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003 | ES-MaONT | ||
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040 | _aES-MaONT | ||
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_aWorld Economic Forum _92608 |
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_aData Equity: Foundational Concepts for Generative AI _c/ World Economic Forum |
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_aGinebra : _bWorld Economic Forum _c10/2023 |
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300 |
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_2rdacarrier _arecurso en línea |
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520 | _aEste documento se centra en la equidad de los datos dentro de los modelos fundacionales (modelo de aprendizaje automático a gran escala). Para ello se analiza tanto el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en la sociedad como en el desarrollo futuro de las herramientas GenAI. Los objetivos de este informe son tres: establecer un vocabulario compartido para facilitar la colaboración y el diálogo; delimitar las preocupaciones iniciales para establecer un marco de investigación en el que puedan centrarse las partes interesadas; y dar forma al futuro desarrollo de tecnologías prometedoras. Como conclusión se destaca la importancia de integrar la equidad de los datos y las consideraciones éticas en cada fase del desarrollo de GenAI, desde la recopilación de conjuntos de datos hasta la formación y el resultado del modelo. Ignorar las cuestiones en este momento solo amplificará las desigualdades y aumentará las brechas digital y de datos en las sociedades. | ||
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_uhttps://www3.weforum.org/docs/WEF_Data_Equity_Concepts_Generative_AI_2023.pdf _x0 _yAcceso a la publicación |
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