Inteligencia Artificial: Gobernanza y Legitimidad

Olga Gil

No rs7d8, SocArXiv from Center for Open Science

Abstract: This paper has recieved ICDS 2023 Award: It has been selected among "Best Papers" based on the reviews of the original submission, the camera-ready version, and the presentation during the conference [as seen in https://www.iaria.org/conferences2023/AwardsICDS23.html] The paper received an invitation to submit an extended article version to one of the IARIA Journals, and it has been published with date December 2023 with the tittle "AI Philosophy: Sources of Legitimacy to Analyze Artificial Intelligence". NOW, here is the traslation to Spanish: Ante los desafíos para la humanidad de los desarrollos disruptivos de la inteligencia artificial, este trabajo plantea discusiones desde diferentes perspectivas. Dichas perspectivas permiten plantear discusiones con científicos de diferentes campos, gobiernos, empresas y otros actores sociales sobre cuestiones relacionadas con la inteligencia artificial, la gobernabilidad y la legitimidad. El objetivo principal y el resultado del artículo es presentar un panel de control para el análisis de la gobernabilidad y la legitimidad de la inteligencia artificial, al que se denomina Gil Dashboard o Panel Gil. Este panel de control trata de resolver disputas de teoría política partiendo de enfoques clásicos para estudiar la gobernabilidad y la legitimidad. El panel de control también permite comparaciones en la gobernabilidad y la legitimidad de la IA en regímenes democráticos y no democráticos, en diferentes niveles de gobierno –tanto en los países Occidentales como en el Sur Global. Un resultado adicional es la aplicación del Panel al caso de China como estudio de caso. La aplicación del Panel de control permite 1) mostrar su valor como herramienta metodológica y analítica, y 2) arrojar una nueva mirada interpretativa y sugerente a los datos existentes en el caso chino. Inteligencia artificial; gobernanza; filosofía; ética; teoría política; China.

Date: 2024-01-31
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DOI: 10.31219/osf.io/rs7d8

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