Los datos sintéticos, que se generan a través de algoritmos de aprendizaje automático a partir de datos reales originales, están ganando cada vez más popularidad debido a su potencial para ofrecer alternativas que preserven la privacidad en comparación con las fuentes de datos tradicionales. Este tipo de datos puede ser extremadamente valioso en situaciones donde compartir los datos reales no es factible debido a la sensibilidad, escasez o baja calidad.
El estudio resalta las limitaciones de las leyes de protección de datos existentes, como el GDPR, en la regulación del procesamiento de datos sintéticos. Mientras que estas leyes normalmente solo se aplican a datos personales, los conjuntos de datos sintéticos aún pueden contener información personal o representar un riesgo de reidentificación. Esto crea incertidumbre legal y desafíos prácticos para manejar dichos conjuntos de datos.
La profesora Ana Beduschi, autora del estudio, enfatiza la necesidad de directrices claras para gobernar la generación y procesamiento de datos sintéticos. Estas directrices deben priorizar la transparencia, la responsabilidad y la equidad para asegurar que los datos sintéticos no se utilicen de formas que puedan dañar a individuos o a la sociedad. Establecer procedimientos para responsabilizar a las partes involucradas por sus acciones es crucial para prevenir efectos adversos como perpetuar sesgos o crear nuevos.
El estudio subraya la importancia de establecer directrices claras para la generación y procesamiento de datos sintéticos. En un panorama tecnológico en rápida evolución donde la privacidad de los datos y las consideraciones éticas son primordiales, garantizar transparencia, responsabilidad y equidad en el manejo de datos sintéticos es crucial. Al abordar estos desafíos y regular proactivamente el uso de datos sintéticos, podemos fomentar la innovación responsable y protegernos contra posibles perjuicios a individuos y a la sociedad.
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