5.27.4.14 Aplicaciones e Impacto Social (Parte II) (4 horas) [Habilidades AG-C08,AG-C09]

Referencias Bibliográficas: [Russell and Norvig, 2020,Alpaydin, 2020]

Temas

1. Una o más aplicaciones adicionales de IA a un amplio conjunto de problemas y diversos campos, como medicina, salud, sostenibilidad, redes sociales, economía, educación, robótica, etc. (elegir un área diferente de la elegida para el Núcleo CS):
   1. Formular y evaluar una aplicación específica como un problema de IA:
      1. Cómo lidiar con problemas mal especificados o mal planteados
   2. Disponibilidad/escasez y limpieza de datos:
      1. Limpieza y preprocesamiento básico de datos
      2. Sesgo del conjunto de datos
   3. Sesgo algorítmico
   4. Sesgo de evaluación
   5. Evaluación de las implicaciones sociales de la aplicación
2. Profundidad adicional sobre modelos generativos profundos desplegados:
   1. Introducción a cómo funcionan los modelos generativos de imágenes profundas (por ejemplo, a 2023, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion) incluyendo discusión de atención
   2. Introducción a cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes (por ejemplo, a 2023, ChatGPT, Bard) incluyendo discusión de atención
   3. Idea de modelos fundamentales, cómo usarlos, y los beneficios/problemas con entrenarlos a partir de grandes datos
3. Análisis y discusión del impacto social de la IA:
   1. ética
   2. Equidad
   3. Confianza/explicabilidad
   4. Privacidad y uso de datos de entrenamiento
   5. Autonomía humana y supervisión/regulaciones/requisitos legales
   6. Sostenibilidad

Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)

1. Analizar el impacto social de una o más aplicaciones específicas de IA del mundo real, identificando problemas respecto a ética, equidad, sesgo, confianza y explicabilidad [Evaluar]
2. Describir algunos de los modos de falla de los modelos generativos profundos actuales para lenguaje o imágenes, y cómo esto podría afectar su uso en una aplicación [Describir]