Gabriela Arriagada-Bruneau
Formación
Licenciada en Filosofía de la Pontificia Universidad Católica de Chile, Master of Science en Filosofía y Ética de la Universidad de Edimburgo, y candidata a doctora por la Universidad de Leeds, Inglaterra. Actualmente es profesora asistente, de Ética de IA y Datos, en doble nombramiento para el Instituto de Éticas Aplicadas y el Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional. Es también investigadora joven del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), Chile y Latin-American Lead para la World Ethical Data Foundation.
Entre sus últimos proyectos ha trabajado en el desarrollo de una metodología sociológica para identificar sesgos en el desarrollo de modelos de IA, la creación de una guía de trabajo ético para los proyectos de transferencia tecnológica en CENIA, el uso de IA generativa en educación a través de chatbots y modelos de lenguaje, y un diagnóstico con perspectiva de género de aplicaciones de IA en salud en Chile. Gabriela ha participado, además, en consultas expertas por parte de UNESCO para el desarrollo de directrices éticas para las neurotecnologías y como experta en las mesas de discusión de la Comisión de Futuro del Senado Chileno, para la promulgación de la primera ley sobre IA en el país.
Su reciente libro titulado “Los sesgos del algoritmo: la importancia de diseñar una inteligencia artificial ética e inclusiva”, desmitifica lo que significa hablar de sesgos en IA desde una perspectiva sociotécnica y cómo podemos, desde el feminismo de la ciencia y de los datos, adoptar una metodología que nos permita avanzar en la verdadera inclusión en un futuro de coevolución con la IA.
Investigación
Sus áreas de investigación son las éticas aplicadas con especial énfasis en la ética de algoritmos, la filosofía de la tecnología, la ética de la inteligencia artificial y las ciencias de datos.
Publicaciones
Arriagada-Bruneau, G. (2024). Una mirada crítica a la ética de la IA: de preocupaciones emergentes y principios orientadores a un desvelar ético. Resonancias, (17), 101-120. DOI: 10.5354/0719- 790X.2024.74438
Adasme, S., Arriagada., G., Davidoff, A., Lopez., C., Pertuze, J. APEC Digital Economic Steering Group (DESG), Comparative study on best practices to detect and avoid harmful biases in Artificial Intelligence systems. Asia-Pacific Economic Cooperation (APEC). Forthcoming.
Arriagada, G., Dunstan., J., Lopez, C., Mendoza, M. Ethics in Artificial Intelligence and IT. CRC, Taylor and Francis. Forthcoming.
López, C., Arriagada, G., Davidoff, A. (2023) “¿Cómo navegar el camino hacia la ética en IA?” Número 25, Bits de ciencia, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Chile, pp. 36-43.
Arriagada, G. (2023) “(Re)significando la vida humana en un mundo artificialmente inteligente” La Revista Católica, Número 1218, pp. 35-40.
Arriagada-Bruneau, G. & Arriagada, L. (2022) “El rol de las IAs en el proceso creativo: una aproximación funcionalista” en Odradek edición especial “Creatividad a la luz de la IA” (Eds) C. Moruzzi, M. Verdicchio, F. Fossa, Vol. 8, n. 1, 2022.
Arriagada Bruneau, G., Gilthorpe, M., Müller, V.C. (2020) “Los imperativos éticos de la pandemia de COVID-19: Una revisión desde la ética de datos” Veritas (46): 13-35. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-92732020000200013
Arriagada Bruneau, G. (2018). “Tenemos obligaciones morales para con personas futuras? Tratando la vaguedad moral desde escenarios medioambientales” Veritas (40): 49-65. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-92732018000200049
Gabriela Arriagada Bruneau (2021) en “Inteligencia Artificial inclusiva: visiones de 40 expertos” – Fontys for Society, Países Bajos. Erdinc Sacan (editor) pp. 51-54. https://www.fontys.nl/actueel/asset/1142970/erdincsacan-inclusieveartificialintelligence/
Libros
Arriagada G., (2024) Los sesgos del algoritmo: La importancia de diseñar una inteligencia artificial ética
e inclusiva. Editorial Pollera.
Informes de conferencias
Arriagada Bruneau, G.C., Tomova, G., Tennant, P.W.G., Gilthorpe, M.S. (2021) Los peligros de los marcos éticos para datos médicos que no consideran causalidad. Revista de Epidemiología y Salud Comunitaria, 75 (Suppl 1): A83.2-A83. DOI: 10.1136/jech-2021-SSMabstracts.179
Tomova, G., Tennant, P.W.G., Arriagada Bruneau, G.C., Gilthorpe, M.S. (2022) Distinguiendo transparencia, explicabilidad, e interpretabilidad en algoritmos. Conferencia Americana de Inferencia Causal 2022 (ACIC), UC Berkeley, California, EE.UU. DOI: 10.13140/RG.2.2.14665.42080
Reportes
Participación en la redacción del primer Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2023. Sección Ética e IA, capítulo Futuros de la IA. Apoyado por la OEA, el Banco de Desarrollo de América Latina (CAF) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA). https://indicelatam.cl/
