para tratar de resolver el problema.

#Deepmind de Google acaba de establecer una unidad de investigación para AI y ética.

Un estudio reciente de MIT y Boston Consulting Group muestra:

¿Por qué es tan difícil pasar por alto y controlar AI? Las suposiciones explícitas e implícitas se #reproducen mediante Algoritmos #autoportantes en datos en constante cambio. Esto hace que sea difícil revisar las posiciones y consideraciones éticas. Esto se debe a que #AI, en la mayoría de los casos, se programa contra las variables objetivo, tales como #ganancias, ventas y productividad en varios silos organizacionales.

Algunos #críticos argumentan que AI está integrado en contextos sociales sin la capacidad de medir el resultado. Son similares a realizar un #experimento sin preocuparse por anotar el resultado.

Hay una serie de consecuencias negativas no deseadas éticas con AI que quiero resaltar Al mismo tiempo, quiero hacerme #optimista para evitar estos #riesgos y consecuencias. No solo se pueden evitar; también pueden fortalecer los principios éticos y los esfuerzos de sostenibilidad e incrementar su impacto positivo en la sociedad.

Abuso de datos

Varios datos abiertos se combinan y crean inteligencia que perjudica la privacidad del individuo. Por ejemplo, los #procesos crediticios y #crediticios: ¿cuánta información es éticamente justificable utilizar?

Parcialidad del creador

AI no es neutral. Los valores éticos son hechos deliberada o inconscientemente por aquellos que escriben el algoritmo. Usualmente es un hombre También se pueden hacer diferentes #valores en diferentes partes de la #organización de programadores que no comprenden cómo se amplía el algoritmo en un contexto ético más amplio.