Reflexiones sobre la inteligencia artificial y la bibliotecología

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Silvana Grazia Temesio Vizoso

Resumen






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.






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Cómo citar
Temesio Vizoso, S. G. (2022). Reflexiones sobre la inteligencia artificial y la bibliotecología. Palabra Clave (La Plata), 11(2), e159. https://doi.org/10.24215/18539912e159
Sección
Notas para el debate
Biografía del autor/a

Silvana Grazia Temesio Vizoso, Universidad de la República. Facultad de Información y Comunicación

Profesor adjunto Base de datos Profesor adjunto Redes y sistemas

Citas

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 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-72654-6_44

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 DOI: https://doi.org/10.1145/3458723

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. DOI: https://doi.org/10.1007/s11229-008-9435-2

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 DOI: https://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. DOI: https://doi.org/10.1017/S0269888900008122

Zednik, C. (2021). Solving the black box problem: a normative framework for explainable artificial intelligence. Philosophy & technology, 34(2), 265-288. DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-019-00382-7