Los estudiantes de Ciencias Sociales deben conocer los rudimentos de la IA para su desarrollo académico, científico y profesional: qué es, quién la maneja, cómo nos afecta, por qué se usa, con qué finalidad, qué riesgos y beneficios reporta, cómo nos protege la norma, qué recomienda la ética, qué derechos son puestos en una situación más crítica, qué principios y prácticas de buen gobierno salvaguardan nuestros derechos personales
MÓDULO 1 BIG DATA, LA CLAVE DE LA IGUALDAD Y DE LA NO DISCRIMINACIÓN
Valor cualitativo del dato.
Extracción y filtrado de datos: legalidad (facultad de investigar del profesional de la información: fiabilidad de fuentes de información y utilidad de los datos).
Fuentes primarias; vida privada/intimidad (régimen legal).
Clases de datos: sanitarios, políticos/sindicales, religiosos, étnico/racial, genético, vida y orientación sexual; datos económicos, financieros y bancarios.
Principios del régimen de protección de datos.
Estatuto: derechos (¿y deberes?) del titular de los datos.
Datos de BD.
Perfiles de usuarios: obligaciones del creador de perfiles.
Seguridad nacional y defensa; relaciones internacionales.
Datos del IoT (Internet de las cosas).
El sesgo en la minería de datos
MÓDULO 2 TRANSPARENCIA ALGORÍTMICA Y TRANSPARENCIA INFORMATIVA
Concepto de transparencia algorítmica vs. algoritmos de caja negra.
Concepto de transparencia informativa vs. reserva y clasificación de información.
Semejanzas y diferencias: legitimidad y legalidad.
Estudio de algoritmos de caja negra.
Ética y legalidad en la creación y uso de los algoritmos de caja negra.
Explicabilidad de los datos que nutren al algoritmo.
IA y transparencia empresarial: rendición de cuentas.
IA y transparencia administrativa: sistemas de toma de decisiones en entornos administrativos.
IA y justicia: sistemas de toma de decisiones en entornos judiciales. Riesgos, impacto y control.
Desarrollo de un ecosistema de IA que aporte las ventajas de la tecnología, poniéndolas al servicio del interés público
MÓDULO 3 APLICACIÓN DEL ALGORITMO A LA PROPIEDAD INTELECTUAL E INDUSTRIAL
La creatividad computacional.
El algoritmo como creador autónomo de “obras” intelectuales.
Aplicabilidad del deep learning al proceso intelectual ¿Redes neuronales creativas?
El algoritmo como asistente del creador.
Implicaciones sobre la concepción tradicional del derecho de autor.
Análisis de la originalidad y atribución de la autoría.
Impacto económico.
Derecho comparado: análisis y crítica de las distintas soluciones.
Derechos de explotación automatizados y los derechos morales: la problemática.
La industria cultural, a la luz de la automatización: casos prácticos.
Generación automática de contenido y conocimiento.
Los motores de búsqueda y los sistemas de recomendación.
Resúmenes automáticos: abstractivos y extractivos.
Bases de datos y derecho sui generis.
Técnicas scraping desde la propiedad intelectual.
Código fuente. La legalidad de la ingeniería inversa
MÓDULO 4 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y RESPONSABILIDAD JURÍDICA
Responsabilidad civil, penal y administrativa derivadas de riesgos, impactos y herramientas de: la minería de datos, la opacidad algorítmica, aprendizaje automático asociado a toma de decisiones, predicción y control.
Rol del algoritmo en la generación de fake news, deep fakes, social netbots.
Responsabilidad jurídica de los algoritmos de aprendizaje automático. Control del aprendizaje y límites.
Auditorías de algoritmos. Sistemas de evaluación independientes
Sellos de confianza ética, sistemas voluntarios de certificación de la IA, regulación en niveles de riesgo, etc.
Repercusiones en materia de seguridad y responsabilidad civil de la IA, el Internet de las cosas y la robótica (Informe de la Comisión al Parlamento Europeo).
Control y supervisión de las actividades de los distintos agentes económicos: productos y servicios provistos de IA.
La cadena de suministros y la responsabilidad en cascada
Culminado el programa, cada uno de los participantes recibirá el Diploma de la Universidad Complutense de Madrid
Para acceder a la formación, es necesario que los asistentes cuenten con conocimientos básicos en el entorno, que les permitan asimilar el contenido del programa
