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Este artículo ofrece un examen profundo de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) y su importancia en el desarrollo de una IA responsable. Cubre la historia de la IA, los principios fundamentales, la diferencia entre explicabilidad e interpretabilidad, y los tipos de explicaciones. El artículo destaca el papel de la transparencia en los sistemas explicables. Además, discute aplicaciones en ámbitos de alto riesgo. Adicionalmente, aborda el panorama regulatorio actual y presenta una perspectiva sobre el futuro de la investigación y regulación de XAI.
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Hanna DeSimone
Maikel Leon-Espinosa
University of Miami
College of Business and Technology
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DeSimone et al. (Fri,) estudiaron esta cuestión.
www.synapsesocial.com/papers/68e73cbeb6db6435876b64ba — DOI: https://doi.org/10.1109/icict62343.2024.00093
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