Novedades
10/04/2023
“¿Por qué es necesario hablar de trabajo cuando hablamos de IA?”
Seminario del CIAN Di Tella a cargo de Milagros Miceli
El pasado martes 4 de abril el Centro de Inteligencia
Artificial y Neurociencia de la Escuela de Negocios de la UTDT presentó el seminario “¿Por qué es necesario hablar de trabajo cuando hablamos de IA?”, a cargo de Milagros Miceli.

En este seminario, se planteó el por qué de la necesidad de hablar de trabajo cuando hablamos de Inteligencia Artificial, dado que, además de los sesgos y de aquellos marcos de investigación tecno-solucionistas desarrollados en el último tiempo que se orientan a mitigarlos, existen primariamente desequilibrios de poder entre los actores, que moldean la actividad. “El dato es producto de relaciones sociales desiguales”, en palabras de D´Ignazio y Klein: las desigualdades históricas, las condiciones laborales y los puntos de vista epistemológicos resultan determinantes en el ejercicio de la recopilación, la curación, la clasificación, el etiquetado y la verificación de datos para Machine Learning. Entonces, enfatiza la especialista, resulta fundamental cuestionarnos cómo se producen el sentido y el conocimiento, y cuál es el poder simbólico codificado detrás de los datos.
Milagros
Miceli es socióloga y tiene un Ph.D. en
Ciencias de la Computación por la Technische Universität Berlin. Investiga cómo se producen datos
verídicos para el aprendizaje automático. Actualmente, dirige el grupo de
investigación “Data, Algorithmic Systems, and Ethics” en el Weizenbaum-Institut y trabaja como investigadora en el Distributed AI Research Institute
(DAIR), pensando acerca de
formas de implicar a las comunidades de trabajadores de datos en la
investigación de la IA.
El evento fue presentado por Agustín Gravano, director de la Licenciatura en Tecnología Digital y del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad Torcuato Di Tella, y profesor de la Escuela de Negocios.

En este seminario, se planteó el por qué de la necesidad de hablar de trabajo cuando hablamos de Inteligencia Artificial, dado que, además de los sesgos y de aquellos marcos de investigación tecno-solucionistas desarrollados en el último tiempo que se orientan a mitigarlos, existen primariamente desequilibrios de poder entre los actores, que moldean la actividad. “El dato es producto de relaciones sociales desiguales”, en palabras de D´Ignazio y Klein: las desigualdades históricas, las condiciones laborales y los puntos de vista epistemológicos resultan determinantes en el ejercicio de la recopilación, la curación, la clasificación, el etiquetado y la verificación de datos para Machine Learning. Entonces, enfatiza la especialista, resulta fundamental cuestionarnos cómo se producen el sentido y el conocimiento, y cuál es el poder simbólico codificado detrás de los datos.

El evento fue presentado por Agustín Gravano, director de la Licenciatura en Tecnología Digital y del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad Torcuato Di Tella, y profesor de la Escuela de Negocios.