Descripción del curso
Estas lecciones sobre privacidad, seguridad y protección en la inteligencia artificial describirán el Reglamento General de Protección de Datos, el consentimiento, la portabilidad de datos, la capacidad de restringir el procesamiento, el derecho de rectificación y el derecho de eliminación. Aprenderá conceptos importantes relacionados con la confiabilidad y la seguridad y descubrirá cómo el monitoreo puede detectar riesgos potenciales y mitigar rápidamente el daño si el sistema no funciona como se desea. Estas lecciones también cubrirán cómo la trazabilidad es importante para la seguridad.
Al discutir la amplia gama de conceptos que rodean la privacidad, la seguridad y la protección en la inteligencia artificial, analizaremos el valor y la influencia del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea, que entró en vigencia en 2018. También revisaremos el vínculo entre confiabilidad y seguridad. Para que un sistema sea seguro, debe haber un cierto nivel de confiabilidad en el rendimiento y las decisiones tomadas por el sistema. Se puede utilizar un enfoque de gestión de riesgos para determinar qué procedimientos de prueba son relevantes para un dominio determinado y determinar los riesgos que el sistema podría plantear para consideraciones importantes como la privacidad y los derechos humanos.
Al final de estas lecciones, aprenderá que la seguridad de los sistemas de IA también está relacionada con el uso no autorizado de los datos del sistema de IA. Descubrirá que el uso no autorizado puede causar daños a los creadores y usuarios del sistema, por lo que muchas organizaciones están considerando la seguridad por diseño en la implementación de cualquier sistema de IA.
Lo que aprenderás
- Entender los principios que rigen la privacidad, seguridad y protección de la IA, incluida la Regulación General de Protección de Datos (GDPR) de la UE que entró en vigor en 2018
- Explicar cómo la confiabilidad y la seguridad están interconectadas en los sistemas de IA
- Describir cómo el monitoreo puede detectar riesgos potenciales y mitigar rápidamente daños cuando un sistema no funciona como se desea
- Evaluar los principios de seguridad relevantes de un sistema de IA, incluyendo problemas de uso no autorizado de datos
- Aplicar conceptos de consentimiento, portabilidad de datos, restricción de procesamiento, derecho de rectificación y derecho de eliminación
- Examinar procedimientos de prueba y un enfoque de gestión de riesgos para determinar riesgos que un sistema de IA podría plantear
Puntos clave
- La Regulación General de Protección de Datos (GDPR) de la UE, que entró en vigor en 2018, aborda consentimiento, portabilidad de datos, la capacidad de restringir procesamiento, el derecho de rectificación y el derecho de eliminación.
- Para que un sistema de IA sea seguro, debe haber un cierto nivel de confiabilidad en el desempeño y las decisiones tomadas por el sistema.
- El monitoreo puede detectar riesgos potenciales y mitigar rápidamente daños si un sistema no funciona como se desea, y la trazabilidad es importante para la seguridad.
- Un enfoque de gestión de riesgos puede usarse para determinar procedimientos de prueba relevantes e identificar riesgos que el sistema podría plantear a consideraciones como privacidad y derechos humanos.
- La seguridad de los sistemas de IA se relaciona con el uso no autorizado de datos o el sistema, que puede dañar a creadores y usuarios, llevando a muchas organizaciones a considerar la seguridad por diseño.
Preguntas frecuentes
¿Qué temas cubre este curso?
Cubre privacidad, seguridad y protección en inteligencia artificial, incluyendo GDPR, consentimiento, portabilidad de datos, restricción de procesamiento, derecho de rectificación y eliminación, confiabilidad y seguridad, monitoreo, trazabilidad, procedimientos de prueba y seguridad de datos y resultados.
¿Qué podré hacer después de completar este curso?
Podrás entender los principios que rigen la privacidad, seguridad y protección de la IA, explicar cómo la confiabilidad y la seguridad están interconectadas, describir cómo el monitoreo puede detectar riesgos y mitigar daños, y evaluar los principios de seguridad relevantes de un sistema de IA.
¿Qué dice el curso sobre el vínculo entre confiabilidad y seguridad?
El curso explica que para que un sistema sea seguro, debe haber un cierto nivel de confiabilidad en el desempeño y las decisiones tomadas por el sistema.
¿Por qué es importante la seguridad para los sistemas de IA según este curso?
La seguridad de los sistemas de IA está relacionada con el uso no autorizado de datos o del sistema de IA, que puede causar daño a los creadores y usuarios, por lo que muchas organizaciones consideran la seguridad por diseño en la implementación.
¿Qué lecciones se incluyen en este curso?
Las lecciones son Consentimiento y Control sobre el Uso de Datos; Capacidad de Restringir Procesamiento; Derecho de Rectificación y Eliminación; Confiabilidad y Resiliencia de sistemas de IA; Procedimientos de Prueba; y Seguridad de Datos y Resultados.
