Proyecto inédito en Chile que busca instalar capacidades y estándares para incorporar consideraciones éticas en la compra y utilización de inteligencia artificial y algoritmos de decisión automatizada en agencias estatales
PROYECTO
El proyecto Algoritmos Éticos, Responsables y Transparentes es una alianza público-privada inédita en Chile, liderada por la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), cuyo objetivo es promover la gestión ética de los datos y el desarrollo e implementación responsables de algoritmos, sistemas de decisión automatizada e inteligencia artificial, tanto en el sector público como en el mundo privado.
Su primera etapa de ejecución comenzó en diciembre de 2020 y se ha realizado gracias al financiamiento 2020 – 2023 otorgado por BID Lab, el laboratorio de innovación del Grupo BID, y el apoyo de diversas instituciones socias. La segunda etapa comenzó en julio de 2023 gracias a la adjudicación de fondos del concurso IDeA I+D 2023 de ANID (proyecto ID23I10357), en la línea temática “Transformaciones sociales y culturales para un nuevo modelo de desarrollo”.
Productos
Normativa, herramientas y guías
Agosto 2022, en colaboración con Gobierno Digital
Guía Formulación ética de proyectos de ciencia de datos
Enero 2023, en colaboración con ChileCompra
Bases Tipo y Directiva de Compras de proyectos de ciencia de datos e IA
Diciembre 2023, en colaboración con Magical, BID Lab y MinCiencia
Herramienta de inversión responsable: fAIr Venture
Desarrollado en colaboración con Consejo para la Transparencia
Recomendación de Transparencia Algorítmica
Pilotos
de implementación de estándares éticos
Desarrollado en colaboración con Consejo para la Transparencia
Recomendación de Transparencia Algorítmica
Licitación pública
Servicio de auditoría externa en base a datos
2022 – 2023, en colaboración con la DPP
Licitación pública
Solución para seleccionar prestadores de salud a fiscalizar en Modalidad Libre Elección
2022 – 2023, en colaboración con FONASA
Desarrollo interno
Acercando beneficios no cobrados a los ciudadanos
2023, en colaboración con IPS
Noticias
GobLab UAI presenta herramientas para desarrollo responsable de la inteligencia artificial en el Estado
UAI presenta nuevas herramientas para la implementación responsable de inteligencia artificial
Equipo
Periodista, Pontificia Universidad Católica de Chile, 2004.
Directora del GobLab UAI, laboratorio de innovación pública de la Escuela de Gobierno UAI, cuya misión es contribuir a la transformación del sector público mediante la ciencia de datos. Es directora académica del Diplomado de Big Data para Políticas Públicas, donde enseña gestión ética de datos. Su área de especialización es la innovación pública, específicamente cómo la tecnología transforma el gobierno, innovaciones como el Big Data, los datos abiertos, el crowdsourcing y los laboratorios. Como becaria de investigación de The Governance Lab at New York University, trabajó en proyectos con el Banco Interamericano del Desarrollo y la Organización de Estados Americanos. Entre 2012 y 2014 fue jefa de la Unidad de Relación Ciudadana y Gestión de Información del Ministerio de Obras Públicas, liderando el rediseño de los servicios de atención al ciudadano y las iniciativas de transparencia y datos abiertos. Entre 2010 y 2011 formó parte de los ministerios de Energía y Economía. Es consulting fellow de The Governance Lab en Nueva York. Es parte de dos comisiones asesoras del Gobierno: el Comité de Expertos para la elaboración de una Política Nacional de Inteligencia Artificial (Ministerio de Ciencia) y de la Comisión Asesora Ministerial para la Transparencia, Calidad y el Impacto del Gasto Público (Ministerio de Hacienda).
Desde el 2017 ha trabajado en el centro de investigación de Bioinformática y Biología Computacional (BIOS) desempeñándose como líder del área de computación científica, administrador del clúster HPC e investigador en temas relacionados con sus líneas de trabajo.
Desde el año 2020 se desempeña en la secretaria TIC y competitividad de la ciudad de Manizales y en la empresa People Contact como asesor en transformación digital e inteligencia artificial.
Desde el 2014 se encuentra como docente, investigador y coordinador del programa de Ingeniería Electrónica de la Universidad Autónoma de Manizales y lidera los proyectos titulados: Hacia el entendimiento de genomas de plantas de interés productivo usando técnicas de bioinformática, inteligencia artificial y HPC, detección de COVID-19 utilizando imágenes de rayos X a partir redes neuronales convolucionales y redes neuronales convolucionales para el Estegoanálisis de imágenes en el dominio espacial. Para más información visitar:
https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001614703&lang=es
Ha liderado el área de ciencia de datos en una empresa del sector público en Manizales, Colombia, enfocándose en el desarrollo de productos que integran la inteligencia artificial. Además, cuenta con experiencia en desarrollo de software full stack trabajando como freelance y en equipos, implementando soluciones de IA accesibles para el uso general.
Su enfoque actual está en la intersección de la tecnología en software y su uso con las personas, aplicando métodos de inteligencia artificial responsable para innovar en diversas áreas.
Además, posee experiencia en docencia e investigación en áreas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, impartiendo conocimientos y fomentando la investigación en estos campos.
Actualmente, trabaja en temas relacionados con la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), Inteligencia Artificial Responsable y el Aprendizaje Profundo, áreas en las cuales busca contribuir con avances significativos y responsables.
Publicaciones
El derecho a la transparencia algorítmica como estándar ético dentro de una democracia liberal
Los algoritmos han cambiado la vida de las personas y la forma en la cual se relacionan con el Estado. En el presente trabajo argumentamos que el derecho a la transparencia algorítmica es el estándar ético que deben cumplir los Estados al hacer uso de los algoritmos dentro de una democracia liberal.
Of Rules and Trust. How does bureaucratic accountability affect public servants' disposition toward algorithm use?
This thesis explores the relationship between bureaucratic accountability and their disposition toward utilizing algorithms in their decision-making processes. Drawing upon the literature on government accountability and aversion to algorithmic decision-making, it hypothesizes that the more public officials are aware of the chains of accountability they are tied to, the less favorable they will be to utilizing algorithms.
Pilotaje Instrucción General Transparencia Algorítmica
El objetivo de este pilotaje es poner en práctica el proceso de publicación de información sobre sistemas de decisiones automatizados y semiautomatizados (SDA o algoritmos en general), recabar aprendizajes que perfeccionen su texto y su implementación posterior; recopilar experiencias, desafíos, dificultades y comentarios sobre la Instrucción general, tanto de su audiencia interna como externa.
Biases associated with database structure for COVID-19 detection in X-ray images
Several artificial intelligence algorithms have been developed for COVID-19-related topics, one that has been common is the COVID-19 diagnosis using chest X-rays. This paper analyses 19 datasets of COVID-19 chest X-ray images, identifying potential biases.
Analysis of Ethical Development for Public Policies in the Acquisition of AI-Based Systems
The exponential growth of AI and its applications in different areas of society, such as the financial, agricultural, telecommunications, or health sectors, poses new challenges for the government’s public sector, mainly in regulating these systems. Governments and entities in general address these challenges by formulating soft laws such as manuals or guidelines. They seek full transparency, privacy, and bias reduction when implementing an AI-based system, including its life cycle and respective data management or governance.
Guía Formulación ética de proyectos de ciencia de datos
A través de una metodología clara y ejemplos concretos ajustados a la realidad y la normativa chilena, esta guía busca ser un valioso apoyo para planificar, formular y desarrollar sistemas de toma de decisión o de soporte a la toma de decisión basados en inteligencia artificial o modelos algorítmicos en el sector público, evitando sesgos de discriminación, falta de transparencia o mal uso de datos personales, entre otros potenciales problemas.
Health Insurance and Algorithms: An Ethical Overview
This article discusses the ethical implications of the use of algorithms and artificial intelligence in the field of health insurance. Big Data and Machine Learning have been revolutionizing various areas of human life in the last decade.
Formación
2023
Curso Implementación práctica de ética en ciencia de datos
convocatoria cerrada para organismos socios
2022
Curso Formulación ética de proyectos de ciencia de datos
para servidores públicos
2021
Curso Formulación ética de proyectos de ciencia de datos
para servidores públicos
Videos
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¿Por qué son necesarios los algoritmos éticos? Harald Beyer, Rector UAI
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¿Por qué son necesarios los algoritmos éticos? Carlos Jerez, Decano FIC
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¿Por qué son necesarios los algoritmos éticos? Yolanda Martínez, BID en Chile
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¿Por qué son necesarios los algoritmos éticos? Soledad Arellano, Decana (S) Esc. de Gobierno
