Analysis of Artificial Intelligence Regulation: Protection of Fundamental Rights and Automated Profiling
DOI:
https://doi.org/10.56294/saludcyt20251630Keywords:
AI Regulation, Automated Profiling, Data Protection, Fundamental RightsAbstract
This study examines the need to establish a regulatory framework in Ecuador for the implementation of Artificial Intelligence (AI) technologies, specifically in the creation of automated profiles of individuals. Using a non-experimental diagnostic approach, the study analyzes the lack of legislation regarding AI use and the protection of fundamental rights in a digital context. Through surveys, it was found that there is a general lack of knowledge about AI and automated profiling, highlighting the need for education and awareness. The paper also evaluates three regulatory alternatives through multicriteria analysis (AHP, TOPSIS, and PROMETHEE), considering data protection, ethics, transparency, technological security, and social impact. The study concludes that comprehensive regulation protecting individual rights and promoting transparency is important to mitigate the risks associated with AI use.
References
1. Franganillo J. Contenido generado por inteligencia artificial: oportunidades y amenazas. Anuario ThinkEPI [Internet]. 3 de noviembre de 2022 [citado 14 de enero de 2025];16. Disponible en: https://thinkepi.scimagoepi.com/index.php/ThinkEPI/article/view/91555
2. Maldonado VG, Barra GA. AL BORDE DE LA LEGALIDAD: El uso de la inteligencia artificial en la creación de imágenes y los principales conflictos que genera usarla. Universidad Mayor para espíritus emprendedores Facultad de Ciencias Sociales y Artes, Escuela de Animación Digital [Internet]. Disponible en: https://chilemonos.cl/ensayos/2024/Al%20borde%20de%20la%20legalidad.%20El%20uso%20de%20la%20inteligencia%20artificial%20en%20la%20creaci%C3%B3n%20de%20im%C3%A1genes%20y%20los%20principales%20conflictos%20que%20genera%20usarla_Vicente%20Gallardo.pdf
3. Paz S. Regulación de la Inteligencia Artificial, ¿Compatibilidad con la Protección de Datos Personales? [Internet]. [citado 14 de enero de 2025]. Disponible en: https://www.dentons.com/es/insights/articles/2024/february/16/regulacion-de-la-inteligencia-artificial
4. Beunza JJ. www.elsevier.com. [citado 19 de enero de 2025]. La inteligencia artificial, tema central en la transformación de la educación médica en la XXVI Congreso de la SEDEM. Disponible en: https://www.elsevier.com/es-es/connect/la-inteligencia-artificial-tema-central-en-transformacion-educacion-medica
5. Virginia Eubanks (2018) Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. New York: Picador, St Martin’s Press | Law, Technology and Humans [Internet]. [citado 19 de enero de 2025]. Disponible en: https://lthj.qut.edu.au/article/view/1386
6. Elsevier Connect. www.elsevier.com. [citado 19 de enero de 2025]. eHealth y protección de datos de los pacientes: dos realidades “compatibles”. Disponible en: https://www.elsevier.com/es-es/connect/ehealth-y-proteccion-de-datos-de-los-pacientes-dos-realidades-compatibles
7. García O 334RISTI No E57, 04/2023 Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação Iberian Journal of Information Systems and Technologies Recebido/Submission: 16/12/2022 Aceitação/Acceptance: 18/03/2023 Revisión de la Literatura: Método Automatizado De Reconocimiento Facial Basado En Algoritmos De Aprendizaje Julián D, Hurtado G SM, Vidal C MI. Revisión de la Literatura: Método Automatizado De Reconocimiento Facial Basado En Algoritmos De Aprendizaje. RISTI. 2023;(E57):334-47.
8. Morales Santos Á, Lojo Lendoiro S, Rovira Cañellas M, Valdés Solís P. La regulación legal de la inteligencia artificial en la Unión Europea: guía práctica para radiólogos. Radiología. 66(5):431-46.
9. Azury A. www.elsevier.com. [citado 19 de enero de 2025]. Scopus AI para la educación superior e investigación en Latinoamérica. Disponible en: https://www.elsevier.com/es-es/connect/scopus-ai-para-la-educacion-superior-e-investigacion-en-latinoamerica-la
10. Moyano JFM, Beltran NEL, Vega JAV. Assessing data quality in open data: A case study. 2017 Congreso Internacional de Innovacion y Tendencias en Ingenieria (CONIITI) [Internet]. 2017 [citado 22 de enero de 2025]; Disponible en: https://www.academia.edu/70751031/Derecho_y_big_data
11. Hernández Sampieri R, Fernández Collado C, Baptista Lucio P. Metodología de la investigación [Internet]. McGraw Hill España; 2014 [citado 19 de enero de 2025]. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=775008
12. Casas Anguita J, Repullo Labrador JR, Donado Campos J. La encuesta como técnica de investigación. Elaboración de cuestionarios y tratamiento estadístico de los datos (I). Atención Primaria. 2003;31(8):527-38.
13. Subramanian N, Ramanathan R. A review of applications of Analytic Hierarchy Process in operations management. International Journal of Production Economics. 1 de agosto de 2012;138(2):215-41.
14. Uzun B, Mustapha M, Syidanova A, Uzun Ozsahin D. The Technique For Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). En 2021. p. 25-30.
15. Xu W, Yang Z. Preference ranking organization method for enrichment evaluation-based feature selection for multiple source ordered information systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 15 de febrero de 2025;142:109935.
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