INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS EN LA JUSTICIA PENAL, CASOS PRÁCTICOS, DE ALFREDO T. CALDERÓN MARTÍNEZ
Dr. Sergio Gilberto Capito Mata
(Universidad Autónoma de Baja California, México)
https://orcid.org/0000-0001-5984-3000
Mg. Irán Herrera Carrillo
(Universidad Autónoma de Baja California, México)
https://orcid.org/0009-0009-8698-9131
Resumen
Un análisis del futuro hipotético de la humanidad, es lo que enmarca la obra de Alfredo Calderón Martínez sobre la inteligencia artificial (IA) y la tecnología trabajando junto a la humanidad en favor de la justicia. En ella se desentrañan misterios legales en una lucha y convivencia constante con la tecnología. Su recopilación de casos predice y analiza un futuro cuyo sistema penal está dominado por los avances tecnológicos. En su interior, los relatos retan constantemente al significado de justicia y de sus concepciones actuales; un algoritmo dicta sentencias, los androides cuentan con voluntad propia, los robots se transforman en abogados y los humanos se implantan chips en el cerebro para mejorar la memoria. Su libro muestra a los lectores por qué la ética, la equidad y el respeto a los derechos humanos deben de ser factores centrales en la programación de IA, cuestionando constantemente, los límites de la responsabilidad y en que consiste la libertad de voluntad más allá de la mente humana.
Palabras clave: Inteligencia Artificial, Justicia Penal, Robots, Futuro, Tecnología
ARK CAICYT:
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Citas
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Calderón Martínez, A. T. (2023). Inteligencia artificial. Algoritmos en la justicia penal, casos prácticos. Centro de Investigaciones del Sistema Acusatorio de México.
García Moreno, E., & Sánchez Balcázar, M. C. (2023). Efectos de la aplicación de la inteligencia artificial en la contabilidad y la toma de decisiones. Gestión & Liderazgo, 1(1), 41.
Martínez, N., & Matute, H. (2020). Discriminación racial en la inteligencia artificial. The Conversation. https://theconversation.com/discriminacion-racial-en-la-inteligencia-artificial-142334
Organisation for Economic Co-operation and Development. (s.f.). OECD AI Principles overview. https://oecd.ai/en/ai-principles
Rudin, C. (2019). Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. Nature Machine Intelligence, 1(5), 206-215.
Završnik, A. (2019). Algorithmic justice: Algorithms and big data in criminal justice settings. European Journal of Criminology, 17(5), 738-754.
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