BibliotecarIA in-the-loop: oportunidades y desafíos de la Inteligencia Artificial en instituciones GLAM Inteligencia Artificial Datos Visión Artificial Procesamiento del Lenguaje Natural Aprendizaje Profundo Aprendizaje Automático ¿Tipo? Información estructurada (datos tabulares) o información no estructurada (imágenes, vídeo, documentos, audio). ¿Todos? Completos, representativos y bien anotados/etiquetados: ground-truth data. Datasets sesgados Algoritmos sesgados Discriminación / Sesgo algorítmico. Supervisión humana: human-in-the-loop. Algoritmo de recomendación literaria entrenado con una colección de textos literarios escritos en su mayoría por hombres: seleccionará preferentemente obras de autores porque ha aprendido erróneamente que los escritores son hombres. Sesgo de género: TRAINING DATA MODEL TRAINING VALIDATION DATA or Test data ANOTACIÓN Y ETIQUETADO de los datos: DATOS Por ejemplo: documentos e imágenes Docs./imágenes clasificados (género, categorías, etc.) VALIDACIÓN Reentrenar el modelo Nuevos datos sin anotar/etiquetar Datos anotados/etiquetados (por ejemplo, clasificados) Documentos: géneros literarios Imágenes: reconocimiento de objetos/personas Ground-truth data: datos de alta precisión para entrenar algoritmos ¿Reconocimiento facial de las emociones de los visitantes de una exposición? (Share Art, Museos de Bolonia). ¿Combinamos datos?: datos de uso de recursos-e + datos personales + datos de rendimiento académico Es legal, pero ¿es ético? Frey and Osborne: “Estimate the probability of the replacement by computers of ‘library technicians’ as 99%, ‘Library assistants, clerical’ 95%, archivists 76% and librarians 65%’ (Cox, Pinfield & Rutter, 2019). Elements of AI Intro to AI for GLAM (The Carpentries Incubator) Programming Historian ¿Por dónde empezar? Manos a la obra: ¿Actualizamos los códigos éticos? ¿Buenas prácticas que guíen la aplicación de las tecnologías de IA? ¿Abrimos la caja negra? The team discovered late in testing that AWS Transcribe speech-to- text transcription was censoring what it deemed “offensive” words in transcripts without opting into that feature and without providing the list of censored words (Dunn et al., 2021). In a 2017 survey of librarians from across all sectors in the USA, Wood and Evans (2018) found that 56.3% of respondents thought supercomputers, like Watson, could transform librarianship. This still meant that 44% thought it would have nor or not much effect (Cox, Pinfield & Rutter, 2019). No university or university library mentions artificial intelligence in their strategic plan. While most plans were fairly recent, there are no initiatives to address the rise of artificial intelligence technology (Wheatley & Hervieux, 2019). 0 25 50 75 100 125 Knowledge Extraction (Meta-)Data Quality Audience Analysis Human in The Loop Visualising Glam Collections Collections Management Discovery and Search Creative Projects Machine Translation AI4LAM Cultural AI Lab IFLA Special Interest Group on AI CENL AI in Libraries Network Group Europeana Task Force: AI in relation to GLAMs The Museums + AI Network AEOLIAN Network Catalogación automática Libros Depósito Legal (Bibliothèque Royale de Belgique). ...allowed KBR to process 19,000 scans of title pages fairly quickly, which would have taken an average cataloguer nearly five years to do. METADATOS Cataloguing Machine (Deutsche Nationalbibliothek). Indización automatizada materias con .... (National Library of Finland): ¿QUÉ HAY PARA MÍ? OPORTUNIDADES DE LA IA USUARIOS INVESTIGACIÓN (University of British Columbia). IA para la gestión documental. Encuesta realizada en 2020. Fuente: AI in relation to GLAMS Task Force. Report and recommendations (2021) Ninguno Algo Mucho Nivel de interés en IA: Probado. Sin utilidad Probado y útil Ana Fresco-Santalla 0000-0001-8218-6408 IA EN EL SECTOR GLAM: DEL ESCEPTICISMO AL ENTUSIASMO CUESTIONES ÉTICAS Y LEGALES PROFESIONALES GLAM LECTAUREP (Ministère de la Culture, Inria, Archives Nationales). HTR (Ha