Enfoques regulatorios para la Inteligencia Artificial (IA)

• Jersain Zadamig Llamas Covarrubias ^[1] ; Olivia Andrea Mendoza Enríquez ^[2] ; Mario Graff Guerrero ^[3]
  1. [1] Universidad de Guadalajara

     Universidad de Guadalajara

     México

     
  2. [2] Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

     Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

     México

     
  3. [3] Doctor en Ciencias Computacionales, Essex University. Investigador por México comisionado en INFOTEC, Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación

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• Localización: Revista chilena de derecho, ISSN-e 0718-3437, ISSN 0716-0747, Vol. 49, Nº. 3, 2022, págs. 31-62
• Idioma: español
• DOI: 10.7764/R.493.2
• Títulos paralelos:
  • Regulatory approaches to Artificial Intelligence (AI)
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• Resumen
  • español

    La inteligencia artificial (IA) representa un fenómeno complejo cuyas dimensiones son difíciles de entender en el campo jurídico. La principal tesis desarrollada en este artículo es conocer las modalidades regulatorias para crear un bloque normativo sólido de regulación multinivel, donde se combinen diversos instrumentos regulatorios. El objetivo general es crear una propuesta taxonómica de los tipos de reglas y regulaciones en las normas vinculantes e indicativas, y el objetivo particular es analizar novísimos mecanismos alterna tivos a la regulación tradicional como la certificación, auditorías, transparencia, entornos de prueba regulatorios, seguros y evaluaciones de impacto algorítmicas, que ayudarán a tomar mejores decisiones en las formas de regular la IA.

  • English

    Artificial intelligence (AI) represents a complex phenomenon whose dimen-sions are difficult to understand in the legal field. The main thesis developed in this article is to know the regulatory modalities to create a solid normative block of multilevel regulation, where diverse regulatory instruments are combined. The general objective is to create a taxo-nomic proposal of the types of rules and regulations in binding and non-binding standards, and the particular objective is to analyze new alternative mechanisms to traditional regulation such as certification, audits, transparency, regulatory test environments, insurance, and algo-rithmic impact assessments, which will help make better decisions on ways to regulate AI.