Última actualización: 17/05/2024


Curso Académico: 2024/2025

Implicaciones Éticas y Legales de la IA
(19197)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: PEDRAZA CORDOBA, JUANITA DEL PILAR

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Derecho Público del Estado

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
Identificar y reconocer los potenciales beneficios y los riesgos legales del despliegue de IA. Aprender y comprender los problemas normativos y éticos fundamentales que han surgido en relación con la implementación de la IA y la relevancia de las opciones de diseño en la arquitectura de la IA. Comprender la complejidad del panorama regulatorio y de las políticas definidas para abordar los problemas legales y regulatorios que surgen del uso de la IA. Aprender metodologías prácticas para evaluar y mitigar los riesgos potenciales derivados de la implementación de la IA. Este conocimiento debe dotar a a los estudiantes de los conocimientos y herramientas que les permitan sopesar y evaluar el desarrollo de aplicaciones específicas de IA, para identificar los potenciales desafíos regulatorios y éticos en su uso o implementación, y para aprender metodologías que permitan eliminar o mitigar dichos riesgos desde el diseño Derechos Humanos y Derechos Fundamentales Los apartados relativos al estudio del régimen jurídico de protección de datos personales, atienden la finalidad de promover el conocimiento y promoción de observancia de los derechos fundamentales, específicamente, del derecho a la privacidad de la información. Igualdad de género, igualdad de trato y no discriminación Los temas de discriminación se abordan, de forma preferente, en los apartados relativos al sistema de gestión de riesgos en soluciones IA y sus implicaciones éticas, toda vez que la discriminación algorítmica es uno de los aspectos que genera mayor preocupación entre los poderes públicos y la mitigación, cuando no eliminación de este riesgo, se ha identificado como esencial para fortalecer la confianza en el uso de los sistemas.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
El dato, la información y la inteligencia artificial como nociones jurídicas. La protección de datos personales y no personales Reglas especiales para sistemas que usan datos sanitarios y de geolocalización. Reglas especiales para sistemas de transporte inteligente (Intelligent transport system) y para la monitorización de comportamiento. El enfoque de gestión del riesgo en sistemas que utilizan técnicas de IA El régimen de responsabilidad asociado a la creación y explotación de soluciones de IA La Administración Electrónica y los servicios de la sociedad de información Deontología profesional y códigos de conducta Iniciativas internacionales de ética e Inteligencia Artificial
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Actividades formativas -Clase teórica (AF1) -Clases teórico prácticas (AF3) -Tutorías (AF5) -Trabajo en grupo (AF6) - Examen final (AF8) Metodología Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos (MD1). Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura (MD2). Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo (MD3) Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos (MD4) Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo (MD5) Para la elaboración del trabajo, se organizarán, como mínimo, 2 tutorías grupales.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 30
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 70

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • Balaguer, Fernando, Cotino, Lorenzo (coord). Derecho Público de la inteligencia artificial . Fundación Manuel Giménez Abad de Estudios Parlamentarios y del Estado Autonómico. 2023
  • Barrio Moises. Derecho de los robots . Wolters Kluwer , Madrid. 2019
  • Gamero Casado, Eduardo . Derecho administrativo para estudios no jurídicos,. Tecnos . 2021
  • Huergo Lora, Alejandro (Dir) . La regulación de los algoritmos. Aranzadi Thomson Reuters. 2020
  • Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. The global landscape of AI ethics guidelines.. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-39. 2019
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.