[ca] La filòsofa Adela Cortina va encunyar el terme aporofòbia en 2017 per a descriure per què els estrangers rics són benvinguts mentre que els pobres són ignorats, rebutjats i fins i tot pateixen atacs verbals i físics. Mentre la eradicació de la pobresa és el primer dels Objectius de Desenvolupament Sostenible de les Nacions Unides en l'Agenda 2030, aquesta pràctica discriminatòria ha passat desapercebuda malgrat que constitueix un fre per a l'èxit de les polítiques destinades a mitigar la pobresa i que té efectes devastadors per a la dignitat de les persones afectades. Actualment, la discriminació es produeix tant en l'àmbit tangible com en el digital; l'un reforça l'altre en la realitat onlife. La discriminació dels pobres en l'àmbit digital va acompanyada de factors agreujants perquè, entre altres motius, existeix una sobrevaloració de la informació proporcionada pels models d'intel·ligència artificial (IA), que tanmateix estan entrenats a partir de les dades històriques proporcionades pel comportament dels usuaris online. Mentre els models d'IA repliquen, reforcen i sovint agreugen els patrons de discriminació existents a la societat, els proveïdors d'IA no reconeixen obertament l'existència de biaixos en els seus models i resulta difícil assignar responsabilitats quan els sistemes d'IA aprenen a partir de milions de dades obtingudes d'usuaris anonimitzats. En aquest context, les Directrius Ètiques per a una IA Fiable de la Comissió Europea són part d'un marc regulador per als drets humans bàsics en l'entorn online. Però el personal tècnic especialitzat en IA no té les eines necessàries per a aplicar els principis conceptuals de "diversitat, no discriminació i justícia, incloent la prevenció del biaix injust" en la pràctica quan estan programant els models de IA. D'altra banda, la bibliografia en l'àmbit de la discriminació i IA tracta la temàtica des del punt de vista dels algoritmes y en un entorn controlat, sense recolzar-se en un marc teòric robust que clarifiqui la naturalesa i causes del fenomen i com lidiar amb la discriminació de manera efectiva i realista en el onlife. La necessitat d'un anàlisi acadèmic sobre com identificar i mitigar el biaix és fins i tot més urgent quan la pobresa és el motiu de discriminació, ja que l'aporofòbia no es considera un grup històricament discriminat en el marc europeu per a una IA Fiable ni un "atribut sensible" en la literatura d'IA. En aquest context, aquesta tesi doctoral té el propòsit d'explicar, proporcionar evidència empírica i mitigar el fenomen de l'aporofòbia en el onlife. L'estructura de la tesi doctoral consta dels següents capítols: els capítols 1 i 6 constitueixen la introducció i conclusions de la tesi; el capítol 2 proporciona un marc conceptual de l'aporofòbia, identificant les circumstàncies d'aquesta pràctica discriminatòria; el capítol 3 analitza la relativitat de la percepció de la justícia en IA explica com l'ordre de reconeixement social del capitalisme constitueix un agreujant de l'aporofòbia, afegint l'element de culpa pel fet de ser pobre, i de cóm l'aporofòbia es trasllada a l'àmbit de la IA; el capítol 4 proporciona evidència empírica sobre l'existència de l'apofobòbia en les xarxes social i també en els models de Processament de Llenguatge Natural en IA que s'utilitzen per a desenvolupar aplicacions digitals en sectors tan crítics com són els serveis de salut, educació i justícia; el capítol 5 proporciona un Procés de Mitigació del Biaix en la Intel·ligència Artificial (PMBIA) que té el propòsit d'aplicar el principi d'IA Fiable de "diversitat, no discriminació i justícia, incloent la prevenció del biaix injust" proposant accions pro-ètiques durant cada pas del procés de desenvolupament dels models de IA; per últim, el capítol 6 presenta una de les futures línies de recerca, concretament un enfocament normatiu d'optimització mitjançant IA per a generar simulacions que permetin preveure com l'aporofòbia afecta els nivells de pobresa, proporcionant informació que podria guiar una nova generació de polítiques contra la pobresa, actuant no només a nivell redistributiu sinó també en l'àmbit de la discriminació.

[en] Philosopher Adela Cortina coined the term aporophobia in 2017 to describe why wealthy foreigners are welcome while those that are poor are ignored, rejected and even suffer from verbal and physical attacks. While the eradication of poverty is the first Sustainable Development Goal of the United Nations 2030 Agenda, this discriminatory practice has gone unnoticed despite constituting a brake for the success of the policies aimed at mitigating poverty and having devastating effects for the dignity of the persons affected. Additionally, aporophobia constitutes an aggravating factor for other historically identified kinds of discrimination in terms of gender, ethnic and sexual orientation. In our days, discrimination occurs both in the digital and the tangible world, reinforcing one another in an onlife reality. Discriminating the poor in the digital world, however, has some aggravating factors since, among other reasons, there is an overestimation of the information provided by artificial intelligence (AI) models, which in fact are trained on historical data provided by the users online behavioural data. While AI models replicate, reinforce and often aggravate the discrimination patterns existing in society, AI providers do not publicly acknowledge the existence of bias in their models and it is difficult to define accountability when AI systems learn from millions of data obtained from anonymised users. In this context, the European Commission's Ethics Guidelines for Trustworthy AI are part of a framework that seeks to regulate basic agreed human rights in the online environment. However, AI practitioners do not know how to apply conceptual principles such as "diversity, non-discrimination and fairness, including the avoidance of unfair bias" in practice when programming the actual AI models. On the other hand, the literature aiming to tackle the discrimination topic in AI, does it from an algorithmic point of view and in controlled environments, without providing a strong ethical framework that clarifies neither the nature, the causes nor a way to effectively and realistically deal with discrimination in the onlife. The need for academic analysis to support the identification and mitigation of aporophobia is even more urgent, since the poor are not considered a historically discriminated group in the EU regulatory framework for Trustworthy AI and poverty is not described as a "sensitive attribute" in AI literature. In this context, this doctoral thesis seeks to explain, provide evidence and mitigate the phenomenon of aporophobia in the onlife. The structure of this doctoral thesis consists on the following chapters: chapters 1 and 7 constitute the introduction and conclusions of the thesis; chapter 2 provides a conceptual framework for aporophobia, identifying the circumstances of this discriminatory practice; chapter 3 analyses the relativeness of the perception of AI fairness, how capitalism social recognition order constitutes an aggravator for aporophobia by adding an element of blame for being poor and how aporophobia is translated into the AI environment; chapter 4 provides empirical evidence of the existence of aporophobia in the social networks and also in AI Natural Language Processing models that are used to develop apps in critical sectors such as health, education and justice; chapter 5 provides a hands-on Artificial Intelligence Bias Mitigation Process (AIBMP) that seeks to apply the Trustworthy AI principle of "diversity, non-discrimination and fairness, including the avoidance of unfair bias" by proposing specific pro-ethical actions within each step of the AI models' development process; finally chapter 6 presents one of the lines of future research, namely using an AI norm optimisation approach to generate simulations that allow to foresee how aporophobia actually affects poverty levels, providing insights that could guide a new generation of poverty reduction policies, acting not only on redistribution but also on discriminatory issues.