Temas en Justicia Algorítmica

Resumen

Explore los desafíos de equidad algorítmica en la IA, desde los orígenes del sesgo hasta los marcos de equidad, con un enfoque en la Paridad Demográfica y la relación entre la clasificación justa y la regresión en los sistemas automatizados de toma de decisiones.

Programa de estudio

• Introducción a la Equidad Algorítmica
Definición e Importancia
Contexto Histórico e Impacto
• Orígenes del Sesgo en los Sistemas de IA
Sesgo en la Recolección y Representación de Datos
Sesgo en el Diseño Algorítmico
Estudios de Caso de Sesgo en IA
• Marcos de Equidad en IA
Resumen de Métricas de Equidad
Equidad de Grupo vs. Equidad Individual
Tensión entre Equidad y Precisión
• Paridad Demográfica
Definición y Formulación Matemática
Ventajas y Limitaciones
Aplicaciones Prácticas
• Relación entre Clasificación y Regresión Justas
Clasificación Justa: Conceptos y Técnicas
Regresión Justa: Enfoques y Desafíos
Comparación y Contraste de Medidas de Equidad
• Equidad en los Sistemas de Toma de Decisiones Automatizadas
Escenarios del Mundo Real: Calificación de Crédito, Contratación, Justicia Penal
Diseño de Sistemas de Decisión Justos
• Herramientas y Técnicas para Garantizar la Equidad
Métodos de Pre-procesamiento, En-procesamiento y Post-procesamiento
Herramientas de Detección y Mitigación de Sesgos
• Estudios de Caso e Investigación Actual
Avances Recientes en Equidad Algorítmica
Desafíos Emergentes y Oportunidades
• Implicaciones Éticas y Sociales de la Equidad Algorítmica
Equidad y Responsabilidad
Implicaciones Regulatorias y de Políticas
• Conclusión y Direcciones Futuras en la Equidad Algorítmica
Conclusiones Clave
Preguntas Abiertas de Investigación y Próximos Pasos

Asignaturas

Ciencias de la Computación