En vídeo la conferencia de Ricardo Baeza-Yates sobre la evaluación de modelos de aprendizaje automático
¿Te perdiste la conferencia de esta mañana o quieres volver a ver algún momento? Ya está disponible el vídeo completo de «Evaluación de modelos de aprendizaje automático: ¿hasta cuándo nos engañaremos a nosotros mismos?», impartida hoy por Ricardo Baeza-Yates (KTH Royal Institute of Technology y Universitat Pompeu Fabra).
Índice de contenidos
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- 0:00Presentación del ponente, Ricardo Baeza-Yates
- 2:17Introducción: Emociones paleolíticas y tecnologías mágicas
- 6:33El problema de los datos: Aproximaciones a la realidad
- 9:44Errores no humanos: El caso de los coches autónomos
- 14:06El impacto social de los sistemas automatizados (Casos Robodebt y Holanda)
- 16:58El problema con la evaluación de la IA: Promedios vs. Diversidad
- 19:00La falacia de la caja negra médica y la «Paradoja del Jedi»
- 23:14Medición de la complejidad en modelos (Ejemplo de conteo de caras)
- 26:51IA: ¿Ingeniería o alquimia?
- 32:50Diferencias entre la toma de decisiones humana y la IA
- 35:41Errores críticos en IA (Ejemplos en clasificación de imágenes y cáncer)
- 41:04Pseudociencia predictiva y sesgos en la evaluación
- 46:26La Ley de Goodhart y la optimización predictiva
- 47:32El peligro de la IA Generativa y las falsas ilusiones de inteligencia
- 49:19Brecha digital y pérdida de habilidades cognitivas humanas
- 54:37Alucinaciones en ChatGPT: Un ejemplo personal
- 56:09El impacto de la IA generativa en la educación y el aprendizaje
- 59:36Huella de carbono y el enorme impacto ambiental de la IA
- 1:01:12Dilemas éticos aplicados a sistemas automatizados
- 1:03:49Gobernanza y principios para una IA responsable
- 1:05:48Conclusiones: Riesgos reales vs. Distracciones apocalípticas
- 1:08:30Turno de preguntas y respuestas (Q&A)
- 1:08:46Q&A 1: La regulación europea sobre IA (AI Act) y medición de riesgos
- 1:12:41Q&A 2: Impacto laboral y ética en las grandes empresas tecnológicas
- 1:14:38Q&A 3: Consejos sobre ética y tecnología para los estudiantes
