Resumen: El crecimiento de las aplicaciones de Inteligencia Artificial requiere el desarrollo de modelos de gestión de riesgos que puedan equilibrar las oportunidades con los riesgos. En la charla, contribuimos al desarrollo de modelos de riesgo de Inteligencia Artificial presentando un conjunto de métricas estadísticas integradas que pueden medir la «Sostenibilidad", «Exactitud», «justicia" y «Explicabilidad’» de cualquier aplicación de Inteligencia Artificial, en línea con las peticiones de la ley europea de Inteligencia Artificial. Las métricas propuestas son coherentes entre sí, ya que todas se derivan de una metodología estadística subyacente común. Son muy generales y pueden aplicarse a cualquier método de aprendizaje automático, independientemente de los datos y el modelo subyacentes. Su validez empírica se evaluará mediante su aplicación práctica a un conjunto de casos de uso. La aplicación revelará que las métricas propuestas son más interpretables y más coherentes con las expectativas, con respecto a métricas estándar como AUC, RMSE, valores de Shapley y métricas clásicas de equidad.
Ponente: Paolo Giudici es Profesor de Estadística en la Universidad de Pavía y Profesor de Aprendizaje Automático en el Instituto Universitario Europeo. Autor de varias publicaciones científicas, con un índice h de 49 (Google scholar), 38 (Scopus), 33 (Web of Science). Las publicaciones proponen modelos de aprendizaje estadístico que pueden medir riesgos y oportunidades de innovaciones de gran impacto, como la inteligencia artificial y las tecnologías financieras. Editor jefe de la revista científica «Statistics» (Taylor and Francis). Editor de «Artificial Intelligence in Finance» (Frontiers) y de «International journal of data science and analytics» (Springer). Coordinador de 13 proyectos científicos financiados, entre los que destacan los proyectos europeos Horizonte2020 «PERISCOPE: Pan-European response to the impacts of covid-19 and future pandemics and epidemics (2020-2023)» y “FIN-TECH: Financial supervision and Technological compliance” (2019-2020). Los proyectos han apoyado la actividad investigadora de 18 estudiantes de doctorado y de 13 investigadores postdoctorales. Investigador en el Banco de Pagos Internacionales. Experto en investigación para la Comisión Europea, la Autoridad Europea de Seguros y Pensiones de Jubilación, el Ministerio de Desarrollo italiano, el Banco de Italia y la Asociación Bancaria Italiana. Miembro del Consejo de Administración del banco Credito Valtellinese (2010-2018). Miembro honorario de la Asociación Italiana de Gestión de Riesgos Financieros. Miembro electo del Instituto Internacional de Estadística (ISI). Miembro del Institute of Mathematical Statistics (IMS), de la Association for Computing Machinery (ACM), de la European Network for Business and Industrial Statistics (ENBIS) y de la Sociedad Italiana de Estadística (SIS). Véase también: https://en.wiki.topitalianscientists.org/Paolo_Giudici
Grabación: Inteligencia artificial sostenible, precisa, justa y digna de confianza