15 junio 2019
Nos conformamos con estar 20 minutos por delante
@ujue @merisu
APOCALIPSIS
SOLUCIONISMO
Lo público, privado, íntimo
Privacidad
Control social
Toma de decisiones
Trabajo
Vídeo cámaras UK
@bbcclick (2019). Could facial recognition cut crime?
https://www.bbc.com/news/av/technology-48228677/could-facial-recognition-cut-crime
El Khoury (2019). Google Photos has been asking users to help improve its facial recognition grouping
https://www.androidpolice.com/2019/04/26/google-photos-has-been-asking-users-to-help-improve-its-facial-recognition-grouping/
Newman (2014).
The costs of lost privacy: consumer harm and rising economic inequality in the age of Google.
Emerging Technology (2019). How a Google Street View image of your house predicts your risk of a car accident
https://www.technologyreview.com/s/613432/how-a-google-street-view-image-of-your-house-predicts-your-risk-of-a-car-accident/
Predicción del riesgo de accidente automovilístico
Verger (2017). AI can figure out a place’s politics by analyzing cars on Google Street View
https://medium.com/popular-science/ai-can-figure-out-a-places-politics-by-analyzing-cars-on-google-street-view-2ae78b4896a
Composición sociodemográfica del país
Peters (2018). Having A Heart Attack? This AI Helps Emergency Dispatchers Find Out.
https://www.fastcompany.com/40515740/having-a-heart-attack-this-ai-helps-emergency-dispatchers-find-out
El diseño de los objetos del futuro: La interacción entre el hombre y la máquina
"Los llamados 'sistemas inteligentes' se han vuelto cada vez más petulantes. Creen saber qué es lo mejor para nosotros. Pero su inteligencia es limitada”
Donald Norman (2010)
Chip Financial Ltd
https://getchip.uk/
Eslami et al. (2015).
“I always assumed that I wasn’t really that close to [her]”: Reasoning about Invisible Algorithms in News Feeds.
Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias.
Retrieved from https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
Las decisiones algorítmicas se representan:
Beer (2016). The social power of algorithms
"I would like to live in a world whose systems are built on rigorous, reliable, verifiable knowledge, and not on alchemy"
Ali Rahimi, AI researcher in Google (2018)
ALGUNAS LÍNEAS DE TRUSTWORTHY
ALGUNAS LÍNEAS DE TRUSTWORTHY
Carter et al. (2019). Activation Atlas
http://distill.pub/2019/activation-atlas
ALGUNAS LÍNEAS DE TRUSTWORTHY
ALGUNAS LÍNEAS DE TRUSTWORTHY
ALGUNAS LÍNEAS DE TRUSTWORTHY
AI KNOWLEDGE GAP: Hypothesized divergence between the number of AI systems and the number of studies that characterize the behavior of those systems. Manuel Cebrian & Iyad Rahwan (MIT)
ALGUNAS LÍNEAS DE TRUSTWORTHY
Inspiración "Pirámide de Maslow" + "The machines’ hierarchy of needs" de Bertran (2017)
Dos prototipos para testar nuestra reflexión teórica
Estudios previos:
Estudios superiores/inferiores a las máquinas según dominio
No les asociamos empatía
Muestra
249 participantes (55% Mujeres)
Condición Artista IA / Artistas Humanos
Nivel de emoción generada
"Ahora que has visto el vídeo de (estas artistas), ¿hasta qué punto dirías que te han emocionado?"
Nivel de sensibilidad atribuida
"¿Y cómo calificarías su sensibilidad?"
Atribuimos más sensibilidad y capacidad de emocionar cuando creemos que el artista es un humano que cuando creemos que es una máquina.
Emoción (M Artista IA = 3.17; M Artistas Humanos = 4.09; F(1, 247) = 7.64; p = .006)
Sensibilidad (M Artista IA = 4.03; M Artistas Humanos = 5.84; F(1, 247) = 28.9; p < .001)
Especular sobre el futuro de la relación Humano-Máquina
desde la narrativa de convivencia
mediante experimentos que persigan reducir la asimetría existente.