awesome artificial intelligence regulation

Impresionante regulación de IA, principios y pautas

(También conocido como escritura ai responsablemente)

Descripción general

A medida que los sistemas de IA se vuelven más frecuentes en la sociedad, enfrentamos desafíos sociales más grandes y más duros. Dado que muchos de estos desafíos no se han enfrentado antes, los profesionales enfrentarán escenarios que requerirán tratar con preguntas éticas y sociales duras.

Se ha publicado una gran cantidad de contenido que intenta abordar estos problemas a través de "principios", "marcos de ética", "listas de verificación" y más allá. Sin embargo, navegar por la amplia cantidad de recursos no es fácil.

Este repositorio tiene como objetivo simplificar esto al mapear el ecosistema de pautas, principios, códigos de ética, estándares y regulación que se implementa en torno a la inteligencia artificial.

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Regulación nacional por área económica

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Israel ??	Unión Europea ??	India ??
México ??	Singapur ??	Emiratos Árabes Unidos?
Estados Unidos de América ??	Reino Unido ??

Otras secciones

? Marcos y principios de alto nivel	? Procesos y listas de verificación	? Herramientas interactivas y prácticas
Iniciativas de estándares de la industria	Cursos en línea	? Boletines de investigación e industria

Otros recursos relevantes

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Regulación y política

Austria

• Misión de Inteligencia Artificial Austria 2030 - Dormulando el futuro de la inteligencia artificial en Austria. El Ministerio de Innovación y Tecnología de Austria publicó su visión para IA hasta 2030.

Canadá

• Ley de inteligencia y datos artificiales (AIDA): una ley para promulgar la Ley de Protección de la Privacidad del Consumidor, la Ley del Tribunal de Protección de Datos y Información Personal y la Ley de Inteligencia y Datos Artificiales y para hacer enmiendas consecuentes y relacionadas con otros actos

Brasil

• Regulación de IA brasileña (PL 2338/2023): un proyecto de ley propuesto en Brasil con el objetivo de establecer un marco integral para el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial, enfatizando la transparencia, la responsabilidad y la alineación con los estándares internacionales.

Porcelana

• Beijing AI Principios: iniciativa para la investigación, desarrollo, uso, gobernanza y planificación a largo plazo de la IA, pidiendo su desarrollo saludable para apoyar la construcción de una comunidad humana con un futuro compartido y la realización de la IA beneficiosa para la humanidad y la naturaleza.
• Las medidas provisionales de China para la gestión de los servicios generativos de inteligencia artificial: la primera regulación administrativa sobre la gestión de los servicios generativos de IA, que entró en vigencia el 15 de agosto de 2023.
• La ley de seguridad de Internet de China: la ley de China que promulgó aumentar la ciberseguridad y la seguridad nacional, salvaguardar la soberanía del ciberespacio y el interés público, proteger los derechos e intereses legítimos de los ciudadanos, las personas legales y otras organizaciones, y promover el desarrollo económico y social saludable (y el Ministerio Chino de la industria y la información de la industria de la industria que justificó los medios de referencia de la estrategia de "la estrategia" a partir de los años 199. Resumen de KPMG de la ley de ciberseguridad. Descripción general del Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales de la nueva ley de privacidad de datos de China
• La especificación de seguridad de la información personal de China (traducción): las primeras reglas de privacidad digital del gobierno chino que entraron en vigencia en mayo de 2018, que establece pautas granulares para el consentimiento y cómo los datos personales se deben recopilar, usar y compartir. Descripción general del Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales de la especificación
• Las disposiciones administrativas de China sobre servicios de información sobre microblogs: las disposiciones de China que requieren que los sitios de microblogging (sitios de redes sociales) obtengan credenciales relevantes por ley, verifiquen las identidades reales de los usuarios, establezcan mecanismos para disipar y refutar rumores, etc. Resumen de reglas de la Biblioteca de la Ley de la Ley de los Estados Unidos.
• La decisión sobre el fortalecimiento de la protección de la información en línea: el Comité Permanente del Congreso Nacional del Pueblo (NPC) de la República Popular de China adoptó la decisión de fortalecer la protección de la información en línea, esta es un acto que contiene 12 cláusulas aplicables a las entidades tanto en los sectores público como privado con respecto a la recopilación y el procesamiento de la información personal electrónica en Internet.
• Ley de protección de datos personales: la Ley de Protección de Datos Personal de la República de China, que se promulgó para regular la recopilación, procesamiento y uso de datos personales para evitar daños en los derechos de la personalidad y para facilitar el uso adecuado de datos personales.

Israel

• Los principios de la política para el desarrollo responsable del campo de la IA: el proyecto de política para la regulación y la ética en el campo de la inteligencia artificial, con énfasis en la "innovación responsable", tiene la intención de garantizar el avance de la industria al tiempo que salvaguardan el interés público.

Dubai

• Principios y ética de inteligencia artificial de Smart Dubai - Kit de herramientas de IA ética - creados para proporcionar ayuda práctica en un ecosistema de la ciudad. Apoya a la industria, la academia e individuos para comprender cómo los sistemas de IA pueden usarse de manera responsable. Consiste en principios y directrices, y una herramienta de autoevaluación para que los desarrolladores evalúen sus plataformas.

unión Europea

• Directrices de ética para la AI confiable - Documento de la Comisión Europea preparada por el Grupo de Expertos de Alto nivel sobre Inteligencia Artificial (AI HLEG).
• Ley de la UE AI - La Ley de Inteligencia Artificial (AI) de la UE es un marco legal que regula la IA en la Unión Europea; Esta fue la primera regulación implementada en AI (descripción general).
• Reglamento general de protección de datos GDPR - Texto legal para el Reglamento GDPR de la UE 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo del 27 de abril de 2016 sobre la protección de las personas naturales con respecto al procesamiento de datos personales y sobre la libre circulación de dichos datos, y la Directiva de derogación 95/46/EC
• Guía GDPR.EU: un proyecto cofinanciado por el programa Marco Horizon 2020 de la UE que proporciona un recurso para organizaciones e individuos que investigan GDPR, incluida una biblioteca de información directa y actualizada para ayudar a las organizaciones a lograr el cumplimiento de GDPR (texto legal).

India

• La estrategia nacional para la inteligencia artificial: el enfoque en este documento se centra en cómo India puede aprovechar las tecnologías transformadoras para garantizar un crecimiento social e inclusivo en línea con la filosofía de desarrollo del gobierno. Además, la India debería esforzarse por replicar estas soluciones en otros países en desarrollo ubicados de manera similar.
• Los principios para la IA responsable: el documento incorpora ideas, comentarios y experiencias consolidadas a través de consultas interministeriales, consultas globales de múltiples partes interesadas a gran escala y una serie de consultas 1-1 con expertos en ética de IA en India y en todo el mundo, así como consultas públicas más amplias, realizadas en los últimos 15 meses. Este documento está destinado a servir como una hoja de ruta esencial para el ecosistema de IA, alentando la adopción de la IA de manera responsable en la India y construir confianza pública en el uso de esta tecnología, colocando la idea de 'AI para todos' en su núcleo.

México

• Propuesta de la agenda nacional de inteligencia artificial para México: recomendaciones para el compromiso multifacético para guiar el desarrollo y el uso de la inteligencia artificial en México de manera ética y responsable.

Singapur

• Ley de Protección de Datos de 2012 - La Ley de Protección de Datos Personal de 2012 (la "Ley") establece la ley sobre la protección de datos en Singapur. Además de establecer un régimen general de protección de datos, la Ley también regula las prácticas de telemarketing.
• Protección contra falsedades en línea y la Ley de Manipulación de 2019: una Ley para evitar la comunicación electrónica en Singapur de declaraciones falsas de hecho, para suprimir el apoyo y contrarrestar los efectos de dicha comunicación, salvaguardar contra el uso de cuentas en línea para dicha comunicación y la manipulación de la información, para permitir que se tomen medidas para mejorar la transparencia de los anuncios políticos en línea y las asuntos relacionados.

Emiratos Árabes Unidos

• Estrategia nacional de los EAU para la IA: este documento describe las ambiciones de los EAU para convertirse en un adoptante rápido de las tecnologías de IA emergentes en todo el gobierno, así como atraer el talento de IA de los principales IA para experimentar con nuevas tecnologías y trabajar en un ecosistema sofisticado y seguro para resolver problemas complejos.

Estados Unidos de América

• La Orden Ejecutiva de la Casa Blanca en AI: la Orden Ejecutiva de EE. UU. Sobre el desarrollo y el uso de inteligencia artificial segura, segura y confiable
• Ley de privacidad del consumidor de California (CCPA) - Texto legal para la Ley de privacidad del consumidor de California
• Los marcos de escudo de privacidad de UE-US y Swiss-US: los marcos de escudo de privacidad de UE-US y Swiss-US fueron diseñados por el Departamento de Comercio de los Estados Unidos y la Comisión Europea y la Administración Suiza para proporcionar empresas en ambos lados del Atlántico con un mecanismo para cumplir con los requisitos de protección de datos cuando se transfieren datos personales de la Unión Europea y Switzerland a los Estados Unidos en el apoyo de Transatlantic Commerce.
• Ley de Informes de Crédito Justo 2018: la Ley de Informes Justos es una ley federal que regula la recopilación de información crediticia de los consumidores y el acceso a sus informes de crédito.
• Ley Gramm-Leach-Billey (para instituciones financieras): la Ley Graham-Leach-Billey requiere instituciones financieras (empresas que ofrecen a los consumidores proyectos financieros o servicios como préstamos, asesoramiento financiero o de inversión, o seguro) para explicar sus prácticas de intercambio de información a sus clientes y para salvaguardar los datos confidenciales.
• La Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro de Salud de 1996 - El HIPAA requirió que el Secretario del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos (HHS) desarrolle regulaciones que protejan la privacidad y la seguridad de cierta información de salud, que luego publicó lo que se conoce como la Regla de Privacidad de HIPAA y la Regla de Seguridad de HIPAA.
• Orden ejecutiva sobre el mantenimiento del liderazgo estadounidense en AI - mandato oficial del presidente de los Estados Unidos para
• Ley de privacidad de 1974 - La Ley de Privacidad de 1974 que establece un código de prácticas de información justa que rige la recopilación, mantenimiento, uso y difusión de información sobre las personas que se mantienen en los sistemas de registros por agencias federales.
• Ley de Protección de la Privacidad de 1980 - La Ley de Protección de la Privacidad de 1980 protege a los periodistas de que se les exige entregar a la policía cualquier producto de trabajo y materiales documentales, incluidas fuentes, antes de que se difunda al público.
• Principios éticos del DOD para la IA: las pautas de IA responsables del Departamento de Defensa de los Estados Unidos para contratistas tecnológicos. Las pautas proporcionan un proceso paso a paso a seguir durante las fases de planificación, desarrollo y implementación del ciclo de vida técnico.

Reino Unido

• Regulación de IA del Reino Unido: un enfoque pro-innovación: este documento blanco detalla los planes del Reino Unido para implementar un enfoque pro-innovación para la regulación de la IA.
• Ley de Protección de Datos del Reino Unido de 2018: el DPA 2018 promulga el GDPR en la ley del Reino Unido, sin embargo, al hacerlo, ha incluido varias "derrogaciones" según lo permitido por el GDPR, lo que resulta en alguna clave diferenciada (que aunque pequeñas no tienen un impacto de insignificancia y pueden tener un mayor impacto después del Brexit).
• La Guía de la Oficina del Comisionado de Información para la protección de datos: esta guía es para los oficiales de protección de datos y otros que tienen responsabilidad diaria para la protección de datos. Está dirigido a pequeñas y medianas organizaciones, pero también puede ser útil para organizaciones más grandes.

Marcos y principios de alto nivel

• AI & Machine Learning 8 Principios para ML responsable: el Instituto de AI ético y aprendizaje automático ha reunido 8 principios para el aprendizaje automático responsable que deben ser adoptados por individuos y equipos de entrega que diseñen, construir y operar sistemas de aprendizaje automático.
• Una evaluación de las directrices: la ética de la ética, un trabajo de investigación que analiza múltiples principios de ética
• Asociación para el Código de Ética y Conducta Profesional de la maquinaria informática: este es el código de ética que ha sido reunido en 1992 por la Asociación para la Maquinaria de Computadores y actualizado en 2018. El código está diseñado para inspirar y guiar la conducta ética de todos los profesionales de la computación, incluidos los profesionales actuales y aspirantes, los instructores, los estudiantes, los influyentes y cualquier persona que utilice la tecnología informática de manera impactante. Además, el código sirve como base para la remediación cuando ocurren violaciones. El Código incluye principios formulados como declaraciones de responsabilidad, basadas en el entendimiento de que el bien público es siempre la consideración principal.
• Desde qué a cómo: una revisión inicial de las herramientas de ética de IA disponibles públicamente, los métodos e investigación para traducir los principios en prácticas: un artículo publicado por la catapulta digital del Reino Unido que tiene como objetivo identificar y presentar la brecha entre los principios y sus aplicaciones prácticas.
• Las Directrices de la Comisión Europea para la IA confiable: las pautas de ética para la inteligencia artificial confiable (AI) es un documento preparado por el grupo de expertos de alto nivel sobre inteligencia artificial (AI HLEG). Este grupo de expertos independientes fue creado por la Comisión Europea en junio de 2018, como parte de la estrategia de IA anunciada a principios de ese año.
• El diseño éticamente alineado de IEEE: una visión para priorizar el bienestar humano con inteligencia artificial y sistemas autónomos que alienta a los tecnólogos a priorizar consideraciones éticas en la creación de tecnologías autónomas e inteligentes.
• Declaración de Montreal para un desarrollo responsable de la inteligencia artificial: principios y valores éticos que promueven los intereses fundamentales de las personas y el grupo creado como una iniciativa de la Universidad de Montreal
• Recomendaciones de Oxford para la gobernanza de IA: un conjunto de recomendaciones del Future of Humanity Institute de Oxford que se centran en la infraestructura y los atributos necesarios para un diseño, desarrollo e investigación eficientes sobre el trabajo continuo construyendo e implementando estándares de IA.
• La IA responsable de PwC - PwC ha reunido una encuesta y un conjunto de principios que abstractan algunas de las áreas clave que han identificado para la IA responsable.
• Principios de gobernanza de AI de la Comisión del Gobierno del Gobierno de Singapur: la Comisión de Protección de Datos Personal del Gobierno de Singapur ha reunido un conjunto de principios rectores hacia la protección de datos y la participación humana en los sistemas automatizados, y viene con un informe que desglosa los principios y motivaciones rectores.
• Declaración de Toronto que protege el derecho a la igualdad y la no discriminación en los sistemas de aprendizaje automático por AccessNow.
• Principios del marco de ética del gobierno del Reino Unido: un recurso creado por el Departamento de Digital, Cultura, Medios y Deportes (DCMS) que describe una visión general de la ética de los datos, junto con un marco de 7 principios.
• Carta de algoritmo para Aotearoa Nueva Zelanda: la Carta de Algoritmo para Aotearoa Nueva Zelanda es un trabajo en evolución que necesita responder a las tecnologías emergentes y también estar en forma para las agencias gubernamentales.
• Informe del Estado de Ética de AI del Instituto de Ética de Montreal AI: un recurso realizado por el Instituto de Ética de AI de Montreal que captura las investigaciones e informes más relevantes en el dominio de la ética de IA entre marzo de 2020 y junio de 2020.
• Informe del Estado de Ética de AI de Montreal AI Octubre de 2020: un recurso creado por el Instituto de Ética de AI de Montreal que captura las investigaciones e informes más relevantes en el dominio de la ética de IA entre julio de 2020 y octubre de 2020.
• Las mejores prácticas técnicas y organizacionales: un recurso unido por la base para las mejores prácticas en el aprendizaje automático (FBPML) con directrices técnicas (EG Eccionarz y no discriminación, monitoreo y mantenimiento, calidad de datos, trazas de productos, explicación) y directrices organizacionales (EG Gobierno de datos, manejo de productos, gestión de recursos humanos, cumplimiento y auditoría). Las contribuciones comunitarias son bienvenidas a través de la wiki FBPML.
• Comprensión de la ética y seguridad de inteligencia artificial: una guía para el diseño y la implementación responsables de los sistemas de IA en el sector público por David Leslie del Instituto Alan Turing.
• Declaración para la práctica de datos responsable e inteligente: una visión compartida de cómo se ve las mejores prácticas en los datos abiertos Manchester.
• Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial: la recomendación de la UNESCO es un marco internacional integral con el objetivo de dar forma al desarrollo y el uso de tecnologías de IA y establece un conjunto de valores en línea con la promoción y protección de los derechos humanos, la dignidad humana y la sostenibilidad ambiental. Ha sido adoptado por la aclamación por 193 Estados miembros en la Conferencia General de la UNESCO en noviembre de 2021. Para obtener más información, consulte la publicación de 2023 de la UNESCO sobre hechos clave aquí.

Procesos y listas de verificación

• Marco de adquisición de AI RFX: un marco de adquisición para evaluar la madurez de los sistemas de aprendizaje automático creado por equipos de académicos, profesionales de la industria e individuos técnicos en el Instituto de IA ética y aprendizaje automático para capacitar a los profesionales de la industria que buscan obtener proveedores de aprendizaje automático.
• Lista de verificación para proyectos de ciencia de datos: Deon por Drivendata es una herramienta de línea de comandos que le permite agregar fácilmente una lista de verificación de ética a sus proyectos de ciencia de datos.
• Diseño de la lista de verificación y acuerdo de verificación de experiencias de IA ética: documento para guiar el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial (IA) (AI) de desacuerdo, respetuosa, respetuosa, segura, segura y utilizable con un equipo diverso alineado en la ética compartida. Universidad Carnegie Mellon, Instituto de Ingeniería de Software.
• Ethical OS Toolkit: un conjunto de herramientas que se sumerge en 8 zonas de riesgo para evaluar los desafíos potenciales que un equipo de tecnología puede enfrentar, junto con 14 escenarios para proporcionar ejemplos y 7 estrategias de prueba futura para ayudar a tomar medidas éticas.
• Canvas de ética: un recurso inspirado en el lienzo comercial tradicional, que proporciona una forma interactiva de hacer una lluvia de ideas sobre los riesgos, oportunidades y soluciones posibles a los desafíos éticos que pueden enfrentarse en un proyecto utilizando un enfoque de nota post it.
• El diseño de Kat Zhou recursos éticamente: un conjunto de talleres que se pueden organizar en todos los equipos para identificar los desafíos, evaluar los riesgos actuales y tomar medidas sobre problemas potenciales en torno a desafíos éticos que pueden enfrentarse.
• El conjunto de herramientas ético de Markula Center para la práctica de ingeniería/diseño: un conjunto de herramientas práctico y comprensible con siete componentes para ayudar a los profesionales a reflexionar, y juzgar los motivos morales en los que están operando.
• El conjunto de herramientas de ética y algoritmos de la ciudad de San Francisco: un marco de gestión de riesgos para los líderes gubernamentales y el personal que trabajan con algoritmos, proporcionando un proceso de evaluación de dos partes que incluye un proceso de evaluación algorítmica y un proceso para abordar los riesgos.
• Libro de trabajo de ética de datos del gobierno del Reino Unido: un recurso creado por el Departamento de Digital, Cultura, Medios y Deporte (DCMS) que proporciona un conjunto de preguntas que pueden hacer los profesionales en el sector público, que abordan cada uno de los principios en sus principios de marco de ética de datos.
• Directrices para la adquisición del Foro Económico Mundial: el WEF ha reunido un conjunto de pautas para que los gobiernos puedan obtener de manera segura y confiable los sistemas relacionados con el aprendizaje automático, que se ha probado con el gobierno del Reino Unido.
• Garantía de aprendizaje automático: mira rápida a la garantía de aprendizaje automático: proceso de grabación, comprensión, verificación y auditoría de modelos de aprendizaje automático y sus transacciones.
• Lista de verificación de ODEP para los empleadores: facilitar la contratación de personas con discapacidad mediante el uso de sistemas de detección de erecrutación, incluida la IA, la Red de Asistencia y Recursos del Empleador sobre inclusión de discapacidad (ENER) y la asociación sobre el empleo y la tecnología accesible (turba), que se financian a través de los empleados del Departamento de Trabajo de Trabajo de Trabajo (ODEP), colaborados en un AICHEList de AICEList para un AIA CHECKELS. La lista de verificación proporciona dirección para el liderazgo, el personal de recursos humanos, los gerentes de igualdad de oportunidades de empleo y los oficiales de adquisición para revisar las herramientas de IA utilizadas en el reclutamiento y la evaluación de los candidatos para la equidad y la inclusión de personas con discapacidades.
• Lista de verificación de equidad de Microsoft AI
• Marco de gestión de riesgos de IA NIST: el marco está destinado a ayudar a los desarrolladores, usuarios y evaluadores de los sistemas de inteligencia artificial a gestionar mejor los riesgos de IA que podrían afectar a las personas, las organizaciones, la sociedad o el medio ambiente.

Herramientas interactivas y prácticas

• El kit de herramientas de auditoría de sesgo y justicia de Aequitas: el informe de sesgo está impulsado por Aequitas, un kit de herramientas de auditoría de sesgo de código abierto para desarrolladores de aprendizaje automático, analistas y formuladores de políticas para auditar modelos de aprendizaje automático para la discriminación y el sesgo, y toman decisiones informadas y equitativas sobre el desarrollo y la implementación de las herramientas previas a la evaluación de riesgo.
• Awesome Machine Learning Production: una lista de herramientas y marcos que admiten el diseño, desarrollo y operación de sistemas de aprendizaje automático de producción, actualmente mantenida por el Instituto de AI y aprendizaje automático ético.
• Cape Python: aplique fácilmente las técnicas de mejora de la privacidad para las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático en Pandas y Spark. Se puede utilizar junto con Cape Core para colaborar en políticas de privacidad y distribuir esas políticas para proyectos de datos en todos los equipos y organizaciones.
• Box de herramientas de explicación: la propuesta del Instituto de AI y aprendizaje automático de AI y el aprendizaje automático para una versión extendida del proceso tradicional de ciencia de datos que se centra en el sesgo algorítmico y la explicabilidad, para garantizar una línea de base de riesgos en torno a los sesgos no deseados.
• Fat Forensics es un kit de herramientas de Python para evaluar la equidad, la responsabilidad y la transparencia de los sistemas de inteligencia artificial. Está construido sobre SciPy y Numpy, y se distribuye bajo la licencia BSD de 3 cláusula (nuevo BSD).
• El Kit de herramientas de código abierto de IBM AI Expletability 360: este es el kit de herramientas de IBM que incluye una gran cantidad de ejemplos, trabajos de investigación y demostraciones que implementan varios algoritmos que proporcionan información sobre la equidad en los sistemas de aprendizaje automático.
• Linux Foundation AI Landscape: la lista oficial de herramientas en el paisaje de IA comisariada por la Fundación Linux, que contiene herramientas y marcos bien mantenidos y utilizados.
• Tomar medidas sobre ética digital de Avanade
• Microsoft Fairlearn: un conjunto de herramientas de código abierto para evaluar y mejorar la equidad en productos de aprendizaje automático desarrollados por Microsoft
• Microsoft Interpret ML: un conjunto de herramientas de código abierto para mejorar la explicabilidad/interpretabilidad desarrollada por Microsoft
• Alibi: una biblioteca de Python de código abierto para inspección e interpretación del modelo de aprendizaje automático.

Iniciativas de estándares de la industria

• Código de Conducta Profesional ACS - PDF - Organización profesional del sector de las TIC (tecnología de la información y comunicación) de Australia.
• Asociación para el Código de Ética y Conducta Profesional de la maquinaria informática: este es el código de ética que ha sido reunido en 1992 por la Asociación para la Maquinaria de Computadores y actualizado en 2018. El código está diseñado para inspirar y guiar la conducta ética de todos los profesionales de la computación, incluidos los profesionales actuales y aspirantes, los instructores, los estudiantes, los influyentes y cualquier persona que utilice la tecnología informática de manera impactante. Además, el código sirve como base para la remediación cuando ocurren violaciones. El Código incluye principios formulados como declaraciones de responsabilidad, basadas en el entendimiento de que el bien público es siempre la consideración principal.
• IEEE Global Iniciativa para consideraciones éticas en inteligencia artificial (IA) y sistemas autónomos (AS): IEEE Aprobado proyectos de estándares enfocados específicamente en los principios de diseño éticamente alineados e incluye 14 (P700X) estándares que cubren temas de la recopilación de datos a la privacidad, a la sesgo algorítmico y más allá.
• Estándares de ISO/IEC para la inteligencia artificial: la iniciativa de ISO para los estándares de inteligencia artificial, que incluyen un gran conjunto de estándares posteriores que oscilan entre grandes datos, terminología de IA, marcos de aprendizaje automático, etc.

Cursos en línea y recursos de aprendizaje

• Curso de IA seguro y privado de Udacity: curso gratuito por Udacity que introduce tres tecnologías de vanguardia para la IA que presenta la privacidad: aprendizaje federado, privacidad diferencial y cálculo cifrado.
• Ética de la ciencia de datos: curso gratuito del Prof. Jagadish de la Universidad de Michigan (a través de Coursera) que cubre la propiedad de datos, la privacidad y el anonimato, la validez de los datos y la equidad algorítmica.
• Ética práctica de datos: curso gratuito de Rachel Thomas del Instituto de Datos de la Universidad de San Francisco (a través de Fast.Ai) que cubre la desinformación, el sesgo y la equidad, los fundamentos de la ética, la privacidad y la vigilancia, el colonialismo algorítmico
• Sesgo y discriminación en AI - Curso libre de la Universidad de Montreal e Ivado (a través de EDX) sobre los efectos discriminatorios de la toma de decisiones algorítmicas y el aprendizaje automático responsable (estrategias institucionales y técnicas para identificar y abordar el sesgo).
• Introducción a la ética de IA: curso libre de Kaggle introduciendo los conceptos base de ética en la IA y cómo mitigar los problemas relacionados.
• Introducción a la seguridad, la ética y la sociedad de la IA - desarrollada por Dan Hendrycks, director del Centro de Seguridad de AI, este libro de texto en línea gratuito tiene como objetivo proporcionar una introducción accesible a los estudiantes, profesionales y otros que buscan comprender mejor los problemas relacionados con la seguridad y la ética de la IA. Además de la lectura en línea, este libro está disponible como PDF aquí y también como un curso virtual gratuito aquí.

Boletines de investigación e industria

• Import AI: un boletín comisariado por Jack Clark de Opensei que cura la investigación de IA más resentida y relevante, así como los problemas sociales relevantes que se cruzan con la investigación técnica de IA.
• Los pensamientos de Matt en el medio: boletín comisariado por el primer CEO del emprendedor Matt Clifford que proporciona un análisis crítico curado sobre temas que rodean la geopolítica, las nuevas empresas tecnológicas, la economía y más allá.
• The Machine Learning Engineer: un boletín comisariado por el Instituto de AI ético y aprendizaje automático que contiene artículos curados, tutoriales y publicaciones de blog de profesionales experimentados de aprendizaje automático e incluye información sobre las mejores prácticas, herramientas y técnicas en la explicación del aprendizaje automático, la reproducibilidad, la evaluación de modelos, el análisis de características y más allá.
• Montreal AI Ethics Institute Weekly AI Ethics Newslet - Un boletín semanal comisariado por Abhishek Gupta y su equipo en el Instituto de Ética de AI de Montreal que presenta resúmenes accesibles de trabajos de investigación técnica y académica junto con comentarios sobre lo último en el dominio de la ética de IA.
• AI Safety Boletter: un boletín semanal del Centro para la Seguridad de AI que proporciona actualizaciones sobre la investigación de IA, la política y otras áreas para una audiencia no técnica.
• ML Boletín de seguridad: un boletín del Centro para la Seguridad de AI que proporciona bancas profundas ocasionales sobre los resultados clave en la investigación técnica de IA.