Presentación

Una de las mayores preocupaciones actuales respecto de la inteligencia artificial son los sesgos a grupos protegidos y minoritarios. Desde el género al idioma, esta tecnología ha mostrado que puede impactar negativamente al no representar a estos grupos, reforzando estereotipos históricos o manteniendo estructuras sistemáticas discriminatorias. 

Una de las razones fundamentales de aquello es la falta de participación de las comunidades afectadas y falta de diversidad en el campo de la inteligencia artificial. Por esa razón, el curso Inteligencia Artificial y Derechos Humanos, realizado por UAbierta, el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) y Women at the table busca construir puentes entre la legislación sobre Derechos Humanos, las ciencias de la computación, las ciencias sociales, la política y la inclusión de comunidades que se pueden ver afectadas por un sistema de IA y sus experiencias vividas, para avanzar hacia democracias más igualitarias, justas e informadas.

El curso aborda la relación entre IA, DD.HH. y equidad, analizando posibles riesgos y amenazas, al proporcionar una visión general de los mecanismos que conducen a impactos negativos. Asimismo, se ofrecen soluciones técnicas y no técnicas para trabajar hacia sistemas de IA responsables, promoviendo la adopción de un enfoque basado en Derechos Humanos, proporcionando herramientas críticas y vocabulario común para evaluar el impacto de la tecnología e impulsando la inclusión, igualdad y el bien público. 

Objetivos

Objetivo general: Capacitar de forma multidisciplinaria sobre el desarrollo y despliegue de sistemas de IA responsables, analizando críticamente su impacto en la sociedad desde una perspectiva guiada por los DD.HH.

Objetivos específicos:

• Proveer una comprensión básica y un vocabulario común para explorar y debatir sobre IA y DD.HH.
• Dotar de herramientas para diseñar, estudiar y evaluar sistemas de IA con un enfoque centrado en los DD.HH. y el bien público.
• Entender cómo cada área de especialización y experiencia vivida complementan y enriquecen la comprensión de los impactos de los sistemas de IA.
• Analizar casos reales de soluciones de IA y sus consecuencias en los DD.HH. y la tecnología.

Equipo docente

Francesca Lucchini, profesora encargada

Ingeniera Civil en Ciencias de la Computación y magíster especializado en inteligencia artificial de la PUC. Trabaja en CENIA como Tech Lead especializada en visión computacional desde el año 2024.

Pilar Grant, profesora encargada

Diseñadora chilena con más de cinco años de experiencia en el sector público y en ONGs. Su trabajo ha abarcado diseño gráfico, estrategia y gestión de proyectos. Actualmente cursa el Master of Public Administration en UCL en Londres y trabaja como LAC Team Lead & Strategic Design en Women at the Table.

Yasna Cárdenas 

Profesora de inglés con experiencia de más de 11 años en establecimientos educacionales. Se ha desempeñado como diseñadora instruccional de una empresa de capacitación.  Actualmente trabaja como gestora de capacitación y formación en CENIA.

Alexandra Garcia 

Bioquímica con Magíster y doctorado en Neurociencias. Actualmente, es Project Specialist del proyecto LatamGPT en CENIA donde lidera el equipo de Datos y Alianzas Estratégicas.  Además, forma parte del equipo mundial de Red Teamer de OpenAI, donde ha participado evaluando varios modelos como GPT-4o, Sora, o1 y o3-mini.

Claudia González 

Estudiante de último año de ingeniería civil en computación. Actualmente está asociada como estudiante a CENIA, apoyando en programas como Technovation Girls, para acercar el mundo de la programación y la IA a escolares, en esta misma línea, realiza talleres extracurriculares para enseñar programación a escolares de segundo ciclo y educación media.

Thomas Wachter 

Ingeniero civil informático y magíster en inteligencia artificial. Actualmente se desempeña como ayudante de investigación en la línea 5 (IA centrada en las personas) del CENIA, donde investiga los impactos de la IA en la educación y el aprendizaje. Además, es profesor adjunto de la Facultad de Artes Liberales de la Universidad Adolfo Ibáñez.

Javiera Jáuregui 

Ingeniera Civil Industrial con Magister en Data Science y Diplomado en Inteligencia Artificial. Su principal foco y experiencia se centra en el desarrollo de Modelos de Machine Learning y Deep Learning. Actualmente se desempeña como Ingeniera de Machine Learning en CENIA, donde está enfocada en Modelos de Optimización en industrias de logística y transporte.