educación

El reconocimiento facial se basa en la IA para aprender los patrones de un rostro humano, y es una tecnología ampliamente utilizada por las empresas y el gobierno.

La IA equitativa se centra en el empoderamiento de las personas. La IA responsable se centra en hacer responsables a los creadores y vendedores de la IA de sus impactos.

Un antiguo cuantón de Wall Street hace sonar una alarma en los modelos matemáticos que impregnan la vida moderna - y amenazan con desgarrar nuestro tejido social.

Sasha Costanza-Chock explora cómo el diseño dirigido por la comunidad puede ayudar a desmantelar la desigualdad estructural y avanzar en la liberación colectiva.

Los asistentes al taller exploran la identidad, la presentación del género, la vigilancia de los rostros y las consecuencias del sesgo algorítmico.

Nuestro entusiasmo colectivo por aplicar la tecnología informática a todos los aspectos de la vida ha dado lugar a sistemas mal diseñados.

Ruha Benjamin se abre paso a través del bombo de la industria tecnológica para entender cómo las nuevas tecnologías pueden reforzar la supremacía blanca y profundizar la desigualdad social.

Una carta urgente de la Liga de Justicia Algorítmica

Safiya Noble da claras alarmas sobre la forma en que Google moldea nuestras vidas, mentes y actitudes.

Eubanks muestra los impactos de la minería de datos, los algoritmos de política y los modelos de predicción de riesgos en los pobres y la clase trabajadora de América.

Poema del Poeta del Código

Una poderosa mirada investigativa sobre la discriminación basada en datos y sobre cómo la tecnología afecta a los derechos civiles y humanos y a la equidad económica.

Cuando Safiya buscó en Google las palabras clave "chicas negras", "chicas latinas" y "chicas asiáticas", la primera página de resultados era de contenido adulto.

La Liga de la Justicia Algorítmica elogia esta decisión como un primer paso hacia la responsabilidad de la empresa de promover una IA equitativa y responsable.

La escéptica de los datos, Cathy O'Neil, descubre los oscuros secretos de los grandes datos, mostrando cómo nuestros algoritmos "objetivos" podrían de hecho reforzar el sesgo humano.