SocialCounterfactuals: Sondeando y Mitigando el Sesgo Social Interseccional con Contrafactuales

Resumen

Explore cómo se pueden usar contra-fácticos para sondear y mitigar el sesgo social interseccional en los sistemas de IA, examinando técnicas innovadoras para crear tecnología más equitativa.

Programa de estudio

• Introducción al sesgo social en la IA
Comprensión del sesgo social y su impacto
Interseccionalidad en los sistemas de IA
Resumen de técnicas de mitigación
• Introducción a los contrafactuales
Definición y teoría de los contrafactuales
Contexto histórico y aplicaciones en IA
• Explorando el sesgo social con contrafactuales
Técnicas para generar contrafactuales
Identificación del sesgo a través del análisis contrafactual
Estudios de caso: aplicaciones en el mundo real
• Mitigación del sesgo interseccional mediante contrafactuales
Diseño de modelos de IA resistentes al sesgo
Imparcialidad contrafactual: teoría y práctica
Estrategias para implementar mitigaciones contrafactuales
• Herramientas y marcos para el análisis contrafactual
Resumen de herramientas y bibliotecas populares
Sesión práctica: uso de herramientas contrafactuales
• Evaluación de metodologías contrafactuales
Métricas de éxito en la mitigación del sesgo
Desafíos y limitaciones en los enfoques actuales
Consideraciones éticas en el uso de contrafactuales
• Tendencias emergentes y direcciones futuras
Innovaciones recientes en la investigación contrafactual
El futuro de los sistemas de IA equitativos
Investigación continua y esfuerzos comunitarios
• Conclusión y resumen del curso
Principales conclusiones sobre contrafactuales y sesgo
Discusión: caminos hacia una tecnología más equitativa
• Proyecto final
Aplicación de los conceptos del curso a un problema del mundo real
Presentación y revisión por pares de soluciones

Asignaturas

Ciencias de la Computación