Data Equity: Foundational Concepts for Generative AI

Autor(es):
World Economic Forum
Editor: Ginebra : World Economic Forum 10/2023Descripción: 19 p. ; 1 documento PDFTipo de contenido: texto (visual)
Tipo de medio: electrónico
Tipo de soporte: recurso en línea
Tema(s): Inteligencia Artificial | Innovación | datos | equidad de datos | inteligencia artificial generativa | GenAI | tecnologías | democratización | brecha digital | modelos de datosRecursos en línea: Acceso a la publicación Resumen: Este documento se centra en la equidad de los datos dentro de los modelos fundacionales (modelo de aprendizaje automático a gran escala). Para ello se analiza tanto el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la sociedad como en el desarrollo futuro de las herramientas GenAI. Los objetivos de este informe son tres: establecer un vocabulario compartido para facilitar la colaboración y el diálogo; delimitar las preocupaciones iniciales para establecer un marco de investigación en el que puedan centrarse las partes interesadas; y dar forma al futuro desarrollo de tecnologías prometedoras. Como conclusión se destaca la importancia de integrar la equidad de los datos y las consideraciones éticas en cada fase del desarrollo de GenAI, desde la recopilación de conjuntos de datos hasta la formación y el resultado del modelo. Ignorar las cuestiones en este momento solo amplificará las desigualdades y aumentará las brechas digital y de datos en las sociedades.
Lista(s) en las que aparece este ítem: Economía del dato e IA | Novedades noviembre 2023
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Colección digital Acceso libre online 1000020177863

Este documento se centra en la equidad de los datos dentro de los modelos fundacionales (modelo de aprendizaje automático a gran escala). Para ello se analiza tanto el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la sociedad como en el desarrollo futuro de las herramientas GenAI.

Los objetivos de este informe son tres: establecer un vocabulario compartido para facilitar la colaboración y el diálogo; delimitar las preocupaciones iniciales para establecer un marco de investigación en el que puedan centrarse las partes interesadas; y dar forma al futuro desarrollo de tecnologías prometedoras.

Como conclusión se destaca la importancia de integrar la equidad de los datos y las consideraciones éticas en cada fase del desarrollo de GenAI, desde la recopilación de conjuntos de datos hasta la formación y el resultado del modelo. Ignorar las cuestiones en este momento solo amplificará las desigualdades y aumentará las brechas digital y de datos en las sociedades.

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