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Matices de género: Descubriendo el sesgo de género y tipo de piel en los productos comerciales de IA

Gender Shades es una excavación de negligencia inadvertida que paralizará la era de la automatización y exacerbará la desigualdad si se deja que se encone.

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Informe de recompensas por daños algorítmicos

Lecciones de la divulgación de vulnerabilidades de ciberseguridad para el descubrimiento, la divulgación y la reparación de daños algorítmicos, dirigido por los investigadores de AJL Josh Kenway, Camille François, Sasha Costanza-Chock, Inioluwa Deborah Raji y la Dra. Joy Buolamwini.

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Tecnologías de reconocimiento facial en la naturaleza: Un llamado a una oficina federal

En Facial Recognition Technologies in the Wild: A Call for a Federal Office, los investigadores Erik Learned-Miller, Joy Buolamwini, Vicente Ordóñez y Jamie Morgenstern proponen un modelo inspirado en la FDA que categoriza las tecnologías de reconocimiento facial.

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Tecnologías de reconocimiento facial: Una cartilla

Tecnologías de reconocimiento facial: Una cartilla proporciona una introducción básica a la terminología, las aplicaciones y las dificultades de la evaluación de este complejo conjunto de tecnologías.

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Auditoría procesable: Investigación del impacto de los resultados de rendimiento sesgados de los productos comerciales de la IA

Aunque la auditoría algorítmica ha surgido como una estrategia clave para exponer los sesgos sistemáticos en las plataformas de software, nos cuesta entender el impacto real de estas auditorías.

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