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Assessing AI : Surveying the Spectrum of Approaches to Understanding and Auditing AI Systems / Chinmay Deshpande, Ruchika Joshi, Evani Radiya-Dixit, Amy Winecoff, Kevin Bankston

By: Contributor(s): Publication details: Washington, D.C. : Center for Democracy & Technology ,2025Description: 72 páginas ; 1 documento PDFContent type:
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  • electrónico
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  • recurso en línea
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Summary: El informe del Centro para la Democracia y la Tecnología (CDT) examina diversas metodologías para evaluar y auditar sistemas de inteligencia artificial (IA), con el objetivo de garantizar su responsabilidad y transparencia. La investigación categoriza las prácticas de evaluación en cuatro objetivos principales: informar, evaluar, comunicar y cambiar. Además, analiza el alcance de las indagaciones, desde exploraciones amplias hasta análisis específicos, y destaca la importancia de la independencia en las evaluaciones, que puede variar desde auditorías internas hasta revisiones externas completamente independientes. En conclusión, el informe enfatiza la necesidad de un ecosistema sólido de gestión de riesgos y rendición de cuentas en la IA. Proporciona un marco para alinear las prácticas de evaluación con objetivos políticos y prácticos, promoviendo una comprensión más profunda y una gobernanza efectiva de los sistemas de IA.
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Informes CDO Colección digital Acceso libre online 1000020178413

El informe del Centro para la Democracia y la Tecnología (CDT) examina diversas metodologías para evaluar y auditar sistemas de inteligencia artificial (IA), con el objetivo de garantizar su responsabilidad y transparencia.

La investigación categoriza las prácticas de evaluación en cuatro objetivos principales: informar, evaluar, comunicar y cambiar. Además, analiza el alcance de las indagaciones, desde exploraciones amplias hasta análisis específicos, y destaca la importancia de la independencia en las evaluaciones, que puede variar desde auditorías internas hasta revisiones externas completamente independientes.

En conclusión, el informe enfatiza la necesidad de un ecosistema sólido de gestión de riesgos y rendición de cuentas en la IA. Proporciona un marco para alinear las prácticas de evaluación con objetivos políticos y prácticos, promoviendo una comprensión más profunda y una gobernanza efectiva de los sistemas de IA.

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