Inioluwa Deborah Raji ye una científica informática canadiana especializada na evaluación y auditoría de sistemes d'intelixencia artificial. La so investigación céntrase na responsabilidá algorítmica, los sesgos de los modelos, los métodos d'evaluación y la rellación ente les auditoríes téuniques y la regulación de productos automatizaos.«Inioluwa Deborah Raji», Simons Institute for the Theory of Computing, Universidá de California en Berkeley.
Biografía Raji estudió inxeniería na Universidá de Toronto, onde consiguió una titulación en Engineering Science. Mientres esta etapa participó en proyectos rellacionaos cola evaluación de sistemes de reconocencia facial y empezó a collaborar con organizaciones dedicaes al análisis de los impactos sociales de la intelixencia artificial.
Trabayó cola Algorithmic Justice League y con Joy Buolamwini na evaluación de sistemes comerciales d'análisis facial. Estes investigaciones ampliaron trabayos anteriores sobre diferencies de precisión según xéneru y tonu de piel y contribuyeron al desarrollu de metodoloxíes d'auditoría esterna de productos d'intelixencia artificial.
Raji foi Senior Trustworthy AI Fellow de Mozilla Foundation y investigadora en distintos proyectos académicos y de la sociedá civil. El so trabayu estudia cómo convertir principios xenerales d'intelixencia artificial responsable en procesos concretos d'evaluación, documentación y auditoría.
Na Universidá de California en Berkeley realizó un doctoráu n'informática centrado na responsabilidá de los sistemes d'IA. La so tesis, Closing the AI Accountability Gap: Audits and Evaluation in the Age of Artificial Intelligence, presentada en 2026, analiza cómo les auditoríes pueden vincular la evaluación técnica cola protección de consumidores, la responsabilidá empresarial y la regulación.«Closing the AI Accountability Gap: Audits and Evaluation in the Age of Artificial Intelligence», UC Berkeley, 14 d'agostu de 2026.
Publicaciones escoyíes Actionable Auditing: Investigating the Impact of Publicly Naming Biased Performance Results of Commercial AI Products (2019) Closing the AI Accountability Gap: Defining an End-to-End Framework for Internal Algorithmic Auditing (2020) Closing the AI Accountability Gap: Audits and Evaluation in the Age of Artificial Intelligence (2026)
Referencies
Enllaces esternos
Categoría:Informáticos ya informátiques de Canadá Categoría:Investigadores d'intelixencia artificial Categoría:Alumnos de la Universidá de Toronto Categoría:Alumnos de la Universidá de California en Berkeley Categoría:Ética de la intelixencia artificial