Nos centraremos mayoritariamente en cuatro de los principios hacia la IA fiable. Solidez y seguridad técnica, Privacidad y Gobernanza del dato, la Transparencia a través de la explicabilidad, y la diversidad, no discriminación y justicia o imparcialidad. Para conseguir una IA Responsable y Ética proponemos cinco líneas de investigación que cubren la explicabilidad y robustez en modelos de caja negra, privacidad con aprendizaje federado y blockchain y mitigación de sesgos.
Líneas de investigación
Explicabilidad para la mejora de la reproducibilidad, auditoría, certificación y gobernanza de la IA
Hacia el desarrollo de modelos generativos explicables
IA responsable y gobernable con Aprendizaje Federado y Blockchain como mecanismos de privacidad y trazabilidad
Mitigación de sesgos y brecha de responsabilidad: de la IA fiable a las máquinas éticas
