Muy importantes para el examen, muy sin más para la vida
| Principle | Description |
|---|---|
| Equidad | Los sistemas de IA deben tratar a todos las personas de forma equitativa. Los datos pueden reflejar bias que haga a los modelos discriminatorios. Los desarrolladores de sistemas de IA tienen que minimizar ese bias y comprobar que los sistemas sean equitativos. |
| Confiabilidad | La IA se basa en modelos probabilísticos que no son infalibles. Las aplicaciones de IA necesitan mitigar los riesgos de manera acorde. |
| Privacidad y seguridad | Los modelos se entrenan usando datos, los cuales pueden incluir información personal. Los desarrolladores de sistemas de IA deben asegurar que los datos de entreno son seguros, privados y que los modelos mismos no pueden revelar información privada (PII/PHI) o organizacional. |
| Inclusión | Los sistemas de IA deben estar abiertos para todo el mundo. Los desarrolladores de IA deben asegurar que no se excluyen a algunos usuarios. |
| Transparencia | Hacer los sistemas comprensibles a los usuarios y sus limitaciones potenciales. |
| Responsabilidad | Las personas y compañías que distribuyen sistemas de IA deben ser responsables de sus acciones. Deben definir y aplicar frameworks de gobernanza. |