Uno de los aspectos más relevantes en IA es el hecho de que los datos que utilizamos para desarrollar algoritmos está repleto de sesgos sociales. Como es de esperar, los mismos algoritmos entonces también se encuentran viciados en este sentido.

Los sistemas de IA entrenados para analizar Rayos-X, pueden inferir la raza de un ser humano a través de las imágenes. ¿Cómo se sostiene entonces la objetividad del algoritmo?

Leo Celi

Profesor y Director de Investigación del Laboratorio de MIT

Dedicado al trabajo colaborativo de científicos y analistas de datos para dar soporte a los procesos de investigación con datos continuos del sistema de salud, Leo y su equipo de trabajo gestionan y mantienen las bases de historias de salud de más de 25.000 usuarios alrededor del mundo. Además de ser profesor del MIT, es autor de «Secondary Analysis of Electronic Health Records», con más de un millón de bajadas y traducido a 4 idiomas.