Conferencia: Justicia social, algoritmos y aprendizaje automático en la era del ‘Big Data’

Conferencia: Justicia social, algoritmos y aprendizaje automático en la era del ‘Big Data’

Cuando:
10 octubre 2018 a las 13:30 – 15:00
2018-10-10T13:30:00+02:00
2018-10-10T15:00:00+02:00
Donde:
Sala de Grados Manuel Medina. Paraninfo
Campus de Rabanales
Córdoba
Precio:
Gratuito

Desdel el grupo de investigación AYRNA han invitado al Dr. Javier Sánchez Monedero, antiguo miembro del Aula de Software Libre y que actualmente se encuentra trabajando en la Universidad de Cardiff, a que imparta una conferencia sobre «Justicia de Datos».

Resumen de la conferencia:

Vivimos en un mundo donde las personas somos constantemente convertidas en datos con diversos fines. Más allá de las cuestiones relacionadas con la privacidad y seguridad, cada vez existe más conciencia sobre la no-neutralidad de la tecnología y del impacto dispar que tiene su aplicación en la gestión de la sociedad. Lejos de ser imparciales, muchos algoritmos y modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que se están utilizando no sólo reproducen discriminaciones raciales, económicas o de género, sino que además producen un efecto amplificador de desigualdades sociales. 
 
Por ejemplo, podríamos hablar de los sistemas predictivos de apoyo a decisiones policiales que penalizan a barrios de clases bajas, el machismo aprendido por los sistemas de procesamiento de lenguaje natural, la discriminación racial en sistemas de apoyo a la decisión judicial o el uso de técnicas de Big Data para la auditoría de las ayudas sociales a las rentas bajas.
 
En este seminario hablaremos del aprendizaje máquina puesto en contexto de sus aplicaciones y veremos varias intersecciones del uso de estos algoritmos con cuestiones de justicia social, así como algunas respuestas emergentes desde la comunidad académica y la industria.
 
Esperamos poder disfrutar de un interesante debate sobre el rol de la universidad y la investigación en su interacción con la sociedad. 
 
Lectura recomendada para no familiarizados con evaluación de clasificadores: 

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