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Principios y retos de una IA generativa responsable

Principios y retos de una IA generativa responsablevon Wilfred W. K. Lin Sie sparen 16% des UVP sparen 16%
Über Principios y retos de una IA generativa responsable

La IA generativa puede revolucionar muchos aspectos de nuestras vidas, pero también plantea importantes problemas éticos y sociales. El desarrollo responsable de la IA generativa requiere un enfoque reflexivo y proactivo para abordar estos retos.Principios de la IA Generativa ResponsableVarios principios pueden guiar el desarrollo y despliegue de la IA generativa responsable:Transparencia y explicabilidad: Los modelos de IA generativa deben ser transparentes y explicables, para que los usuarios puedan entender cómo generan resultados y toman decisiones. Esta transparencia es crucial para generar confianza y garantizar que los modelos no se utilicen de forma perjudicial o discriminatoria: Los modelos generativos de IA deben ser justos y no discriminatorios, evitando sesgos que puedan perpetuar o exacerbar las desigualdades existentes. Esto requiere una cuidadosa consideración de los datos utilizados para entrenar los modelos y la posibilidad de que el sesgo se amplifique a través del proceso generativo.Rendición de cuentas y responsabilidad: Los desarrolladores e implementadores de IA generativa deben ser responsables de las repercusiones de sus modelos.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786206933298
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 108
  • Veröffentlicht:
  • 11. Dezember 2023
  • Abmessungen:
  • 150x7x220 mm.
  • Gewicht:
  • 179 g.
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Beschreibung von Principios y retos de una IA generativa responsable

La IA generativa puede revolucionar muchos aspectos de nuestras vidas, pero también plantea importantes problemas éticos y sociales. El desarrollo responsable de la IA generativa requiere un enfoque reflexivo y proactivo para abordar estos retos.Principios de la IA Generativa ResponsableVarios principios pueden guiar el desarrollo y despliegue de la IA generativa responsable:Transparencia y explicabilidad: Los modelos de IA generativa deben ser transparentes y explicables, para que los usuarios puedan entender cómo generan resultados y toman decisiones. Esta transparencia es crucial para generar confianza y garantizar que los modelos no se utilicen de forma perjudicial o discriminatoria: Los modelos generativos de IA deben ser justos y no discriminatorios, evitando sesgos que puedan perpetuar o exacerbar las desigualdades existentes. Esto requiere una cuidadosa consideración de los datos utilizados para entrenar los modelos y la posibilidad de que el sesgo se amplifique a través del proceso generativo.Rendición de cuentas y responsabilidad: Los desarrolladores e implementadores de IA generativa deben ser responsables de las repercusiones de sus modelos.

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