El pasado 19 de mayo, en la conferencia Build developer, Microsoft destacó algunas novedades en las que la compañía está trabajando en relación con machine learning [aprendizaje automatizado]. Estas nuevas herramientas y características están enfocadas a construir modelos de machine learning más justos.
Algunas de estas nuevas herramientas están centradas en la privacidad. Por ejemplo, se incluyen herramientas de privacidad diferencial y un sistema que garantice el buen funcionamiento de los modelos en diferentes grupos de personas. A través de estas herramientas de privacidad diferencial, lo que se pretende es acceder a datos privados al mismo tiempo que se protege la información privada. También se encuentran mecanismos que ayudan a las compañías a dar el mejor uso a sus datos mientras que, al mismo tiempo, cumplen con normativas estrictas. Asimismo, otro de los problemas a los que tienen por objetivo dar respuesta estas nuevas herramientas es el de hacer sistemas que sean fáciles de explicar y que cumplan las normativas de privacidad y de falta de discriminación.
Muchas de las herramientas son de código abierto, lo que promueve un uso más amplio para toda la población. Con estas de reciente creación, y otras que cada vez más empresas y grupos de Inteligencia Artificial están produciendo e implementando, se promueve un uso más justo de la tecnología para beneficio de toda la sociedad.
PhD de la Universidad de Wisconsin-Madison