A potential risk of using systems like Veripol is

Creating algorithmic biases based on specific language patterns.

Eliminating legitimate reports due to a lack of textual matches.

Data overload for the judicial system.

Increasing the rate of false reports due to their effectiveness

F rom a legal perspective, one of the main ethical challenges in using Veripol is

The privacy of complainants and the handling of their data

Potential discrimination against certain ethnic groups.

The difficulty of processing data in languages other than Spanish.

The automation of judicial analysis without human supervision

In terms of human rights, the use of Veripol could be questioned if

It is applied without informing the complainants of the automated analysis.

It is used to verify allegations of gender-based violence

It is limited to text analysis without supporting evidence

It is used to evaluate allegations of serious crimes without judicial support.

In Veripol analyses, it has been observed that false allegations tend to contain more

Past-tense verbs and specific details

Precise data on witnesses and evidence

Descriptive adjectives and metaphors

Ambiguous sentences and present-tense verbs

Uso de la IA Veripol en España

Historia de la Inteligencia Artificial Introducción La inteligencia artificial (IA) tiene una historia larga y fascinante que comenzó mucho antes de que existieran los ordenadores modernos. A lo largo de los siglos, filósofos, científicos e ingenieros han sentado las bases conceptuales y tecnológicas necesarias para el desarrollo de máquinas capaces de imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana. 1. Antecedentes remotos Época Figura o movimiento Aportación clave Siglo IV a. C. Aristóteles Desarrolla la lógica formal, primera aproximación sistemática al razonamiento deductivo. Edad Media Alquimistas Buscan crear “vida artificial”, anticipando el deseo de simular procesos naturales. 2. Cimientos modernos (1950‑1959) Año Hito Descripción 1950 Prueba de Turing Alan Turing propone un test para determinar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente indistinguible del humano. 1955 Nacimiento del término "Inteligencia Artificial" John McCarthy define la IA como la “ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes”. 3. Principales hitos (1960‑2010) Año Hito Relevancia 1997 Deep Blue vence a Garry Kasparov Primer ordenador que derrota al campeón mundial de ajedrez; marca un antes y un después en el uso de la IA para resolver problemas complejos. 2002 Roomba (iRobot) Primer robot aspirador de consumo masivo con capacidades de mapeo y navegación autónoma. 2011 Siri (Apple) Asistente virtual por voz que populariza la IA conversacional en smartphones. 2014 Alexa (Amazon) Amplía el concepto de asistente virtual al hogar conectado. 4. Avances de la última década (2011‑2021) Año Hito Relevancia 2017 AlphaGo vence a Lee Sedol en Go Demuestra que el aprendizaje profundo puede superar al ser humano en tareas de enorme complejidad estratégica. 2021‑2022 Democratización de la IA generativa Herramientas como ChatGPT y DALL·E abren el acceso masivo a modelos capaces de generar texto e imágenes de alta calidad. 5. Situación actual y perspectivas La IA está cada vez más integrada en nuestra vida diaria: desde los algoritmos de recomendación hasta los asistentes de voz y los sistemas de generación de contenido. Se prevé que continúe evolucionando y transformando sectores como la salud, la educación y la industria creativa. Conclusión La semilla que Alan Turing plantó en 1950 ha dado lugar a un campo vibrante y en constante expansión. Mirar al pasado nos ayuda a comprender el rápido progreso actual y a anticipar un futuro en el que la inteligencia artificial desempeñará un papel aún más central en la sociedad.

Matemáticas para IA Historia y evolución de la IA. Tipos y aplicaciones de la IA. Impacto de la IA en la sociedad y la economía. Conceptos de álgebra lineal y cálculo para la IA. Introducción a la estadística y la probabilidad. Programación en Python Fundamentos de la programación en Python. Estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios, conjuntos. Manipulación de datos con Numpy y Pandas. Introducción a Google Colab y Anaconda. Machine learning y deep learning Introducción al Machine Learning: clasificación, regresión y clustering. Algoritmos de Machine Learning. Introducción al Deep Learning: perceptrones multicapa, redes convolucionales y recurrentes. Uso de TensorFlow y Keras para implementar redes neuronales.

¿Qué tipo de actividades pueden diseñarse para que los estudiantes comprendan y apliquen el uso ético de la IA?

Fundamentos del uso de IA en la docencia universitaria

¿Cuál es la mejor manera de estructurar una bitácora semanal sobre IA en educación para facilitar su uso?

Uso de la B y la V

Uso de la coma

Uso de la G y la J

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