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

Resumen

Explore key challenges in AI trust development, from benchmark construction and evaluation methods to data quality issues and human trust factors in artificial intelligence systems.

Programa

• 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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Materias

Data Science