ACERCA DE LOS ESTEREOTIPOS DE GÉNERO APRENDIDOS POR LAS REDES NEURONALES Y LOS SISTEMAS DE CONVERSACIÓN AUTOMÁTICA

Las Redes Neuronales han probado ser útiles para automatizar el modelamiento del lenguaje natural en tareas como la respuestas a preguntas, la generación de texto, y los sistemas de conversación automáticos. Sin embargo, existen preocupaciones recientes de que esta tecnología pueda preservar y amplificar los estereotipos propios de las sociedades que generan las grandes cantidades de texto necesarias para entrenar estos modelos. Qué problemas pueden haber si descargo un modelo ya entrenado en la sociedad A y lo uso para resolver un problema en la sociedad B?. En esta charla, hablaremos del prejuicio (o bias) aprendido en el modelamiento de secuencias de palabras de periodicos de Latinoamerica y presentamos nuestros descubrimientos acerca de cómo medir y reducir la amplificación de estereotipos de género en algoritmos de IA

Omar U. Floréz, Inteligencia Artificial, Capital One
Inteligencia artificial
Omar U. Floréz, Inteligencia Artificial, Capital One

Datos

25-sep-2019

Pabellón 1, Piso 2

Inicio: 11:45

Fin: 12:30

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