CONFERENCIA DTL

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Hackathon BD4SG

 

Retos – Introducción y Objetivos

El uso de machine Learning y la Inteligencia Artificial aumentará exponencialmente en los próximos años. Las máquinas tomarán más decisiones en nuestro nombre y recientemente se ha demostrado que existen consecuencias no deseadas a través de la IA como los sesgos, la discriminación injusta y los algoritmos de caja negra. Se ha discutido mucho acerca de la privacidad de datos y la seguridad y el debate del uso ético de los datos no ha hecho más que empezar. A menudo, la discusión de la ética de los datos se da en base a casos concretos y con este reto queremos promover un enfoque más estructural.

Destacamos dos objetivos principales:

1) Averiguar si estas preocupaciones se limitan a unos pocos casos claramente visibles, o si están ocurriendo potencialmente en una escala mucho mayor.

Todos conocemos casos como el de COMPAS, un algoritmo de predicción de delitos que era más probable que clasificara incorrectamente a los acusados negros por tener un alto riesgo de reincidir. Sin embargo, la pregunta real es si se trata de hechos casuales o si esto sucede en general: (la sección de información de soporte incluye explicaciones adicionales para cada uno de los temas).

  • Detectar, explicar y visualizar casos de discriminación injusta debido al uso inapropiado o la implementación de sistemas de IA.
  • Identificar y visualizar conjuntos de datos abiertos que contengan sesgos no deseados que puedan afectar a grupos protegidos.

2) Desarrollar herramientas y/o algoritmos que ayuden a detectar y mitigar estas preocupaciones.

La dimensión ética de la inteligencia artificial está ganando terreno rápidamente en la prensa, la investigación y los think tanks. En consecuencia, algunas de las principales empresas de esta industria están desarrollando herramientas para detectar y eliminar sesgos en la IA. No solo empresas como Accenture, Microsoft y Facebook han creado sus propias herramientas privadas, sino que también  han lanzado herramientas de código abierto. Por ejemplo, IBM lanzó AI Fairness 360, una biblioteca de código abierto para ayudar a detectar y eliminar sesgos en modelos de aprendizaje automático y conjuntos de datos. Los temas de interés de este objetivo incluyen, entre otros: (La sección de información de soporte contiene información adicional para cada uno de los temas enumerados).

  • Herramientas para explicar las conclusiones alcanzadas por un algoritmo de IA para mitigar el miedo a la IA “inexplicable”.
  • Herramientas para detectar sesgos en conjuntos de datos relacionados con datos confidenciales (impactando a grupos protegidos).
  • Herramientas para detectar correlaciones en conjuntos de datos entre variables normales y variables sensibles).
  • Herramientas para re-identificar datos anónimos de conjuntos de datos públicos.
  • Herramientas para detectar resultados desequilibrados de algoritmos dentro de subgrupos de población en relación a falsos positivos y falsos negativos.
  • Métodos y herramientas para proporcionar una puntuación “ética” de conjuntos de datos.

Logística & Bases

1. Bases

  • Número máximo de participantes por equipo: 4.
  • Los proyectos deben estar relacionados con uno, o ambos, de los dos objetivos enumerados.
  • Los proyectos presentados deben ser originales, no haber sido publicados, ni galardonados con un premio previamente.
  • El hackathon comienza con el registro y dura hasta la fecha límite para la entrega de los proyectos.
  • Aparte del evento de ceremonia de entrega de premios a los ganadores, el hackathon no requiere presencia física.
  • Los ganadores reciben el premio a cambio de una licencia mundial, perpetua y no exclusiva para que Telefónica utilice los proyectos.
  • El desafío está abierto a nivel mundial.

2. Fechas

  • Inicio del registro: 14/11/2018
  • Entrega de los proyectos: 15/12/2018
  • Anuncio y notificación de los ganadores antes del 31/12/2018
  • Entrega de premios: inicio 2019 (TBC)

3. Premios

  1. Primer premio: 1 500€
  2. Segundo premio: 1 000€
  3. Tercer premio: 750€
  4. Joker: 250€

4. Plataforma de contacto:

  • Cada equipo que se registre en el hackathin será incluido en un repositorio de Basecamp donde podrán subir todos los documentos y comunicarse con los organizadores del evento.
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