I. Contextualización y justificación del tema objeto de estudio: la discriminación algorítmica como uno de los principales riesgos del uso de los sistemas de inteligencia artificial.– II. Machine Learning, algoritmos y datos: 1. Concepto y elementos del machine learning.– 2. Características de los sistemas de machine learning.– III. Qué es la discriminación algorítmica y qué tiene de nueva respecto de la discriminación tradicional.– IV. Por qué el algoritmo discrimina.– V. Principales desafíos que plantea la discriminación algorítmica en relación con la responsabilidad civil por daños: 1. Primer obstáculo: detectar la discriminación: A) Medidas legales vigentes o proyectadas que pueden adoptarse para evitar o minimizar este problema.– 2. Segundo obstáculo: probar la discriminación y su causa.– 3. Tercer obstáculo: determinar el sujeto responsable.– VI. Medidas para hacer frente a los daños que pueden derivarse de la discriminación algorítmica en la toma de decisiones.– VII. Bibliografía.

• María Cristina Berenguer Albaladejo

  Profesora Derecho civil de la Universidad de Alicante
  

  Mª Cristina Berenguer Albaladejo es Doctora en Derecho y profesora de Derecho civil de la Universidad de Alicante. Su actividad investigadora ha abordado distintas parcelas del Derecho civil centrándose principalmente en el Derecho de contratos ...

Description

Algorithmic discrimination has been highlighted as one of the major risks of the use of artificial intelligence systems for decision making. This paper focuses on the concept of algorithmic discrimination, its causes and the main challenges it raises in terms of civil liability and the measures that are being adopted at the European level to address them.