logo móvil
Contáctanos

defendiendo contra amenazas de IA con un marco de evaluación de confiabilidad centrado en el usuario

Autores: Kafali, Efi; Preuveneers, Davy; Semertzidis, Theodoros; Daras, Petros

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2024

defendiendo contra amenazas de IA con un marco de evaluación de confiabilidad centrado en el usuario


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Confiabilidad
Aplicaciones de IA
Usuarios
Seguridad
Privacidad
ética

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 52

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio examina críticamente la confiabilidad de las aplicaciones de IA ampliamente utilizadas, centrándose en su integración en la vida diaria, a menudo sin que los usuarios comprendan completamente los riesgos o cómo estas amenazas podrían afectarlos. A medida que las aplicaciones de IA se vuelven más accesibles, los usuarios tienden a confiar en ellas debido a su conveniencia y facilidad de uso, frecuentemente pasando por alto problemas críticos como la seguridad, la privacidad y la ética. Para abordar esta brecha, presentamos un marco centrado en el usuario que permite a las personas evaluar la confiabilidad de las aplicaciones de IA en función de sus propias experiencias y percepciones. El marco evalúa varias dimensiones: transparencia, seguridad, privacidad, ética y cumplimiento, al mismo tiempo que busca crear conciencia y llevar el tema de la confiabilidad de la IA al diálogo público. Al analizar las amenazas de la IA, los incidentes del mundo real y las estrategias para mitigar los riesgos planteados por las aplicaciones de IA, este estudio contribuye a los debates en curso sobre la seguridad y confianza en la IA.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro