Fuentes de sesgo

Una empresa tecnológica ha desarrollado un modelo de IA generativa para ayudar a las empresas con la contratación. La IA crea y promociona descripciones de puestos, revisa y clasifica currículos y genera preguntas de entrevista personalizadas para cada candidato.

Explora la aplicación interactiva para entender dónde puede colarse el sesgo en los sistemas de IA y luego responde a la siguiente pregunta.

¿Cuáles de las siguientes son posibles preocupaciones de sesgo en este escenario?

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Familiarízate con el concepto de Generative AI y su capacidad para crear contenido, junto con sus aplicaciones reales y limitaciones. Profundizarás en las diferencias entre los modelos tradicionales de machine learning, Generative AI y la inteligencia general artificial (AGI), y explorarás los factores clave que impulsan el desarrollo de Generative AI.

Exercise 1: ¿Qué es la IA generativa?Exercise 2: Conocer la IA generativa Exercise 3: Trabajo con un modelo de IA generativa Exercise 4: Aplicaciones de la IA generativa Exercise 5: La IA generativa en el panorama del machine learning Exercise 6: Selección de la herramienta adecuada para el trabajo Exercise 7: Diferenciación entre la IA generativa y el ML tradicional Exercise 8: Más perros y GAN Exercise 9: La evolución de la IA generativa Exercise 10: Hacer avanzar el campo Exercise 11: Transformadores Exercise 12: Avances en IA generativa

En este capítulo cubrimos los pasos esenciales para crear modelos de Generative AI: investigación y diseño, recopilación de datos, entrenamiento del modelo y evaluación. Analizamos la importancia de contar con conjuntos de datos diversos y técnicas avanzadas de entrenamiento, así como distintos métodos de evaluación, comentando sus puntos fuertes y limitaciones.

Exercise 1: Diseño del modelo y recopilación de datos Exercise 2: Investigación y diseño Exercise 3: ¿Un conjunto de datos inesperado?Exercise 4: Entrenamiento del modelo Exercise 5: Factores que influyen en el entrenamiento del modelo Exercise 6: Técnicas para desarrollar modelos especializados Exercise 7: Evaluación del modelo Exercise 8: Animación PixAIr Exercise 9: Ayudar a Intellibrand a evaluar

Este capítulo se centra en el uso responsable de Generative AI. Abordamos los retos y las estrategias para mitigar el sesgo social, las cuestiones de propiedad intelectual y privacidad, y las consideraciones éticas para evitar usos indebidos. Concluimos explorando el enorme potencial y los riesgos de la inteligencia general artificial (AGI), junto con los enfoques para controlar sus resultados.

Exercise 1: Evaluación y mitigación del sesgo social Exercise 2: Fuentes de sesgo

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Exercise 3: Detección y mitigación del sesgo Exercise 4: Derechos de autor y propiedad Exercise 5: Consideraciones legales y de privacidad Exercise 6: Identificación de las reivindicaciones de propiedad intelectual Exercise 7: Aplicaciones responsables de IA generativa Exercise 8: Principios de uso Exercise 9: Implementación de prácticas responsables de IA Exercise 10: Inteligencia artificial general (AGI)Exercise 11: Características de AGI Exercise 12: Resultados de AGI

El capítulo 4 examina el potencial, el impacto y la integración de Generative AI en los flujos de trabajo humanos. Trata sobre los actores clave en el desarrollo de AI, desde universidades hasta empresas, y cómo la sociedad se adapta a la AI. Profundiza en las implicaciones de la AI para la productividad, la dinámica del empleo, la educación, los medios, el entretenimiento, los avances científicos y las consideraciones éticas.

Exercise 1: Introducción de nueva IA en flujos de trabajo anteriores Exercise 2: Aprovechamiento de la IA generativa para la ciencia de datos Exercise 3: Diseño de una nueva campaña de marketing Exercise 4: Avances en IA generativa Exercise 5: Código abierto, sí o no: esa es la cuestión Exercise 6: Aquellos maravillosos GAN Exercise 7: Preparación para un futuro de IA generativa Exercise 8: La IA generativa en la educación Exercise 9: El valor de las competencias en un mundo de IA Exercise 10: ¡Lo has conseguido!