miércoles, 27 de septiembre de 2023

La inteligencia artificial (IA) esplicación de Herman Lozano candidato al Concejo No.12 lista Lara


 Un vídeo con Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) se manifiesta en algoritmos cuyo desempeño es difícil de predecir o explicar. Estos algoritmos se aplican a cuestiones de la vida cotidiana de los ciudadanos, como por ejemplo el otorgamiento de un préstamo bancario, y han empezado a utilizarse por parte del gobierno electrónico. Actualmente se investiga la aplicación de IA a todos los campos del conocimiento. En este trabajo se refieren brevemente algunos desarrollos en las ciencias de la información y se presentan algunos de los desafíos que plantea la aplicación de IA, como el sesgo y la opacidad. Frente a estos desafíos hay opiniones de la ética de la información, el movimiento de software libre e investigaciones académicas para mejorar la explicabilidad de IA (XAI). Por último, se detalla sucintamente la estrategia de gobierno electrónico en Uruguay. Queda abierta la reflexión y, en particular, se recomienda la inclusión en la formación académica de estos temas en las carreras de bibliotecología.

1. Introducción

La inteligencia artificial (IA) es un área de la ciencia de computación que se relaciona con la matemática, la filosofía, la biología y la lingüística, entre otras, y que abarca distintos tipos de algoritmos para la resolución de problemas. Los algoritmos con los que lidiamos al realizar tareas cotidianas, como retirar dinero de un cajero, consisten en un procedimiento paso a paso de una secuencia de ejecución preestablecida. Sin embargo, los algoritmos de IA utilizan otros mecanismos y no se sabe a priori cómo será su ejecución ya que sus métodos son probabilísticos o económicos, lo cual les permite lidiar con información incompleta o incierta. Otra estrategia de IA para resolver problemas es la de representar el mundo de acuerdo a modelos, como las ontologías, que incorporan conceptos, propiedades y relaciones, y utilizan la lógica descriptiva para establecer axiomas que permiten razonar sobre el modelo.

Los agentes o sistemas de hardware . software, tienen propiedades de autonomía, habilidad social, reactividad y proactividad. La autonomía es un factor importante ya que estos agentes pueden actuar en forma flexible sin la intervención de otros sistemas o personas para cumplir un objetivo. La habilidad social de los agentes refiere a la capacidad de interacción con otras personas con mecanismos de negociación, cooperación o competencia. Los sistemas multiagentes son utilizados en IA con “algoritmos evolutivos” basados en la evolución de las generaciones en biología, o con “inteligencia de enjambre” que se inspira en las situaciones de la naturaleza donde los individuos –en este caso agentes- interactúan entre ellos y con el entorno de manera análoga a las abejas.

Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural utilizados para el análisis del lenguaje utilizan modelos basados en gramáticas formales y han ido mejorando su desempeño, como se puede apreciar en su utilización en la traducción automática y en el análisis de la polaridad de las frases para determinar su carga emocional.

Los algoritmos de aprendizaje automático son aquellos que ingestan datos –de entrenamiento- y con ellos construyen un modelo. Luego, utilizan este modelo para tomar decisiones o realizar predicciones, pero sin una programación explícita. Estos algoritmos presentan posibles problemas si la cantidad de datos de entrenamiento es pequeña o tienen algún tipo de sesgo, ya que en ese caso el modelo no representará la realidad adecuadamente.

La característica de los algoritmos de IA es la autonomía y la opacidad, o lo que se conoce como el problema de la “caja negra”. Las personas en el pasado estudiaban el comportamiento de los objetos mirando su interior y descifrando su comportamiento mecánico. En el caso de los algoritmos de IA, ese interior de la “caja” es negro u opaco, ya que no es sencillo entender cómo opera. Los desarrolladores tienen una influencia limitada en la forma en que se resuelven los asuntos de que trata el algoritmo. Pueden decidir los principios de la arquitectura básica, si es una red neuronal profunda, una máquina de vectores de soporte, un árbol de decisión, u otro sistema, y elegir un conjunto particular de parámetros de aprendizaje. Eligen un algoritmo de aprendizaje e identifican un ambiente apropiado en el cual los parámetros obtienen valores con los cuales resolver el problema en cuestión. Sin embargo, los desarrolladores no deciden los valores particulares de esos parámetros (los pesos de las conexiones en la red) y tampoco la forma en que los problemas serán resueltos. Además, esos parámetros pueden interactuar en modos no lineales o recurrentes, lo cual hace casi imposible de comprender o predecir la forma en que una entrada se transforma para generar una salida en particular.

Esta relativa falta de influencia en la operativa es justamente una gran ventaja, ya que los métodos de aprendizaje automático son a menudo capaces de identificar soluciones no intuitivas o sutiles, que probablemente no serían encontradas por los métodos tradicionales. La desventaja es que los sistemas programados son opacos, v.g. no puede comprenderse fácilmente su operativa y la forma de extraer conclusiones.

El área de humanidades digitales (HD) –que puede entenderse como la imbricación de la tecnología en las humanidades- abarca a casi todas las áreas de estudio de las ciencias de información (CI), con una faceta específica que se relaciona con la tecnología y con una mirada crítica y conceptual. Las HD constituyen una nueva perspectiva para el análisis y la interpretación de las CI. La IA es dentro de esta área una parte de desarrollo creciente que va permeando en todos los asuntos de manera directa o indirecta.

Como un caso de esta señalada permeabilidad de IA en todos las áreas puede mencionarse dentro de los metadatos de recursos educativos el estándar OBAA (Agents-based learning objects) que incluye conceptos como agentes y ontologías (Behr et al., 2021).

Pero la IA no solo se incorpora a las humanidades digitales o a las ciencias de la información en general, sino a todos los ámbitos de conocimiento y prácticas. Esta diseminación general de IA pone en foco las preocupaciones sobre los trabajos del futuro, porque se percibe que afectará la manera como se desarrollarán los procesos, y se prevé que muchos empleos ya no requerirán intervención humana. Por tanto, la interrogante es determinar cuáles serán los trabajos futuros y cómo formarse para esa eventualidad.

Existe la creencia de que las TIC eliminan puestos de trabajo, aunque esto no es necesariamente así, ya que en muchos procesos de automatización también hay creación de nuevos empleos que constituyen una fuente de oportunidad laboral de mayor especialización. Según Halal, Kolber, Davies & Global (2016), en el caso de IA hay escenarios en que se eliminarán más trabajos de los que se crearán. Por un lado, por sustitución de mano de obra, ya sea que los algoritmos realicen las tareas mejor, más rápidamente o en forma más barata, y, por el otro, debido a la presunción de que habrá escasas necesidades de nuevas actividades a desarrollar por trabajadores humanos. La cuestión es que la IA tiene mecanismos para absorber trabajos que tienen relación con la inteligencia o el conocimiento sin necesidad de arbitraje humano. La brecha socioeconómica y educativa se acentuará frente a estos desafíos, favoreciendo a los sectores poderosos frente a los vulnerables. Es por esta razón que es necesario establecer políticas públicas que operen sobre esta situación.

2. Inteligencia artificial y las ciencias de la información

Nuestra área profesional también será impactada por la IA y corresponde realizar un análisis detallado de los distintos desarrollos actuales y cómo impactarán en los servicios de las bibliotecas. En un trabajo anterior (Temesio Vizoso, 2021), se hace una revisión general de los usos de IA en el área de las ciencias de la información. Una de las áreas de gran interés y desarrollo que se perfilan con una perspectiva interdisciplinaria es el área de organización del conocimiento.

La organización del conocimiento refleja cómo este se organiza socialmente y cómo los sistemas de organización del conocimiento, tales como esquemas de clasificación o tesauros –y más recientemente ontologías-, representan la realidad. Tanto los profesionales de la información como los algoritmos buscan representar el contenido de los documentos a través de un conjunto de términos. Dentro de esta área, la representación de conceptos en un tesauro con las relaciones de herencia en subclases (término específico) y las relaciones asociativas entre clases (término relacionado), constituyen una formalización de una gran expresividad en un nivel inmediatamente anterior a las ontologías. Una ontología, además de la jerarquía de conceptos (clases) que se parangonan con las entradas de un tesauro, establece un conjunto de axiomas y afirmaciones que permiten razonamientos e inferencias a través de la lógica descriptiva.

SKOS (Simple Knowledge Organization System) es una iniciativa del W3C1 que modela, a través de datos semánticos (RDF), una forma de representar los esquemas conceptuales, como listas encabezamientos de materia, taxonomías, esquemas de clasificación, tesauros y cualquier tipo de vocabulario controlado. En el vocabulario SKOS,2 por ejemplo, el término skos:broader corresponde a la relación de subclase de una ontología que vemos en un tesauro como término genérico y que puede expresarse como dato semántico. Existe, por lo tanto, una convergencia entre la representación del conocimiento en las comunidades de organización del conocimiento y las comunidades de IA. Las comunidades de las ciencias de la información han empezado a usar ontologías y datos semánticos enlazados para representar sus colecciones en sus sitios web, aunque ello no ha estado exento de problemas. Como señalan Martínez Méndez, Pastor-Sánchez & López Carreño (2019), los conjuntos de datos abiertos enlazados en entornos bibliotecarios deben estar sujetos a la aplicación de las buenas prácticas de publicación de datos en la web, y la calidad de los metadatos en este contexto debe armonizarse siguiendo las recomendaciones de la W3C.

3. Desafíos éticos de la inteligencia artificial

Una reflexión sobre IA involucra necesariamente a la ética y, específicamente, a la ética de la información. Tal como señala Capurro (2005), la información en la era digital tiene aspectos que cuestionan desde aspectos que no son tecnológicos o científicos, sino filosóficos, y que atañen directamente al campo de las ciencias de la información. En línea con este autor, el concepto de ética de la información abarca todas las preguntas éticas relacionadas con la digitalización, el intercambio, la combinación y el uso de información digital, incluyendo la comunicación a través del medio digital. Asimismo, señala que la digitalización produce una necesidad de reorganizar la manera de relacionarnos con el conocimiento, de concebir una sociedad sostenible que pueda disponer el mismo a las generaciones futuras, y eso necesariamente implica el acceso abierto.

En el mismo sentido se expresa Rodríguez Ortega (2018), quien afirma que los retos en el futuro inmediato son la creación de interfaces de comprensión que medien entre los resultados algorítmicos y nuestras posibilidades de intelección; y la reconciliación entre la lógica computacional y la cognición humana. Esta reconciliación, señala, debe plantearse con un sentido crítico, considerando que la tecnología no es neutral y visibilizando las concepciones culturales e ideológicas embebidas, y además buscando imbricar la producción tradicional con procesos de IA.

Uno de los problemas de IA es la introducción de sesgos en los conjuntos de datos con que se alimentan los algoritmos, ya sea en forma voluntaria o inadvertida, lo cual conlleva a resultados inaceptables. Estas tendencias contribuyen a la continuidad de una exclusión de sectores desfavorecidos o minorías, y alientan visiones prejuiciosas que están incorporadas a nuestra cultura.

Un uso confiable de IA pasa por abogar que la misma sea inclusiva, responsable y explicable (XAI)3 buscando transparentar los modelos y lograr que los resultados sean entendibles incluso para interesados no tecnológicos. En este sentido, las recomendaciones de AI4IA (2020) son:

  • Los aspectos de ética de la IA tienen que ser accesibles, además de considerar el rol de las comunidades y la diversidad cultural en el diseño, desarrollo y entrenamiento.

  • La ética de la información ya figura en los programas de estudio, pero se recomienda incluir también aspectos de codificación de algoritmos, y a su vez los autores de los algoritmos deben recibir formación en ética de la información.

  • La ética, la transparencia, la dignidad humana y los derechos de los niños deben ser promovidos e implementados desde el inicio del desarrollo de un sistema de IA.

  • La necesidad de disminuir la brecha digital a todos los niveles se torna indispensable.

El concepto de FAIR aplicado a la IA,4 o lo que se podría denominar una IA inclusiva, consiste en no discriminar por características sensibles como el género, la etnia, la religión, la discapacidad o la orientación sexual. Como los modelos de IA se diseñan en una cultura que reproduce sesgos, es necesario testearlos para no excluir y violar los derechos humanos.

El movimiento del software libre promueve un software que respeta la libertad de los usuarios y la comunidad. A grandes rasgos, significa que los usuarios tienen la libertad de ejecutar, copiar, distribuir, estudiar, modificar y mejorar el software.5 Este movimiento fue inspirador de otros de apertura del conocimiento como el acceso abierto.

Para que se pueda ejercer la libertad de modificar una aplicación de IA de forma autónoma se requiere adherir a licencias de software libre,6 no solo el algoritmo, sino los datos de entrenamiento que se utilizan para generar los modelos. La IA demanda grandes conjuntos de datos para identificar patrones y correlaciones y si la cantidad no es suficiente el modelo del mundo no será correcto. Esto demanda no solo recursos tecnológicos y humanos, sino también un tiempo que permita realizar el entrenamiento. Estas necesidades conspiran contra la posibilidad concreta de utilizar la IA aún con el software y los datos libres, por lo que se aconseja poner en disponibilidad sin restricciones también los modelos entrenados de IA para mejorar la reutilización e inspección.

La transparencia de IA está diferenciada en apertura e interpretabilidad. Respecto a la apertura, corresponde al mismo concepto que se aplica a cualquier tipo de software. Sin embargo, la interpretabilidad es un elemento nuevo que significa la comprensión de cómo los datos que ingresan son procesados, de modo de identificar los factores que se toman en cuenta para realizar los resultados o las predicciones y su importancia relativa.7

Otro aspecto que señalan como buena práctica otros adherentes del software libre con respecto a la IA, es la utilización de listas de testeo –como las usadas en aeronáutica- que incluyan puntos acerca de cómo se construyó el conjunto de entrenamiento y como se pre procesó, la especificación del modelo y la arquitectura, la evaluación de la eficiencia, exactitud e inclusión, así como los riesgos conocidos y limitaciones.8

Respecto a los conjuntos de datos hay una propuesta (Gebru et al., 2021) que plantea estandarizar la documentación de los mismos de modo que cada conjunto sea acompañado por un formulario que exponga su motivación, composición, proceso de recolección y usos recomendados, entre otros elementos. De esta forma se facilita la comunicación entre los creadores del conjunto y los consumidores, fomentando además la transparencia y la responsabilidad en la comunidad de IA.

La transparencia y, su contrapartida, la opacidad, así como la explicabilidad son motivos de estudio. La opacidad, según Humphreys (2009), es relativa a un agente cognitivo en un determinado momento respecto a los elementos epistémicamente relevantes (Epistemically relevant elements, ERE). Este análisis pone en evidencia la propiedad epistémica de la opacidad con lo cual las necesidades de explicación corresponden al conocimiento – o su carencia- de los agentes cognitivos y en cada caso los elementos a explicar serán diferentes.

Tomsett, Braines, Harborne, Preece & Chakraborty (2018) exploran el ecosistema de los agentes que interactúan con el aprendizaje automático y los detallan:

  • Creadores o agentes que elaboran el sistema de aprendizaje automático (arquitectura, diseño, implementación, adiestramiento, documentación, implementación y mantenimiento).

  • Dueños u organizaciones.

  • Implementadores.

  • Operadores: proporcionan entradas y reciben las salidas del sistema.

  • Ejecutores: agentes que toman decisiones, reciben información de los operadores.

  • Sujetos de decisión: agentes que son afectados por decisiones tomadas por el ejecutor.

  • Sujetos de datos: agentes cuya información personal ha sido usada para entrenar el sistema.

  • Examinadores: agentes que auditan o investigan el sistema.

Establecida esta taxonomía, resulta claro que los EREs, para los distintos actores, son diferentes, y por tanto deben considerarse diversos tipos de explicaciones para transparentar los sistemas. Así, el problema de la “caja negra” se convierte en el problema de las “cajas negras”.

Zednik (2021) propone un marco de referencia normativo a partir del cual evaluar las explicaciones y las técnicas analíticas asociadas para la explicabilidad en IA. Existen, claro, limitaciones en estas técnicas, pero como en todo campo de investigación se avanza en su mejoramiento.

De acuerdo a las leyes de protección de datos personales existe un derecho de los sujetos de datos por lo cual debe garantizarse la explicación sobre el uso de sus datos de acuerdo a sus necesidades epistémicas. Este imperativo legal puede ser difuso desde el punto de vista normativo, pero desde la perspectiva ética y desde las razones filosóficas fundantes de estas leyes de gobierno electrónico, son incuestionables.

La ciencia puede resultar muchas veces compleja para la comprensión de agentes que no tienen formación de base científica y que confían en expertos que sí la tienen. En el caso de IA no se analizan cuestiones de ciencia teórica, son aspectos que tienen que ver con la vida de las personas. Las personas tienen derecho a entender por qué se rechaza, por ejemplo, una solicitud de préstamo. Si la explicabilidad de IA es muy compleja para que lo puedan comprender, habrá que fortalecer el rol de los examinadores, y no solo en los aspectos técnicos, sino en los éticos, para que se pueda confiar a través de ellos.

4. La inteligencia artificial en el gobierno

Capurro (2019, p. 33) sostiene que:

La sociedad, entendida como interacción entre ciudadanos libres y entre estos y el gobierno, tiene actualmente la tarea de fomentar la participación de todos en la creación de posibles futuros digitales sobre la base de reglas de juego limpias así como de promover la ilustración digital tanto en el sentido de educar en el manejo de las tecnologías digitales como de la reflexión crítica sobre ellas con relación a formas de vida sustentables.

La utilización de IA por parte del gobierno electrónico en ámbitos públicos que atañen a la vida de los ciudadanos, implica una responsabilidad a nivel gubernamental y la necesaria implicación de los ciudadanos en la aplicación de iniciativas que regirán sobre sus vidas.

En Uruguay, en marzo de 2019, la Agencia para la Sociedad de la Información y el Conocimiento conformó un grupo interdisciplinario de trabajo para desarrollar los principios generales y la estrategia a seguir en la aplicación de la Inteligencia artificial en el Estado uruguayo, y luego recibir los aportes de la ciudadanía.9

La estrategia estableció que el uso responsable de IA involucraba cuatro dimensiones: ética, normativa, técnica y social. Estos aspectos deberían estar presentes desde el diseño hasta la implementación de aplicaciones. El objetivo general de la estrategia es promover y fortalecer el uso responsable de IA en la administración pública. En ese marco, se identificaron cuatro pilares:

  • Gobernanza de IA en la administración pública.

  • Desarrollo de capacidades para la IA.

  • Uso y aplicación de la IA.

  • Ciudadanía Digital e IA.

En el área de desarrollo de capacidades, específicamente, se plantea priorizar la capacitación en contextos multidisciplinarios, generando habilidades que permitan comprender todas las dificultades, desafíos e impactos que se presentan al momento de utilizar IA en los servicios y procesos de la administración pública. Adicionalmente, a los perfiles técnicos y de negocio que se vinculan con las TIC en el ámbito público, surge la necesidad de incorporar nuevos perfiles, como por ejemplo, aquellos relacionados con formación humanística, cuyos aportes son fundamentales para mejorar la interacción entre los sistemas de IA y sus usuarios. Los principios generales de la estrategia son:

  • Finalidad: potenciar y complementar capacidad para mejorar la vida de las personas.

  • Interés general: garantizar la inclusión y la equidad. Reducir sesgos en datos y modelos que favorezcan prácticas discriminatorias.

  • Respeto de los derechos humanos: las libertades individuales y la diversidad.

  • Transparencia: poner a disposición los algoritmos y datos utilizados para el entrenamiento de la solución y su puesta en práctica, así como las pruebas y validaciones realizadas. Exponer explícitamente los procesos que utilicen IA.

  • Responsabilidad: contar con un responsable claramente identificable y que responda por las consecuencias derivadas del accionar de la solución.

  • Ética: cuando la aplicación y/o el desarrollo de soluciones basadas en IA presenten dilemas éticos, estos deben ser abordados y resueltos por seres humanos.

  • Valor agregado: se utilizará IA solamente cuando se agregue valor a un proceso.

  • Privacidad por diseño: desde el diseño se considerará la privacidad de las personas.

  • Seguridad: cumplir desde el diseño con los principios básicos de la seguridad de la información.

La Alianza para el Gobierno Abierto (AGA)10 plantea que cada país realice un plan de gobierno abierto (GA) con un conjunto de iniciativas que aporten al logro de los pilares de GA como la transparencia, la rendición de cuentas y la participación. Estas iniciativas se denominan compromisos de GA.

En el 5to. Plan de Acción Nacional de Gobierno Abierto 2021-2024, donde se exponen en su compromiso 1.6, se propone un observatorio de uso de inteligencia artificial en el estado que irá desde el 1/5/2022 hasta el 1/6/2024, que plantea promover y fortalecer el uso ético, responsable, seguro y confiable de IA.11

La estrategia mencionada recoge recomendaciones de Guías del Grupo de alto nivel de IA de la comisión europea (AI HLEG, 2019). Este grupo también trabajó en recomendaciones de políticas e inversiones destacando la educación en IA, desde el nivel escolar a la universidad, y la adopción de un marco regulatorio y una gobernanza adecuada.

Reflexiones finales

Es necesario profundizar en las carreras de bibliotecología y archivología la educación en tecnología, pero no solo en los aspectos instrumentales, sino también en los marcos de pensamiento que la sustentan y su análisis crítico. Será necesario insistir en la educación en el pensamiento computacional, el pensamiento lógico matemático, los modelos conceptuales y todo tipo de herramientas metodológicas de representación del mundo, que son incorporadas a los modelos algorítmicos.

La epistemología incorporada a este tipo de percepción constituye un conocimiento del que no hay que privarse si se va a interpretar nuestro presente, y futuro, y se van a constituir actores que percibirán la urdimbre de la realidad digital. Es importante saber para poder entender, interpretar y luego actuar para hacer sostenible un futuro digital. En ese sentido, fortalecer la educación en el área de las HD en general, e incorporar específicamente el tema de IA con el enfoque crítico y no instrumental en los programas de las carreras de ciencias de la información, es un camino a profundizar. Este trayecto a emprender es particularmente importante en nuestra región donde la implicancia política y ética de la inclusión es tangible.

Las bibliotecas llevan un rol de larga data en equilibrar las colecciones y en la defensa de todas las voces. Los profesionales de la información tienen un papel ahora en equilibrar los conjuntos de datos de entrenamiento para IA que aseguren la diversidad y protejan todas las perspectivas.

La interpretabilidad, la transparencia y la explicabilidad de los algoritmos puede ser cuantificable, y constituye un derecho de los ciudadanos solicitar que se cumplan niveles adecuados de conocimiento sobre los mismos en cuanto ellos tienen el rol de sujetos de decisión y serán afectados por las decisiones que son tomadas a través de IA. El marco regulatorio y la gobernanza en IA que son promovidos por el gobierno electrónico deben contemplar una perspectiva ética y los ciudadanos tenemos un papel en la participación para que ello se cumpla.

Referencias

AI HLEG (2019). High-Level Expert Group on Artificial Intelligence: ethics guidelines for trustworthy AI. Recuperado de https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/expert-group-ai

AI4IA (2020). Artificial Intelligence for Information Accessibility final conference report. Recuperado de https://www.i-c-i-e.org/post/ai4ia-final-conference-report

Behr, A. et al. (2021). Enhancing learning object repositories with ontologies. In World Conference on Information Systems and Technologies (pp. 463-472). Springer, Cham. Recuperado de http://repositorioaberto.uab.pt/handle/10400.2/10693?locale=en

Capurro, R. (2005). Ética de la información. Un intento de ubicación. Códices, 1(2), 89-97. Recuperado de https://ciencia.lasalle.edu.co/cgi/viewcontent.cgi?article=1016&context=co

Capurro, R. (2019). Futuros digitales: breve ensayo sobre la vida sostenible en la era digital. Mètode: revista de difusión de la investigación, 3(102), 32-37. Recuperado de https://metode.es/wp-content/uploads/2019/09/102ES-DOC-capurro-futuros-digitales.pdf

Gebru, T. et al. (2021). Datasheets for datasets. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/1803.09010.pdf

Halal, W., Kolber, J., Davies, O. & Global, T. (2016). Forecasts of AI and future jobs in 2030: muddling through likely, with two alternative scenarios. Journal of futures studies, 21(2), 83-96.

Humphreys, P. (2009). The philosophical novelty of computer simulation methods. Synthese, 169(3), 615–626.

Martínez Méndez, F. J., Pastor-Sánchez, J-A. & López Carreño, R. (2019). Linked open data en bibliotecas: estado del arte. Information research, 25(2). Recuperado de http://InformationR.net/ir/25-2/paper862.html

Rodríguez-Ortega, N. (2018). Cinco ejes para pensar las humanidades digitales como proyecto de un nuevo humanismo digital. Humanidades digitales: sociedades, políticas, saberes Artnodes (22), 1-6. http://dx.doi.org/10.7238/a.v0i22.3263

Temesio Vizoso, S. G. (2021). Inteligencia artificial en GLAM: políticas de información. En VI Jornadas de Intercambio y Reflexión acerca de la Investigación en Bibliotecología, La Plata, Argentina. Recuperado de https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/library?a=d&c=eventos&d=Jev14285

Tomsett, R., Braines, D., Harborne, D., Preece, A. & Chakraborty, S. (2018). Interpretable to whom? A role-based model for analyzing interpretable machine learning systems. Recuperado de https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1806/1806.07552.pdf

Wooldridge, M. & Jennings, N. R. (1995). Intelligent agents: theory and practice. The knowledge engineering review, 10(2), 115-152.

Zednik, C. (2021). Solving the black box problem: a normative framework for explainable artificial intelligence. Philosophy & technology, 34(2), 265-288.

Notas

1 World Wide Web Consortium W3C: https://www.w3.org/

3 eXplainable Artificial Intelligence.

4 FAIR tiene el significado de justo, equitativo, sin sesgos. En IA, FAIR tiene el sentido de prevenir sesgos hacia determinados subgrupos y mitigar su discriminación.

HTML generado por Redalyc a partir de XML-JATS4R. Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto.

Importancia del Software Libre en el desarrollo de los pueblos afirma Hermán Lozano Candidato al Concejo de Bogota Lara No.12

 Lea El Criterio

 


 

 El software libre es un software que respeta la libertad de los usuarios y la comunidad. A grandes rasgos, significa que los usuarios tienen la libertad de ejecutar, copiar, distribuir, estudiar, modificar y mejorar el software.

La definición de software libre estipula los criterios que se tienen que cumplir para que un programa sea considerado libre. Estos criterios se basan en cuatro libertades fundamentales:

Libertad 0: La libertad de ejecutar el programa, para cualquier propósito.

Libertad 1: La libertad de estudiar cómo trabaja el programa, y cambiarlo para que haga lo que usted quiera. El acceso al código fuente es una condición necesaria para ello.

Libertad 2: La libertad de redistribuir copias para que pueda ayudar al prójimo.

Libertad 3: La libertad de mejorar el programa y publicar sus mejoras, y versiones modificadas en general, para que se beneficie toda la comunidad. El acceso al código fuente es una condición necesaria.

El software libre se diferencia del software propietario en que el código fuente del software propietario está oculto al usuario, mientras que el código fuente del software libre está disponible para que cualquiera lo vea, lo use y lo modifique.

El software libre tiene muchos beneficios, entre los que se incluyen:

Libertad: El software libre le da a los usuarios la libertad de usar el software como quieran, sin restricciones impuestas por un propietario.

Accesibilidad: El software libre es generalmente más accesible que el software propietario, ya que está disponible de forma gratuita o a un costo muy bajo.

Seguridad: El software libre es generalmente más seguro que el software propietario, ya que es más fácil de revisar y corregir errores.

Transparencia: El software libre es más transparente que el software propietario, ya que el código fuente está disponible para que cualquiera lo vea.

El software libre se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas operativos hasta aplicaciones de productividad. Algunos ejemplos de software libre incluyen:

Sistemas operativos: Linux, FreeBSD, OpenBSD

Navegadores web: Firefox, Chromium

Ofimática: LibreOffice, OpenOffice

Editores de texto: Vim, Emacs

Entornos de desarrollo integrados: Eclipse, Visual Studio Code

Bases de datos: MySQL, PostgreSQL

Servicios web: Apache, Nginx

El software libre está creciendo en popularidad, y cada vez más personas están adoptándolo. El software libre tiene el potencial de transformar el mundo, haciendo que la tecnología sea más accesible, segura y transparente.





La revolución del software libre es un proceso gradual que se ha estado desarrollando durante décadas. Sin embargo, aún queda mucho por hacer para que el software libre sea la norma en lugar de la excepción.

Para crear una revolución con el software libre, debemos centrarnos en los siguientes objetivos:

Incrementar el conocimiento sobre el software libre: Para que más personas adopten el software libre, es importante que comprendan sus beneficios. Debemos promover la educación sobre el software libre en las escuelas, las universidades y la sociedad en general.

Mejorar la calidad del software libre: El software libre debe ser tan bueno como el software propietario. Para ello, debemos invertir en el desarrollo de nuevo software libre y en la mejora del software existente.

Facilitar el uso del software libre: El software libre debe ser fácil de instalar, usar y mantener. Debemos desarrollar herramientas y recursos que hagan que el software libre sea más accesible para las personas de todos los niveles de habilidad.

A continuación, se presentan algunas acciones concretas que podemos tomar para ayudar a crear una revolución con el software libre:

Usa software libre en tu vida cotidiana: Esto ayudará a demostrar que el software libre es una opción viable y que puede satisfacer las necesidades de las personas.

Apoya proyectos de software libre: Puedes donar dinero, tiempo o recursos para ayudar a desarrollar y mejorar el software libre.

Educa a los demás sobre el software libre: Comparte tus conocimientos y experiencias con tus amigos, familiares y compañeros de trabajo.

Si todos trabajamos juntos, podemos crear un mundo en el que el software libre sea la norma. Esto tendría un impacto positivo en la sociedad, ya que el software libre es más democrático, accesible y sostenible que el software propietario.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de cómo el software libre puede crear una revolución:

Educación: El software libre puede democratizar la educación al proporcionar herramientas y recursos de aprendizaje gratuitos y de código abierto.

Salud: El software libre puede mejorar el acceso a la atención médica al proporcionar herramientas de diagnóstico y tratamiento de código abierto.

Medio ambiente: El software libre puede ayudar a proteger el medio ambiente al reducir la dependencia de los productos y servicios de tecnología propietario.

El software libre tiene el potencial de transformar el mundo. Al trabajar juntos, podemos crear una revolución que beneficie a todos.


Significado para que Bogotá sea Renaciente, Ecologista y Progresista en la revolución del Software Libre

  Lea Noticias Linux en el Periódico El Criterio

Significado para que Bogotá sea Renaciente, Ecologista y Progresista propuesta de Herman Lozano Concejal 12 Lara. Yo Herman Lozano Quiero ser Tu Voz en el Concejo Vote por la Lista de Lara 12.


 

En el contexto para las elecciones del 29 de Octubre, como candidatos independiente Rodrigo Lara candidato a la Alcaldía y Herman Lozano como candidato al Concejo de Bogotá son unas personas que se postulan para un cargo de elección popular sin pertenecer a un partido político. Esto significa que no está sujeto a las reglas y directrices de un partido político, lo que le da mayor libertad para expresar sus propias ideas y propuestas. Como candidatos independientes pueden presentarse y lo ha realizado Rodrigo Lara como candidato a la Alcaldía de Bogotá y Herman Lozano como candidato al concejo de Bogotá. Sin embargo, en la mayoría de los países, existen requisitos específicos que deben cumplir para poder registrarse como candidatos independientes. En Colombia, por ejemplo, los candidatos independientes a la Alcaldía de la ciudad de Bogotá debe presentar un mínimo de firmas que respalden dicha candidatura y es así como logró obtener 217.000 firmas validas de los ciudadanos. Los candidatos independientes tienen una serie de ventajas y desventajas. Por un lado, tienen la libertad de expresar sus propias ideas y propuestas sin tener que preocuparse por las restricciones de un partido político. Por otro lado, pueden tener dificultades para recaudar fondos y organizar campañas electorales competitivas. En los últimos años, ha habido un aumento en el número de candidatos independientes que se presentan a elecciones en todo el mundo. Esto se debe a varios factores, como el descontento con los partidos políticos tradicionales y la creciente demanda de representación de grupos minoritarios. Las candidaturas independientes son una herramienta importante para la democracia. Permiten a los ciudadanos que no están afiliados a un partido político participar en el proceso electoral y expresar sus propias ideas. Por lo cual proponemos que Bogotá las siguientes bases: Debe se una ciudad renaciente para que tenga un nuevo período de prosperidad y crecimiento. Con la inversión en infraestructura vial, el desarrollo del metro, la creación de empleo y la mejora de la calidad de vida. Una ciudad ecológica es una ciudad que está comprometida con la protección del medio ambiente. Esto puede implicar medidas como la reducción de la contaminación, el uso de energía limpia, renovable y la conservación de los recursos naturales. Una ciudad progresista es una ciudad que está abierta a nuevas ideas y que está constantemente buscando formas de mejorar, promueve la innovación y el crecimiento económico. Esto implica la inversión en educación mediante la construcción de Colegios y universidades, promover el deporte, siendo una actividad fundamental para la salud física y mental de las personas. El deporte debe ser una herramienta poderosa para la integración social, la educación y la promoción de la cultura. Bogotá debe ser una ciudad renaciente, debemos de invertir en infraestructura, la construcción de nuevas líneas de metro subterráneo, vías y sistemas de transporte público digno y seguro. Una ciudad ecológica puede desarrollar políticas para reducir la contaminación del aire y el agua. También puede invertir en energía renovable, como la energía solar y eólica. Esto puede ayudar a proteger el medio ambiente y mejorar la salud de los ciudadanos. Una ciudad progresista debe invertir en educación y formación. Esto ayuda a los ciudadanos a desarrollar las habilidades que necesitan para encontrar buenos trabajos y contribuir a la economía. También puede promover la diversidad y la inclusión, lo que puede crear una sociedad más justa y equitativa. El software libre implementado en la ciudad de Bogotá se convierte en un proyecto progresista. El software libre es un software que se distribuye con una licencia que permite a los usuarios ejecutarlo, estudiarlo, modificarlo y redistribuirlo libremente. Esto significa que el software libre es más democrático y transparente que el software propietario, que está controlado por una empresa o individuo. La implementación de software libre en una ciudad puede tener una serie de beneficios progresistas. En primer lugar, puede ayudar a promover la transparencia y la rendición de cuentas. Cuando el software es de código abierto, los ciudadanos pueden examinarlo para asegurarse de que no contiene ningún código malicioso o que no está siendo utilizado para fines indebidos. En segundo lugar, el software libre puede ayudar a reducir los costes. El software libre es generalmente más barato que el software propietario, lo que puede liberar fondos para otros servicios públicos. En tercer lugar, el software libre puede ayudar a promover la innovación. El código abierto permite a los desarrolladores de software colaborar y compartir ideas, lo que puede conducir a nuevos desarrollos tecnológicos. Algunos ejemplos concretos de proyectos progresistas de software libre en ciudades incluyen: La ciudad de Barcelona, España, utiliza software libre para gestionar su sistema de transporte público. La ciudad de San Francisco, Estados Unidos, utiliza software libre para gestionar su sistema de residuos sólidos. La ciudad de Montevideo, Uruguay, utiliza software libre para gestionar su sistema de salud pública. En Chile, Brasil, China y otro países, el software libre desarrolla las habilidades intelectuales de los estudiantes. Sí, el software libre puede desarrollar las habilidades intelectuales de los estudiantes de varias maneras. En primer lugar, el software libre puede ayudar a los estudiantes a desarrollar su pensamiento crítico y resolución de problemas. Cuando los estudiantes utilizan software libre, deben ser capaces de entender cómo funciona el software y cómo resolver problemas cuando se producen errores. Esto les ayuda a desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas que son esenciales para el éxito en la escuela y en la vida. En segundo lugar, el software libre puede ayudar a los estudiantes a desarrollar su creatividad y expresión. El software libre ofrece a los estudiantes una amplia gama de herramientas y recursos que pueden utilizar para crear sus propios proyectos y aplicaciones. Esto les ayuda a desarrollar su creatividad y expresión, que son importantes para el éxito en el mundo actual. En tercer lugar, el software libre puede ayudar a los estudiantes a desarrollar sus habilidades de colaboración y trabajo en equipo. El software libre es a menudo desarrollado por equipos de desarrolladores de todo el mundo. Esto expone a los estudiantes a diferentes perspectivas y formas de pensar, lo que les ayuda a desarrollar sus habilidades de colaboración y trabajo en equipo. Algunos ejemplos específicos de cómo el software libre puede desarrollar las habilidades intelectuales de los estudiantes incluyen: Los estudiantes pueden utilizar software libre para crear proyectos de programación que les ayuden a desarrollar su pensamiento lógico y resolución de problemas. Los estudiantes pueden utilizar software libre para crear presentaciones o proyectos multimedia que les ayuden a desarrollar su creatividad y expresión. Los estudiantes pueden participar en proyectos de código abierto que les ayuden a desarrollar sus habilidades de colaboración y trabajo en equipo. En conclusión, el software libre puede ser una herramienta valiosa para el desarrollo de las habilidades intelectuales de los estudiantes. Estos proyectos demuestran que el software libre puede ser una herramienta eficaz para promover la transparencia, la eficiencia y la innovación en las ciudades. Además de los beneficios mencionados anteriormente, el software libre también puede ayudar a promover la inclusión social. El software libre está disponible para todos, independientemente de su nivel de ingresos o su ubicación geográfica. Esto significa que las personas de todo el mundo pueden tener acceso a las mismas herramientas y recursos tecnológicos. El software libre es un software que respeta la libertad de los usuarios y la comunidad. Esto significa que los usuarios tienen la libertad de ejecutar, copiar, distribuir, estudiar, modificar y mejorar el software. El software libre puede tener un impacto positivo en el desarrollo intelectual de los estudiantes de varias maneras. En primer lugar, el software libre es gratuito y de código abierto, lo que lo hace más accesible para los estudiantes de todos los niveles socioeconómicos. En segundo lugar, el software libre está disponible en una amplia gama de plataformas y dispositivos, lo que lo hace más adaptable a las necesidades de los estudiantes. En tercer lugar, el software libre es de código abierto, lo que permite a los estudiantes aprender cómo funciona el software y cómo modificarlo para satisfacer sus necesidades. Algunos de los beneficios específicos del software libre para el desarrollo intelectual de los estudiantes incluyen: • Mejora de la comprensión de los conceptos informáticos: El software libre permite a los estudiantes aprender cómo funciona el software y cómo se construye. Esto puede ayudar a los estudiantes a desarrollar una mejor comprensión de los conceptos informáticos, como la programación, la arquitectura de software y la seguridad. • Fomento de la creatividad y la innovación: El software libre permite a los estudiantes personalizar y modificar el software para satisfacer sus necesidades. Esto puede ayudar a los estudiantes a desarrollar su creatividad e innovación. • Promueve el pensamiento crítico y la resolución de problemas: El software libre puede ayudar a los estudiantes a desarrollar sus habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas. Esto se debe a que los estudiantes deben analizar el software para identificar problemas y desarrollar soluciones. • Prepara a los estudiantes para la carrera: El software libre es una habilidad valiosa en el mercado laboral. El uso del software libre puede ayudar a los estudiantes a prepararse para carreras en tecnología y otras áreas. Ejemplos de cómo se puede utilizar el software libre para el desarrollo intelectual de los estudiantes: • Proyectos de programación: Los estudiantes pueden usar el software libre para crear sus propios proyectos de programación. Esto puede ayudar a los estudiantes a desarrollar sus habilidades de programación y a aprender sobre diferentes lenguajes de programación. • Proyectos de investigación: Los estudiantes pueden usar el software libre para realizar investigaciones. Esto puede ayudar a los estudiantes a aprender sobre diferentes temas y a desarrollar sus habilidades de investigación. • Proyectos creativos: Los estudiantes pueden usar el software libre para crear proyectos creativos, como arte digital, música o videos. Esto puede ayudar a los estudiantes a expresar su creatividad y a desarrollar sus habilidades artísticas. En conclusión, el software libre puede ser una herramienta valiosa para el desarrollo intelectual de los estudiantes. Al proporcionar acceso a software gratuito y de código abierto, el software libre puede ayudar a los estudiantes a aprender, crecer y desarrollar sus habilidades. En conclusión, la implementación de software libre en una ciudad es un proyecto progresista que puede tener un impacto positivo en la sociedad. Trabajar de la mano con la ciudadanía nos comprometemos a escuchar y responder a las necesidades y preocupaciones de los ciudadanos. Esto implica un diálogo abierto y transparente, así como la participación de los ciudadanos en la toma de decisiones. Invertir en infraestructura deportiva, ofrecer programas y actividades deportivas gratuitos, promover el deporte en las escuelas, organizar eventos deportivos, al implementar estas medidas. Esto contribuye a mejorar la salud y el bienestar de los ciudadanos, así como a fortalecer la comunidad y la cultura. Para trabajar de la mano con la ciudadanía, realizaremos Consultas públicas, Colaboración con organizaciones comunitarias: para desarrollar y ejecutar programas y servicios. Esto ayuda a garantizar que los programas sean relevantes y eficaces para las necesidades de la comunidad. Buscaremos que todos los bogotanos sean veedores ciudadanos para la defensa de sus derechos y sean responsables con sus responsabilidades con la ciudad. Bogotá debe volver a ser la Atenas Suramericana, con una cultura ciudadana, el amor por la ciudad. Para algunas personas, el amor por la ciudad se basa en su historia y cultura. Para otras, se basa en su gente y su ambiente. La mejor manera de amar tu ciudad es conocerla. Esto significa aprender sobre su historia, su cultura, sus personas, visitar museos y atracciones, y hablar con los habitantes de la ciudad. Involúcrate en tu comunidad, esto puede significar participar en actividades locales, unirse a organizaciones comunitarias o simplemente conocer a tus vecinos. Sé un agente de cambio. Esto significa participar en el proceso político, apoyar a las causas que te importan y hacer tu parte para mejorar tu comunidad. Trabajar de la mano con la ciudadanía es esencial para el desarrollo sostenible y equitativo de la ciudad. Quiero trabajar juntos con la ciudadanía, significa que estaremos comprometidos a construir una ciudad que sea mejor para todos, más justa, incluyente y habitable para todos. WHATSAPP tel. 3115694432 correo Hlozanoconcejal@gmail.com