es
Kate Crawford

Atlas de inteligencia artificial

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Desde mediados de la década de 2000, la inteligencia artificial (IA) se ha expandido a gran velocidad a nivel mundial, como campo académico y como industria. Pero ¿es posible crear inteligencia? ¿Cómo son los sistemas de IA que se desarrollan a escala planetaria? ¿Qué tipos de políticas están contenidas en el modo en que esos sistemas cartografían e interpretan el mundo? ¿Cuáles son las consecuencias de incluir la IA en los sistemas de toma de decisiones en los lugares de trabajo, la educación, la salud, las finanzas, la justicia y el gobierno?
Atlas de inteligencia artificial demuestra que la IA no es una innovación tecnológica neutral u objetiva ni una fuerza espectral o incorpórea, sino una verdadera industria de extracción global. De hecho, la creación de los sistemas de IA contemporáneos dependen de la explotación de los recursos energéticos y minerales del planeta, de la mano de obra barata y de los datos a gran escala. De manera crítica, advierte cómo la IA altera la forma en que el mundo es visto y entendido, e impulsa un cambio hacia gobiernos antidemocráticos, una mayor desigualdad y enormes daños medioambientales.
De modo contundente, Kate Crawford sostiene: «La IA no es  artificial ni inteligente. Más bien existe de forma corpórea, como algo material, hecho de recursos naturales, combustible, mano de obra, infraestructuras, logística, historias y clasificaciones. Los sistemas de IA no son autónomos, racionales ni capaces de discernir algo sin un entrenamiento extenso e intensivo». Se trata de sistemas diseñados para servir a los intereses dominantes ya existentes: son, finalmente, un certificado de poder.
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Prvi put objavljeno
2023
Godina izdavanja
2023
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Citati

  • Karen Ortegaje citiraoпре 9 дана
    embargo, los trabajadores de esas compañías han presionado para reducir las emisiones en general, en lugar de comprar indulgencias por una culpa medioambiental.60 Además, Microsoft, Google y Amazon otorgan las licencias de sus plataformas de IA a compañías de combustibles fósiles para ayudarlas a ubicar y extraer combustible del suelo, lo que impulsa todavía más a la industria hacia una mayor responsabilidad en el cambio climático antropogénico.
    Más allá de Estados Unidos, se elevan otras nubes de dióxido de carbono. La industria de centros de datos de China obtiene el 73% de su energía del carbón y, en 2018, emitió alrededor de 99 millones de toneladas de CO2.61 Y se espera que el consumo de electricidad por parte de la infraestructura de los centros de datos de China aumente en dos tercios para 2023.62 Greenpeace ha dado la alarma respecto a la colosal demanda de energía de las compañías tecnológicas, argumentando que “las compañías más prominentes de China, incluidas Alibaba, Tencent y GDS, tienen que aumentar dramáticamente la adquisición de energías limpias, así como divulgar sus datos de uso de energía”.63 Pero los impactos duraderos de la energía a carbón están por todas partes y llegan más lejos que cualquier frontera nacional. La naturaleza planetaria de la extracción de recursos, así como sus consecuencias, superan por mucho lo que el Estado nación fue diseñado para abordar.
  • Karen Ortegaje citiraoпре 4 месеца
    Que la colonización espacial y la minería de los confines se hayan convertido en las fantasías corporativas cotidianas de los multimillonarios de la tecnología subraya una relación fundamentalmente problemática con la Tierra. Su visión del futuro no incluye minimizar la exploración buscando petróleo y gas o contener el consumo de recursos, o incluso reducir las prácticas laborales explotadoras que los han enriquecido. En cambio, el lenguaje de la élite tecnológica a menudo se hace eco del colonialismo de asentamiento y busca desplazar a la población de la Tierra y capturar territorios para la extracción mineral. La carrera espacial de los multimillonarios de Silicon
  • Karen Ortegaje citiraoпре 8 месеци
    respuesta llegó cuando un estudiante le contó a Li sobre un nuevo servicio: Amazon Mechanical Turk. Como vimos en el capítulo II, gracias a esta plataforma, de repente se volvió posible acceder a mano de obra distribuida que podía hacer tareas en línea, como etiquetar y clasificar imágenes, a escala y a bajo costo.

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