Evitando la trampa del formalismo: evaluación crítica y selección de métricas de equidad estadística en algoritmos públicos

Este artículo analiza las distintas métricas de equidad estadística utilizadas para medir el desempeño de los modelos de inteligencia artificial (IA) y propone criterios para su aplicación según el contexto y las implicancias jurídicas involucradas. En particular, el trabajo examina cómo estas métri...

詳細記述

書誌詳細

主要な著者:	Coddou Mc Manus, Alberto, Germán Ortiz, Mariana, Tabares Soto, Reinel
フォーマット:	Artigo
言語:	Espanhol
出版事項:	Universidad de los Andes 2025
主題:	discriminación algorítmica inteligencia artificial algoritmos públicos equidad estadística justicia algorítmica sesgo algorítmico algorithmic discrimination artificial intelligence algorithmic bias algorithmic justice public algorithms statistical fairness discriminação algorítmica inteligência artificial equidade estatística justiça algorítmica viés algorítmico
オンライン･アクセス:	https://hdl.handle.net/20.500.13089/14h5t https://journals.openedition.org/revestudsoc/59476
タグ:	タグ追加 タグなし, このレコードへの初めてのタグを付けませんか!