EPISODE · Mar 13, 2024 · 1H 57M
Maquinas neutrales y certezas infalibles con Bikolab
from Nociones Comunes · host Nociones Comunes
Sesión 2. Máquinas neutrales y certezas infinitas con Ujué Agudo, doctora en psicología; y Karlos G. Liberal, data activista y ciberpunk, forman parte de Bikolabs. Curso: La fantasía de la automatización Miércoles 13 de marzo de 2024 Dice Matteo Pasquinelli que la IA es la epistemología hegemónica hoy en día; es una manera de pensar donde la IA se vende como un paradigma de inteligencia, pero en verdad es un paradigma de automatización estadística. Una aproximación estadística que se convierte en régimen de verdad, prueba científica, normatividad social y racionalidad. Entender esta forma maquínica de aprendizaje es esencial, por ejemplo para comprender qué sesgo de clase, género y raza que los sistemas de IA amplifican notoriamente debe considerarse, de hecho, no como un error, sino como una de sus características constitutivas. En esta sesión hablaremos de la historia de la IA, el machine learning; de sus sesgos históricos, de datos y algorítmicos, de su forma de comprender la información o los problemas que no ve. Una historia de experimentos, fallas máquinicas, controversias académicas y rivalidades épicas, que distan mucho de una lectura lineal y neutral que a menudo nos hacen creer.
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Sesión 2. Máquinas neutrales y certezas infinitas con Ujué Agudo, doctora en psicología; y Karlos G. Liberal, data activista y ciberpunk, forman parte de Bikolabs. Curso: La fantasía de la automatización Miércoles 13 de marzo de 2024 Dice Matteo Pasquinelli que la IA es la epistemología hegemónica hoy en día; es una manera de pensar donde la IA se vende como un paradigma de inteligencia, pero en verdad es un paradigma de automatización estadística. Una aproximación estadística que se convierte en régimen de verdad, prueba científica, normatividad social y racionalidad. Entender esta forma maquínica de aprendizaje es esencial, por ejemplo para comprender qué sesgo de clase, género y raza que los sistemas de IA amplifican notoriamente debe considerarse, de hecho, no como un error, sino como una de sus características constitutivas. En esta sesión hablaremos de la historia de la IA, el machine learning; de sus sesgos históricos, de datos y algorítmicos, de su forma de comprender la información o los problemas que no ve. Una historia de experimentos, fallas máquinicas, controversias académicas y rivalidades épicas, que distan mucho de una lectura lineal y neutral que a menudo nos hacen creer.
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