Une taxonomie collaborative centrée sur l'humain des préjudices de l'IA, algorithmiques et de l'automatisation

Resumen

Cet article de Investigacion soutient que les taxonomies de préjudices IA existantes ne parviennent souvent pas à servir toutes les parties prenantes adéquatement. Les auteurs proposent une approche centrée sur l'humain qui considère les perspectives multiples et fournit une couverture plus complète des impactos de l'IA.

Limitaciones des taxonomies existantes

• Focus étroit sur les préoccupations techniques ou réglementaires
• Exclusion des communautés affectées
• Couverture incomplète des types de préjudices
• Manque de perspective interdisciplinaire

Approche centrée sur l'humain

La taxonomie proposée :

• Incorpore les perspectives de diverses parties prenantes
• Considère les expériences vécues des personnes affectées
• Aborde les impactos individuels et sociétaux
• Soutient les profesionals et les tomador de decisioness politicas

A quien va dirigido este recurso

• Éthiciens de l'IA développant des marcos de préjudices
• Défenseurs des droits civiques documentant les impactos de l'IA
• Investigadors étudiant les effets sociétaux de l'IA