Máquina Moral

Ted Talk: What moral decisions should driveless  cars make?

  • ¿Hay soluciones “correctas”?
  • ¿Contar con mayor información necesariamente resuelve el problema (tag-etiquetado personal)? En tal caso, ¿la maquina tendría derecho a juzgarte?
  • ¿Existen consecuencias legales importantes (penales)?
  • Si se hizo un “compliance” penal, ¿qué sucede?

De lo ético a lo legal

Una de las grandes áreas del Institute of Analytics ha sido la investigación y consultoría de esquemas regulatorios enfocados en proyectos tecnológicamente avanzados cuyo fin es la utilización de algoritmos para el análisis de Big data con fines comerciales y de implementación de políticas públicas.

De primera mano, nos hemos dado cuenta de cómo la falta de un marco legal específico y de una regulación ética impacta directamente en las estrategias que desarrollamos. Es importante destacar qué si bien la falta de regulación es un elemento a tomar en cuenta, también la sobre regulación tiene un impacto igualmente negativo.

Por lo anterior, es importante tener en mente cuál es, en nuestra opinión, el estado regulatorio óptimo para el desarrollo de proyectos que impliquen tecnologías novedosas como los algoritmos que analizan grandes volúmenes de datos.


Presentación

¿Qué se verá en el curso?

Éste curso se divide en cuatro secciones que a continuación se detallan brevemente:

  1. Ética y Doctrina de los Algoritmos de Inteligencia Artificial
  2. Privacidad y propiedad de datos
  3. Protección y arquitectura de producto de datos
  4. Workshop

Ética y Doctrina de los Algoritmos de Inteligencia Artificial

  • Busca determinar cuál es la importancia real de la ética en la tecnología, en especial en el departamento de TICs.
  • Se exponen cuáles son algunos retos a los que se enfrentan actualmente las TICs en materia ética a nivel mundial.
  • Busca dar una perspectiva general en tanto todos los países comparten estos retos, ya que el problema fundamental no tiene que ver con fronteras físicas ni legales, sino con la naturaleza fundamental del derecho, es decir, seguir siempre a las realidades sociales.
  • Se exponen también algunas soluciones a los problemas reales que se han presentado en otros países.
  • Se analiza si en realidad los dispositivos más comunmente utilizados para regular el comportamiento ético son eficientes (Códigos de ética internos).
  • En materia específica de regulación sobre algoritmos, exploramos cuál es (si es que existe) la regulación en México y en otros países, así como cuáles son sus alcances.

Privacidad y Proteccion de Datos

  • Se explicará, por medio de casos, cuáles son los retos que actualmente encuentra la protección y privacidad de datos.
  • Analizaremos las implicaciones legales del análisis de datos en la nube, a la luz de la regulación nacional e internacional, así como nuevas perspectivas para el otorgamiento del consentimiento de usuarios finales.
  • En cuanto al ámbito nacional, se puntualizan cuáles son las disposiciones legales aplicables y el impacto que estas tienen en la realidad.

Protección de Arquitectura de Producto de Datos

  • La sección se enfoca en identificar las áreas indispensables a proteger legalmente dentro de una arquitectura de producto de datos.
  • Analizaremos los regímenes regulatorios transnacionales privados y como impactan en el comportamiento de las empresas.
  • Por otro lado, se detalla la figura del Copyright y cómo de ésta derivan licencias para el uso de software, códigos o algoritmos.
  • Finalmente, se analiza el marco jurídico nacional y sus implicaciones en la protección de arquitectura de datos.

Estudio de Caso

  • Esta sección consiste en volver tangible todo lo expuesto de forma conceptual hasta ahora.
  • Se llevará de la mano con el director del IAN quien presentará un caso práctico para que los estudiantes puedan aplicar lo aprendido en clase. Después se abordará una extrapolación a un estudio de caso de HBS.