Desafíos en el Fomento de la Confianza y la Desconfianza en los Sistemas de IA

Resumen

Explorar los desafíos clave en el desarrollo de la confianza en la IA, desde la construcción de puntos de referencia y métodos de evaluación hasta problemas de calidad de los datos y factores de confianza humana en los sistemas de inteligencia artificial.

Programa de estudio

• Introducción a la Confianza en la IA
Definición e Importancia de la Confianza en la IA
Contexto Histórico y Evolución de la Confianza en la IA
• Construcción de Referencias para la Confianza en IA
Criterios para Referencias Confiables
Métodos para la Construcción de Referencias
Problemas Comunes en las Referencias Actuales
• Métodos de Evaluación de Confiabilidad
Evaluación Cuantitativa vs. Cualitativa
Herramientas y Técnicas para la Evaluación
Estudios de Caso de Métodos de Evaluación Efectivos
• Problemas de Calidad de Datos
Impacto de la Calidad de Datos en la Confianza
Sesgos en los Datos y su Mitigación
Mejores Prácticas para Asegurar la Integridad de los Datos
• Factores Humanos y Confianza en IA
Aspectos Psicológicos de la Confianza
Diseño Centrado en el Usuario para Sistemas Confiables
Comunicación de Decisiones de IA a los Usuarios
• Equilibrio entre Confianza y Desconfianza
Escenarios de Sobreconfianza y Desconfianza
Diseño para Niveles Adecuados de Confianza
Consideraciones Regulatorias y Éticas
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Análisis de Construcción de Confianza Exitosa en IA
Lecciones Aprendidas de Fracasos de Alto Perfil
• Direcciones Futuras en la Investigación de Confianza en IA
Retos Emergentes y Oportunidades
El Rol de los Enfoques Interdisciplinarios
Pronóstico de la Próxima Década de Confianza en IA

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Asignaturas

Ciencia de Datos