算法透明度:规范问题还是技术问题?

Carlos Fernando Araya Paz
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Dicho enfoque normativo o regulatorio resulta insuficiente para resolver el problema planteado, principalmente, porque ignora una premisa básica: la transparencia no es solamente un problema legal, sino también un problema tecnológico, que adquiere relevancia cuando se considera la naturaleza de los algoritmos involucrados, esto es, algoritmos de aprendizaje automático.Los algoritmos de aprendizaje automático, por su parte, constituyen una tecnología idónea para obtener una automatización de procesos más sofisticada, pues supone acceder a reglas más inteligentes, potentes y flexibles, que se van corrigiendo a medida que los datos de la muestra van evolucionando y reconociendo variaciones en función de muchísimos factores. 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摘要

随着技术的发展,基于机器学习算法的人工智能系统将越来越频繁地做出某些决定,如人员选择、信用授予或伴侣选择。这些决定中有许多可能包含偏见,导致影响该决定所涉及的主体的歧视性决定。为了揭示这些决策是如何做出的,算法透明度的概念被引入,并通过法规来实施。该政策方法或监管是不足以解决问题,主要是因为忽略了一个基本假设:透明度不仅是一个法律问题,也是一个技术问题,这一问题具有相关性时认为自然界相关算法,这是,自动机器学习算法。学习算法自动的一方面,是获得适当的技术流程自动化更加复杂,因为涉及获取更聪明、强大和灵活的规则,他们去纠正随着数据显示范进化变化认识到在许多因素的作用。然而,这些算法的复杂性意味着它们的模型的复杂性,这反过来又影响了解释的难度。监管方法忽视了上述复杂性,造成了不充分和僵化的监管框架。本文建议通过灵活的建议来克服这种观点,理解技术的作用,认识到它的价值并鼓励它的使用。简而言之,是鼓励和加强智利创新的建议。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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Transparencia algorítmica ¿un problema normativo o tecnológico?
Con la evolución de las tecnologías, cada vez va a ser más frecuente que ciertas decisiones tales como selección de personal, otorgamiento de crédito o selección de parejas, sean adoptadas por sistemas de inteligencia artificial estructurados sobre la base de algoritmos de aprendizaje automático. Muchas de esas decisiones pueden contener sesgos que derivan en decisiones discriminatorias que afectan al sujeto sobre el que recae dicha decisión.Para revelar cómo se adoptaron dichas decisiones, se ha recurrido a la idea de transparencia en materia de algoritmos, implementándola a través de regulaciones. Dicho enfoque normativo o regulatorio resulta insuficiente para resolver el problema planteado, principalmente, porque ignora una premisa básica: la transparencia no es solamente un problema legal, sino también un problema tecnológico, que adquiere relevancia cuando se considera la naturaleza de los algoritmos involucrados, esto es, algoritmos de aprendizaje automático.Los algoritmos de aprendizaje automático, por su parte, constituyen una tecnología idónea para obtener una automatización de procesos más sofisticada, pues supone acceder a reglas más inteligentes, potentes y flexibles, que se van corrigiendo a medida que los datos de la muestra van evolucionando y reconociendo variaciones en función de muchísimos factores. Sin embargo, el grado de sofisticación de estos algoritmos conlleva una complejidad de sus modelos que, a su vez, inciden en la dificultad para su interpretación.El enfoque normativo desconoce la complejidad antes mencionada, generando un marco regulatorio insuficiente y rígido. El presente artículo propone superar dicha visión a través de propuestas flexibles, comprendiendo el rol de la tecnología, reconociendo su valor y estimulando su uso. En definitiva, propuestas que fomenten y fortalezcan la innovación en Chile.
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