#24 que haya gente que se haga pasar por izquierda no cambia la definición de izquierda y derecha. Y, tal como he dicho, el nepotismo es algo intrínseco a la derecha. Parte de la puñetera definición de derecha política.
#18 los hospitales privados están llenos de médicos sin especialidad en urgencias, que hablas sin tener ni idea .
Efectivamente, la titulación de médico te habilita para tratar pacientes.
#26 gracias por darme argumentos para no ir jamás de urgencias a un hospital privado (cosa que tampoco podría hacer). Como sí que tengo compas médicos sé que, sin el MIR y los 4 años de rotaciones, no hubiesen sabido tratar un montón de patologías ni tendrían idea de la mayor parte de los protocolos y procedimientos que se aprenden en la clínica, no en los apuntes.
#2 no digas chorradas, que sin MIR puedes pasar consulta perfectamente, trabajar en urgencias, o incluso practicar cirugías.
En España al menos, no hay procedimientos propios y exclusivos de especialidades médicas. Cualquiera puede formarse y practicar el procedimiento que sea, aunque no dispongas de una especialidad reconocida.
#12 ¿? ¿En Urgencias sin pasar un MIR? ¿En serio? ¿Tú crees que sólo acabando la carrera y sin ninguna práctica clínica en absoluto puedes tratar pacientes?¿De verdad? Porque los que yo conozco sin MIR se ven abocados a pasar reconocimientos laborales o en mutuas. Sin haber hecho rotación por ningún servicio ¿en Urgencias? flipas, salvo que sean contrataciones COVID de recién egresados
#18 los hospitales privados están llenos de médicos sin especialidad en urgencias, que hablas sin tener ni idea .
Efectivamente, la titulación de médico te habilita para tratar pacientes.
#26 gracias por darme argumentos para no ir jamás de urgencias a un hospital privado (cosa que tampoco podría hacer). Como sí que tengo compas médicos sé que, sin el MIR y los 4 años de rotaciones, no hubiesen sabido tratar un montón de patologías ni tendrían idea de la mayor parte de los protocolos y procedimientos que se aprenden en la clínica, no en los apuntes.
Y acto seguido acarició el lomo de su cabra preferida
#2 hezbola bombardea israel todos los dias
#11 Israel ocupa territorios que no son suyos todos los días. Quizá por eso les atacan...
#15 en esa zona viven 143000 drusos que vivían desde siempre
#16 ergo no es Israel.
#11 No a la misma escala
#11 No te lo creías ni cuando lo ibas escribiendo. Anda que no iban a abrir los telediarios con eso si fuese verdad
#48 quiere decir que hezbola no lanza cohetes a israel?
#76 para aburrirse leyendo todos los ataques de uno y otro, https://en.wikipedia.org/wiki/Israel%E2%80%93Hezbollah_conflict_(2023%E2%80%93present)#:~:text=Per%20Hezbollah%3A&text=On%208%20October%202023%2C%20Hezbollah,took%20place%20a%20day%20earlier.
#65 Basta con no depender de un único proveedor. Como de hecho ocurre con el petróleo.
#8 Jerome Powell? Católico apostólico romano.
#15 Un poco manipulador. USA lo ha usado más en los últimos 50 años, Rusia más en los últimos 30. En agregado, desde 1946, Rusia mucho más.
#15 El capital, ya sabes, ese primo del Patriarcado, amigo del nepotismo...
¿No los conoces de salir por la tele?
#79 Cierto. De hecho hispanos y asiáticos tienen la mayor esperanza de vida con diferencia.
https://en.wikipedia.org/wiki/Race_and_health_in_the_United_States#Life_expectancy
#2 También la esperanza de vida era bastante inferior en la USSR que en USA. Me quedo con lo segundo.
https://countryeconomy.com/demography/life-expectancy/russia?year=1990
https://countryeconomy.com/demography/life-expectancy/usa?year=1990
#36 En USA depende de si eres negro o hispano,
#79 Cierto. De hecho hispanos y asiáticos tienen la mayor esperanza de vida con diferencia.
https://en.wikipedia.org/wiki/Race_and_health_in_the_United_States#Life_expectancy
#50 Hace 20 años. Ahora parece que no: https://www.dataroma.com/m/holdings.php?m=GFT
#66 es curioso, porque depende de la fuente, la agencia Reuters da por hecho que Bill Gates (no la fundación) es accionista:
https://www.reuters.com/article/uk-factcheck-pharmaceuticals-philanthrop-idUSKBN29Z0TM
En otros casos citan a la fundación, pero las fuentes son menos fiables. Se me hace raro porque suele canalizar las inversiones a través de la fundación, que le permite hacer chanchullos que no podría hacer fuera del marco de la fundación.
Las acciones de Biontech, sin embargo, se adquirieron en 2019.
#67 corrijo, Reuters atribuye las acciones a la fundación. Ha debido de ser otra fuente la que citaba a Bill Gates como particular. Lo mismo las han vendido desde entonces, pero citan la declaración de impuestos de 2019.
#52 Desde el respeto, ni yo hablo en nombre de nadie más que yo mismo, ni sé exactamente qué fobias y filias me imputas.
Ciñéndome solo a la parte de tu comentario que se dirige, tangencialmente, a mi comentario, yo no pido cancelar a los canceladores. Aunque entiendo que, si lo hiciera, tampoco me lo reprocharías Simplemente digo que hay una diferencia cualitativa entre expresar una opinión y demandar que una obra o un artista desaparezcan de la vida pública. Es una distincion que tenemos que hacer individulamente y como sociedad. Yo tengo claro de qué lado prefiero errar.
#34 Quizas todas las criticas no son iguales. Hay una diferencia entre "Este libro no me gusta" y "Este libro atenta conta la moralidad, y nadie debería leerlo. Quemémoslo".
#46 ¿Como? ¿Que eres la policia de la moral de las criticas? ¿Tu decides cuales son aceptables? ¿Quieres cancelar a la gente por decir que nadie deberia leer un libro?
No deja de ser curioso lo facil que entendeis que hay "matices" en cuanto a las criticas. Y lo facil que os resulta pasar el rodillo de "es que es humor".
Pues no, oye. Si Chappelle puede decir lo que le de la gana. El publico que lo vea puede decir lo que le salga de los cojones dentro de los limites legales. Faltaria mas. Vale ya de esa falta hipocresia de que la libertad de expresion solo sirve para que podais expresar vuestras fobias y los demas tengan que estar callados porque sino es que estan cancelando.
#52 Desde el respeto, ni yo hablo en nombre de nadie más que yo mismo, ni sé exactamente qué fobias y filias me imputas.
Ciñéndome solo a la parte de tu comentario que se dirige, tangencialmente, a mi comentario, yo no pido cancelar a los canceladores. Aunque entiendo que, si lo hiciera, tampoco me lo reprocharías Simplemente digo que hay una diferencia cualitativa entre expresar una opinión y demandar que una obra o un artista desaparezcan de la vida pública. Es una distincion que tenemos que hacer individulamente y como sociedad. Yo tengo claro de qué lado prefiero errar.
#68 It's the stuff of science fiction.
No te lo discuto.
#53 Efectivamente, de los primeros resultados de Google: https://keith.seas.harvard.edu/chemtrails-conspiracy-theory
The claim that there is a large-scale secret program to spray materials from aircraft is extraordinary. Yet all the evidence we have seen to date has been very weak. The most common claim is simply that aircraft contrails look “different”, without any comparative analysis. This as convincing as saying that alien beings walk among in disguise as people because some people act very strangely.
#57 https://www.cbsnews.com/news/geoengineering-treatment-stratospheric-aerosol-injection-climate-change-study-today-2018-11-23/
A fleet of 100 planes making 4,000 worldwide missions per year could help save the world from climate change. Also, it may be relatively cheap. That's the conclusion of a new peer-reviewed study in Environmental Research Letters.
It's the stuff of science fiction. Planes spraying tiny sulphate particulates into the lower stratosphere, around 60,000 feet up. The idea is to help shield the Earth from just enough sunlight to help keep temperatures low.
The researchers examined how practical and costly a hypothetical solar geoengineering project would be beginning 15 years from now. The aim would be to half the temperature increase caused by heat-trapping greenhouse gases.
#160 Entiendo. Ese tamaño muéstralo va a depender del tamaño del efecto que esperamos encontrar. Si realmente el 90% de la gente está de acuerdo, 800 son más que suficientes, si la muestra es representativa.
Si tuviese que dudar de estos resultados, que lo hago, pensaría más bien en si la pregunta realmente cuestiona lo que creen. Como decía algún otro, mucha gente habrá respondido sin conocer a fondo la ley, y posiblemente estaría en desacuerdo con varios puntos. Si la pregunta es lo suficientemente general, puede entenderse como “odias a los transexuales?”, lo cual es casi una pregunta retórica.
#178 "Entiendo. Ese tamaño muéstralo va a depender del tamaño del efecto que esperamos encontrar. Si realmente el 90% de la gente está de acuerdo, 800 son más que suficientes, si la muestra es representativa."
Discrepo. La muestra tiene que ser representativa independientemente del efecto que quieras encontrar. Si haces una estadística es para conocer la realidad, no para amoldarla a una realidad que te interesa. En tal caso, no tienes ni que molestarte en coger ninguna muestra.
Supón que quieres saber cuánta gente de españa (47.000.000 de personas) tiene intención de ir esta tarde a la playa. Y entonces decides coger una muestra de 10 personas con tal mala fortuna que te caen las 10 en provincias del interior alejadas del mar. Seguramente vas obtener como resultado que las plazas van a estar vacías esta tarde. Por eso la muestra tiene que ser representativa y suficientemente grande.
Respecto a lo otro que dices, he sido yo quien lo ha dicho. Y he añadido que la metodología usada no es propicia para la cuestión que persigue clarificar.
#63 Por curiosidad, ¿que tamaño muestral seria necesario? ¿Y que seria un outlier cuando las repuestas son binarias?
#106 Para el tamaño muestral hay que hacer un estudio, no te lo puedo decir, pero 802 es irrisorio frente a una población de más de 47.000.000.
En cuanto a lo otro. dos apreciaciones:
1) No creo que sean respuestas binarias cuando la respuesta más concurrida es "más bien de acuerdo", es decir, parece que es un término medio entre un sí, y un no. Apostaría a que hay incluso había más posibles respuestas.
2) Con outlier me quería referir a que, siendo la muestra tan pequeña, como una pregunta caiga en lo que en la realidad sería una respuesta minoritaria, el resultado de la extrapolación distorsiona enormemente el resultado. No quería referirme a una respuesta diferente a las dadas como opciones (que quizás incluso las ha habido, pero las han categorizado dentro de algunas de las válidas).
#160 Entiendo. Ese tamaño muéstralo va a depender del tamaño del efecto que esperamos encontrar. Si realmente el 90% de la gente está de acuerdo, 800 son más que suficientes, si la muestra es representativa.
Si tuviese que dudar de estos resultados, que lo hago, pensaría más bien en si la pregunta realmente cuestiona lo que creen. Como decía algún otro, mucha gente habrá respondido sin conocer a fondo la ley, y posiblemente estaría en desacuerdo con varios puntos. Si la pregunta es lo suficientemente general, puede entenderse como “odias a los transexuales?”, lo cual es casi una pregunta retórica.
#178 "Entiendo. Ese tamaño muéstralo va a depender del tamaño del efecto que esperamos encontrar. Si realmente el 90% de la gente está de acuerdo, 800 son más que suficientes, si la muestra es representativa."
Discrepo. La muestra tiene que ser representativa independientemente del efecto que quieras encontrar. Si haces una estadística es para conocer la realidad, no para amoldarla a una realidad que te interesa. En tal caso, no tienes ni que molestarte en coger ninguna muestra.
Supón que quieres saber cuánta gente de españa (47.000.000 de personas) tiene intención de ir esta tarde a la playa. Y entonces decides coger una muestra de 10 personas con tal mala fortuna que te caen las 10 en provincias del interior alejadas del mar. Seguramente vas obtener como resultado que las plazas van a estar vacías esta tarde. Por eso la muestra tiene que ser representativa y suficientemente grande.
Respecto a lo otro que dices, he sido yo quien lo ha dicho. Y he añadido que la metodología usada no es propicia para la cuestión que persigue clarificar.
#117 La IA sólo puede basarse en los datos que tenemos.
Efectivamente
#104 Estoy de acuerdo con esa estrategia.
Espero que veas, sin embargo, que no es perfecta. Puede haber dinámicas sociales implícitas que sesguen tus datos. Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más. O que tiendan a tener mejor higiene. O a culpar a sus compañeros de sus fallos. Por ello, es imposible generar datos que no tengan sesgos, y es imposible corregirlos todos. Quizás para ti esto es una feature, pero para mi es un bug. Porque piensas que la IA esta seleccionando lo que le has pedido, pero en realidad está seleccionando muchas otras cosas que de hecho preferirías ignorar.
#113 Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más.
Bueno, ahí ya no se puede hacer magia. La única manera de saber si un empleado hace bien o mal su trabajo es según lo que reporten quien deba evaluar eso. La IA sólo puede basarse en los datos que tenemos.
#113 Muchos ascensos se dan por tener buena relacion o amigismo, lo que es muy humano, pero tal vez no lo mejor para la empresa.
LAs IA apredende a obtener datos como los que les muestras, pero de ahi a lo mejor no sacan lo que te interesa.
En un buscador de zapatillas, encontraba zapatillas del mismo estilo, pero tambien la misma postura del modelo y ropa similiar a las fotos con las que se ha entrenado. Se pueden usar tecnicas para que se centren en la zapatilla, como hacer zoom a ella o mover un recorte de la zapatilla o rotarla.
Tambien hay trabajos que no se ven los resultados evidentemente. En un Equipo de futbol, meten mas goles los delantero, pero como se contabilizan los buenos pases y regateos y frustrar lo intentos de gol.
Lo que no se mide no existe y hay cosas que cuesta medirlos mucho. Un click a una noticia se mide facil, pero si al lector le ha gustado es mas dificil de medir.
#109 El procesado de los datos es una parte muy importante, no se si mas que el diseño de red neuronal, y creo que no se le da tanta importancia. andres Torrubia decia que habia que "desarrollar un relacion intima con los datos"
#119 Creo que fue una foto concreta, igual que hay personas sobre todo mayores que no queda claro por la cara si son hombres o mujeres. Pero no solia confundir negros con primates. Creo que el fondo era vegetal eso tambien lo tiene en cuenta y lo despisto, igual que en una cocina un hombre penso que era una mujer.
#170 Es que los blancos tenemos la nariz menos chata que el resto de razas, salvo en algunas zonas de america.
#121 #130 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
#181 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
¿Y si resulta que hay alguna otra cosa que podría usarse como calzado y tu lo descartaste porque con criterio humano pensaste que no podía existir ningún calzado que no fueran zapatillas o zapatos?
#101 Nono. Yo no pienso que se deban sesgar datos. A la IA hay que darle la información que haya disponible. Como decía en otro comentario: yo para entrenar la IA le habría pasado información del desempeño de los empleados junto con sus curriculums presentados antes de entrar a trabajar. De es forma la IA puede aprender qué relación hay.
#104 Estoy de acuerdo con esa estrategia.
Espero que veas, sin embargo, que no es perfecta. Puede haber dinámicas sociales implícitas que sesguen tus datos. Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más. O que tiendan a tener mejor higiene. O a culpar a sus compañeros de sus fallos. Por ello, es imposible generar datos que no tengan sesgos, y es imposible corregirlos todos. Quizás para ti esto es una feature, pero para mi es un bug. Porque piensas que la IA esta seleccionando lo que le has pedido, pero en realidad está seleccionando muchas otras cosas que de hecho preferirías ignorar.
#113 Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más.
Bueno, ahí ya no se puede hacer magia. La única manera de saber si un empleado hace bien o mal su trabajo es según lo que reporten quien deba evaluar eso. La IA sólo puede basarse en los datos que tenemos.
#113 Muchos ascensos se dan por tener buena relacion o amigismo, lo que es muy humano, pero tal vez no lo mejor para la empresa.
LAs IA apredende a obtener datos como los que les muestras, pero de ahi a lo mejor no sacan lo que te interesa.
En un buscador de zapatillas, encontraba zapatillas del mismo estilo, pero tambien la misma postura del modelo y ropa similiar a las fotos con las que se ha entrenado. Se pueden usar tecnicas para que se centren en la zapatilla, como hacer zoom a ella o mover un recorte de la zapatilla o rotarla.
Tambien hay trabajos que no se ven los resultados evidentemente. En un Equipo de futbol, meten mas goles los delantero, pero como se contabilizan los buenos pases y regateos y frustrar lo intentos de gol.
Lo que no se mide no existe y hay cosas que cuesta medirlos mucho. Un click a una noticia se mide facil, pero si al lector le ha gustado es mas dificil de medir.
#109 El procesado de los datos es una parte muy importante, no se si mas que el diseño de red neuronal, y creo que no se le da tanta importancia. andres Torrubia decia que habia que "desarrollar un relacion intima con los datos"
#119 Creo que fue una foto concreta, igual que hay personas sobre todo mayores que no queda claro por la cara si son hombres o mujeres. Pero no solia confundir negros con primates. Creo que el fondo era vegetal eso tambien lo tiene en cuenta y lo despisto, igual que en una cocina un hombre penso que era una mujer.
#170 Es que los blancos tenemos la nariz menos chata que el resto de razas, salvo en algunas zonas de america.
#121 #130 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
#181 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
¿Y si resulta que hay alguna otra cosa que podría usarse como calzado y tu lo descartaste porque con criterio humano pensaste que no podía existir ningún calzado que no fueran zapatillas o zapatos?
#89 No me parece ironía... sencillamente en algunas profesiones es más probable que sea más apta una persona de determinado sexo y la IA lo ha descubierto. No lo veo irónico.
#101 Nono. Yo no pienso que se deban sesgar datos. A la IA hay que darle la información que haya disponible. Como decía en otro comentario: yo para entrenar la IA le habría pasado información del desempeño de los empleados junto con sus curriculums presentados antes de entrar a trabajar. De es forma la IA puede aprender qué relación hay.
#104 Estoy de acuerdo con esa estrategia.
Espero que veas, sin embargo, que no es perfecta. Puede haber dinámicas sociales implícitas que sesguen tus datos. Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más. O que tiendan a tener mejor higiene. O a culpar a sus compañeros de sus fallos. Por ello, es imposible generar datos que no tengan sesgos, y es imposible corregirlos todos. Quizás para ti esto es una feature, pero para mi es un bug. Porque piensas que la IA esta seleccionando lo que le has pedido, pero en realidad está seleccionando muchas otras cosas que de hecho preferirías ignorar.
#113 Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más.
Bueno, ahí ya no se puede hacer magia. La única manera de saber si un empleado hace bien o mal su trabajo es según lo que reporten quien deba evaluar eso. La IA sólo puede basarse en los datos que tenemos.
#113 Muchos ascensos se dan por tener buena relacion o amigismo, lo que es muy humano, pero tal vez no lo mejor para la empresa.
LAs IA apredende a obtener datos como los que les muestras, pero de ahi a lo mejor no sacan lo que te interesa.
En un buscador de zapatillas, encontraba zapatillas del mismo estilo, pero tambien la misma postura del modelo y ropa similiar a las fotos con las que se ha entrenado. Se pueden usar tecnicas para que se centren en la zapatilla, como hacer zoom a ella o mover un recorte de la zapatilla o rotarla.
Tambien hay trabajos que no se ven los resultados evidentemente. En un Equipo de futbol, meten mas goles los delantero, pero como se contabilizan los buenos pases y regateos y frustrar lo intentos de gol.
Lo que no se mide no existe y hay cosas que cuesta medirlos mucho. Un click a una noticia se mide facil, pero si al lector le ha gustado es mas dificil de medir.
#109 El procesado de los datos es una parte muy importante, no se si mas que el diseño de red neuronal, y creo que no se le da tanta importancia. andres Torrubia decia que habia que "desarrollar un relacion intima con los datos"
#119 Creo que fue una foto concreta, igual que hay personas sobre todo mayores que no queda claro por la cara si son hombres o mujeres. Pero no solia confundir negros con primates. Creo que el fondo era vegetal eso tambien lo tiene en cuenta y lo despisto, igual que en una cocina un hombre penso que era una mujer.
#170 Es que los blancos tenemos la nariz menos chata que el resto de razas, salvo en algunas zonas de america.
#121 #130 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
#181 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
¿Y si resulta que hay alguna otra cosa que podría usarse como calzado y tu lo descartaste porque con criterio humano pensaste que no podía existir ningún calzado que no fueran zapatillas o zapatos?
#65 A la vista está que no. Sesgo precisamente significa que pasas exactamente el mismo CV con el sexo cambiado, y la IA preferirá al hombre. No hay ninguna razón para ello, lo mires por donde lo mires.
No idealices a la IA, un rankeador de curriculums no ha descubierto una realidad profunda sobre la condición humana.
#75 A la vista está que no
Yo no he visto eso. He visto que la IA descubrió lo mismo que comenta #35
Sesgo precisamente significa que pasas exactamente el mismo CV con el sexo cambiado, y la IA preferirá al hombre.
Al congtrario: sesgo sería pensar que el sexo nunca es relevante. Es posible que la IA haya descubierto que para determinados trabajos hay una probabilidad más alta de que determinado sexo sea más adecuado.
No idealices a la IA, un rankeador de curriculums no ha descubierto una realidad profunda sobre la condición humana.
Tu dices eso porque lo que ha descubierto no concuerda con los prejuicios de la sociedad actual.
#89 No me parece ironía... sencillamente en algunas profesiones es más probable que sea más apta una persona de determinado sexo y la IA lo ha descubierto. No lo veo irónico.
#101 Nono. Yo no pienso que se deban sesgar datos. A la IA hay que darle la información que haya disponible. Como decía en otro comentario: yo para entrenar la IA le habría pasado información del desempeño de los empleados junto con sus curriculums presentados antes de entrar a trabajar. De es forma la IA puede aprender qué relación hay.
#104 Estoy de acuerdo con esa estrategia.
Espero que veas, sin embargo, que no es perfecta. Puede haber dinámicas sociales implícitas que sesguen tus datos. Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más. O que tiendan a tener mejor higiene. O a culpar a sus compañeros de sus fallos. Por ello, es imposible generar datos que no tengan sesgos, y es imposible corregirlos todos. Quizás para ti esto es una feature, pero para mi es un bug. Porque piensas que la IA esta seleccionando lo que le has pedido, pero en realidad está seleccionando muchas otras cosas que de hecho preferirías ignorar.
#57 Quizás, quizás no.
Si entreno a una IA para que me de los platos más sabrosos del mundo, y le doy lo que como yo cada día para que aprenda, no aprenderá a encontrar la mejor comida, sino los platos que más me gustarán a mi en particular. Aquí es igual, si hay sesgo sexista en los datos de contratación, la IA aprenderá a replicarlos.
#64 Diría yo que esta gente que entrenó la IA sabe eso... No?
Yo creo que lo que ha pasado aquí es que la IA ha descubierto lo mismo que la sociedad sabe desde siempre: que el sexo sí determina algunas habilidades en las personas. Por ejemplo las mujeres son mucho mejores comunicándose o identificando colores. Mientras que los hombres son mejores en razonamiento espacial o fuerza física. Claro que habrá excepciones pero justamente el trabajo de una IA es aprender la regla general sin dejarse influir por los casos aislados.
#65 En lo de razonamiento te has columpiado bien
#70 No dije razonamiento a secas. Dije razonamiento espacial. Es bien conocido por los antropólogos que, en general, los hombres son mejores formando mapas mentales por ejemplo.
#76 my bad
#65 A la vista está que no. Sesgo precisamente significa que pasas exactamente el mismo CV con el sexo cambiado, y la IA preferirá al hombre. No hay ninguna razón para ello, lo mires por donde lo mires.
No idealices a la IA, un rankeador de curriculums no ha descubierto una realidad profunda sobre la condición humana.
#75 A la vista está que no
Yo no he visto eso. He visto que la IA descubrió lo mismo que comenta #35
Sesgo precisamente significa que pasas exactamente el mismo CV con el sexo cambiado, y la IA preferirá al hombre.
Al congtrario: sesgo sería pensar que el sexo nunca es relevante. Es posible que la IA haya descubierto que para determinados trabajos hay una probabilidad más alta de que determinado sexo sea más adecuado.
No idealices a la IA, un rankeador de curriculums no ha descubierto una realidad profunda sobre la condición humana.
Tu dices eso porque lo que ha descubierto no concuerda con los prejuicios de la sociedad actual.
#89 No me parece ironía... sencillamente en algunas profesiones es más probable que sea más apta una persona de determinado sexo y la IA lo ha descubierto. No lo veo irónico.
#65 Si fuese una IA que siguiese un modelo de aprendizaje no supervisado podría llegar a pensar que algún patrón puede que si esté viendo la IA. Aun así ese patrón emerge de los datos, que pueden estar sesgados igualmente aunque no haya supervisión.
Pero es que me juego lo que sea a que esta IA utiliza aprendizaje supervisado, es decir se basa en señales de recompensa o castigo en función de si su predicción coincide con la del humano que ha supervisado los datos o no. Más que nada porque cuando empiezas a trabajar con un modelo de aprendizaje no supervisado "no sabes" que te vas a encontrar, lo único que va a detectar la IA son patrones en los datos, no si son buenos o malos para algo.
Y ojo, que como pasa con el aprendizaje no supervisado, aquí los datos de entrada pueden estar sesgados también y no solo el etiquetado que hace el supervisor humano.
Vamos que NO. La IA no ha descubierto nada.
Y por cierto, no hace falta ninguna IA para saber que el sexo puede determinar habilidades en personas. El sexo condiciona por lo menos tu físico, y después muchos otros aspectos como por ejemplo definir tu personalidad en base a las diferencias culturales que te puedan afectar por tu sexo. Igual que el nombre que te pongan tus padres o como te trataban tus profesores en el colegio.
Otra cosa es que ese impacto sea continuo, predecible y estable en diferentes momentos y contextos. El sexo es una variable que en función del resto de datos y el contexto impacta en muchas otras, que son las que realmente condicionan tus habilidades.
#19 Una IA es tan buena como son sus datos. Si los datos están sesgados, la IA está sesgada.
#30 sesgar los datos habría sido no darle información de sexo a la IA.
La IA hizo lo que sabía hacer: buscar la probabilidad más alta de cumplir su tarea.
#57 Quizás, quizás no.
Si entreno a una IA para que me de los platos más sabrosos del mundo, y le doy lo que como yo cada día para que aprenda, no aprenderá a encontrar la mejor comida, sino los platos que más me gustarán a mi en particular. Aquí es igual, si hay sesgo sexista en los datos de contratación, la IA aprenderá a replicarlos.
#64 Diría yo que esta gente que entrenó la IA sabe eso... No?
Yo creo que lo que ha pasado aquí es que la IA ha descubierto lo mismo que la sociedad sabe desde siempre: que el sexo sí determina algunas habilidades en las personas. Por ejemplo las mujeres son mucho mejores comunicándose o identificando colores. Mientras que los hombres son mejores en razonamiento espacial o fuerza física. Claro que habrá excepciones pero justamente el trabajo de una IA es aprender la regla general sin dejarse influir por los casos aislados.
#65 En lo de razonamiento te has columpiado bien
#70 No dije razonamiento a secas. Dije razonamiento espacial. Es bien conocido por los antropólogos que, en general, los hombres son mejores formando mapas mentales por ejemplo.
#76 my bad
#65 A la vista está que no. Sesgo precisamente significa que pasas exactamente el mismo CV con el sexo cambiado, y la IA preferirá al hombre. No hay ninguna razón para ello, lo mires por donde lo mires.
No idealices a la IA, un rankeador de curriculums no ha descubierto una realidad profunda sobre la condición humana.
#75 A la vista está que no
Yo no he visto eso. He visto que la IA descubrió lo mismo que comenta #35
Sesgo precisamente significa que pasas exactamente el mismo CV con el sexo cambiado, y la IA preferirá al hombre.
Al congtrario: sesgo sería pensar que el sexo nunca es relevante. Es posible que la IA haya descubierto que para determinados trabajos hay una probabilidad más alta de que determinado sexo sea más adecuado.
No idealices a la IA, un rankeador de curriculums no ha descubierto una realidad profunda sobre la condición humana.
Tu dices eso porque lo que ha descubierto no concuerda con los prejuicios de la sociedad actual.
#65 Si fuese una IA que siguiese un modelo de aprendizaje no supervisado podría llegar a pensar que algún patrón puede que si esté viendo la IA. Aun así ese patrón emerge de los datos, que pueden estar sesgados igualmente aunque no haya supervisión.
Pero es que me juego lo que sea a que esta IA utiliza aprendizaje supervisado, es decir se basa en señales de recompensa o castigo en función de si su predicción coincide con la del humano que ha supervisado los datos o no. Más que nada porque cuando empiezas a trabajar con un modelo de aprendizaje no supervisado "no sabes" que te vas a encontrar, lo único que va a detectar la IA son patrones en los datos, no si son buenos o malos para algo.
Y ojo, que como pasa con el aprendizaje no supervisado, aquí los datos de entrada pueden estar sesgados también y no solo el etiquetado que hace el supervisor humano.
Vamos que NO. La IA no ha descubierto nada.
Y por cierto, no hace falta ninguna IA para saber que el sexo puede determinar habilidades en personas. El sexo condiciona por lo menos tu físico, y después muchos otros aspectos como por ejemplo definir tu personalidad en base a las diferencias culturales que te puedan afectar por tu sexo. Igual que el nombre que te pongan tus padres o como te trataban tus profesores en el colegio.
Otra cosa es que ese impacto sea continuo, predecible y estable en diferentes momentos y contextos. El sexo es una variable que en función del resto de datos y el contexto impacta en muchas otras, que son las que realmente condicionan tus habilidades.
#57 Los datos seguramente esten sesgados porque seguramente las selecciones de perfiles de esos datos han sido realizadas con prejuicios, donde se tendía más a contratar hombres.
Básicamente es uno de los problemas de la IA actual, que los datos que usamos tienen nuestro prejuicios y la IA los aprende.
#136 Si lo hubiera hecho yo, habría alimentado con todos los datos reales disponibles. O sea, currículums de empleados y sus resultados después de entrar a trabajar a la empresa. No se lo que hicieron ellos.
#101 Nono. Yo no pienso que se deban sesgar datos. A la IA hay que darle la información que haya disponible. Como decía en otro comentario: yo para entrenar la IA le habría pasado información del desempeño de los empleados junto con sus curriculums presentados antes de entrar a trabajar. De es forma la IA puede aprender qué relación hay.
#104 Estoy de acuerdo con esa estrategia.
Espero que veas, sin embargo, que no es perfecta. Puede haber dinámicas sociales implícitas que sesguen tus datos. Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más. O que tiendan a tener mejor higiene. O a culpar a sus compañeros de sus fallos. Por ello, es imposible generar datos que no tengan sesgos, y es imposible corregirlos todos. Quizás para ti esto es una feature, pero para mi es un bug. Porque piensas que la IA esta seleccionando lo que le has pedido, pero en realidad está seleccionando muchas otras cosas que de hecho preferirías ignorar.
#113 Es posible que un grupo social tienda a ser más sociable, aunque no mejor en su trabajo, y tienda a ser ascendido, simplemente porque los jefes los aprecian más.
Bueno, ahí ya no se puede hacer magia. La única manera de saber si un empleado hace bien o mal su trabajo es según lo que reporten quien deba evaluar eso. La IA sólo puede basarse en los datos que tenemos.
#113 Muchos ascensos se dan por tener buena relacion o amigismo, lo que es muy humano, pero tal vez no lo mejor para la empresa.
LAs IA apredende a obtener datos como los que les muestras, pero de ahi a lo mejor no sacan lo que te interesa.
En un buscador de zapatillas, encontraba zapatillas del mismo estilo, pero tambien la misma postura del modelo y ropa similiar a las fotos con las que se ha entrenado. Se pueden usar tecnicas para que se centren en la zapatilla, como hacer zoom a ella o mover un recorte de la zapatilla o rotarla.
Tambien hay trabajos que no se ven los resultados evidentemente. En un Equipo de futbol, meten mas goles los delantero, pero como se contabilizan los buenos pases y regateos y frustrar lo intentos de gol.
Lo que no se mide no existe y hay cosas que cuesta medirlos mucho. Un click a una noticia se mide facil, pero si al lector le ha gustado es mas dificil de medir.
#109 El procesado de los datos es una parte muy importante, no se si mas que el diseño de red neuronal, y creo que no se le da tanta importancia. andres Torrubia decia que habia que "desarrollar un relacion intima con los datos"
#119 Creo que fue una foto concreta, igual que hay personas sobre todo mayores que no queda claro por la cara si son hombres o mujeres. Pero no solia confundir negros con primates. Creo que el fondo era vegetal eso tambien lo tiene en cuenta y lo despisto, igual que en una cocina un hombre penso que era una mujer.
#170 Es que los blancos tenemos la nariz menos chata que el resto de razas, salvo en algunas zonas de america.
#121 #130 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
#181 Si buscas zapatilla eliminas de las fotos lo que no es zapatilla. Otras cosas son mas opinables, pero no se hasta que punto hay subjetividad.
¿Y si resulta que hay alguna otra cosa que podría usarse como calzado y tu lo descartaste porque con criterio humano pensaste que no podía existir ningún calzado que no fueran zapatillas o zapatos?
#22 En el Kirchnerismo:
Al menos 20 altos funcionarios del Ejecutivo, entre ministros, secretarios y otros dirigentes de peso del oficialismo ubicaron en los últimos años a hijos, hermanos o parejas como empleados públicos, según pudo comprobar LA NACION. La mayoría de los políticos usa su influencia para designarlos en distintas áreas de la administración pública. Otros, directamente, se animan a nombrarlos en sus despachos.
https://www.lanacion.com.ar/politica/los-parientes-al-poder-familiares-con-cargos-en-la-administracion-publica-nid1819846/
Mira, no. Y si necesitas más ejemplos, solo pide, porque abundan. Al menos iban de cara, no como el tontopollas de Milei hablando de "acabar con la casta", mensaje idéntico al del Podemos Madurófilo, e idéntico ridículo.