[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.

[es] La filósofa Adela Cortina acuñó el término aporofobia en 2017 para describir porqué los extranjeros ricos son bienvenidos mientras los pobres son ignorados, rechazados e incluso sufren ataques verbales y físicos. Mientras la erradicación de la pobreza es el primer Objetivo de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas en la Agenda 2030, esta práctica discriminatoria ha pasado desapercibida a pesar de constituir un freno para el éxito de las políticas destinadas a mitigar la pobreza y tener efectos devastadores para la dignidad de las personas afectadas. Actualmente, la discriminación se produce tanto en el ámbito tangible como en el digital, reforzando uno al otro en la realidad onlife. La discriminación de los pobres en el ámbito digital va acompañada de factores agravantes porque, entre otros motivos, existe una sobrevaloración de la información proporcionada por los modelos de inteligencia artificial (IA), que sin embargo están entrenados a partir de datos históricos proporcionados por el comportamiento de los usuarios online. Mientras los modelos de IA replican, refuerzan y a menudo agravan los patrones de discriminación existentes en la sociedad, los proveedores de IA no reconocen abiertamente la existencia de sesgos en sus modelos y resulta difícil asignar responsabilidades cuando los sistemas de IA aprenden a partir de millones de datos obtenidos de usuarios anonimizados. En este contexto, las Directrices Éticas para IA Fiable de la Comisión Europea son parte de un marco regulador para los derechos humanos básicos en el entorno online. Pero el personal técnico especializado IA no tienen las herramientas necesarias para aplicar principios conceptuales como "diversidad, no discriminación y justicia, incluyendo la prevención del sesgo injusto" en la práctica cuando están programando los modelos de IA. Por otro lado, la bibliografía en el ámbito de discriminación y IA trata la temática desde el punto de vista de los algoritmos y en un entorno controlado, sin apoyarse en un marco ético robusto que clarifique la naturaleza y las causas del fenómeno así como la forma de lidiar con la discriminación de manera efectiva y realista en el onlife. La necesidad de un análisis académico sobre cómo identificar y mitigar el sesgo es incluso más urgente cuando la pobreza es el motivo de discriminación, ya que la aporofobia no se consideran un grupo históricamente discriminado en el marco europeo para una IA Fiable ni como un "atributo sensible" en la literatura de IA. En este contexto, esta tesis doctoral tiene el propósito de explicar, proporcionar evidencia empírica y mitigar el fenómeno de la aporofobia en el onlife. La estructura de la tesis doctoral consta de los siguientes capítulos: los capítulos 1 y 6 constituyen la introducción y conclusiones de la tesis; el capítulo 2 proporciona un marco conceptual de la aporofobia, identificando las circunstancias de esta práctica discriminatoria, el capítulo 3 analiza la relatividad de la percepción de la justicia en IA, explica cómo el orden de reconocimiento social del capitalismo constituye un agravante de la aporofobia, añadiendo el elemento de culpa por el hecho de ser pobre, y cómo la aporofobia se traslada al ámbito de IA; el capítulo 4 proporciona evidencia empírica sobre la existencia de la aporofobia en las redes sociales y también en los modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural en IA que se utilizan para desarrollar aplicaciones digitales en sectores tan críticos como son la sanidad, la educación y la justicia; el capítulo 5 proporciona un Proceso de Mitigación del Sesgo en Inteligencia Artificial (PMSIA) que tiene el propósito de aplicar el principio de IA Fiable de "diversidad, no discriminación y justicia, incluyendo la prevención del sesgo injusto" proponiendo acciones pro-éticas durante cada paso del proceso de desarrollo de los modelos de IA; por último el capítulo 6 presenta una de las futuras líneas de investigación, concretamente un enfoque normativo de optimización mediante IA para generar simulaciones que permitan prever cómo la aporofobia afecta los niveles de pobreza, proporcionando información que podría guiar una nueva generación de políticas contra la pobreza, actuando no sólo a nivel redistributivo sino también en el ámbito de la discriminación.