LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO AMENAZA A LA DEMOCRACIA EN LOS PROCESOS ELECTORALES
dc.contributor.author | Siles Martínez, Fátima | |
dc.date.accessioned | 2024-07-01T08:00:16Z | |
dc.date.available | 2024-07-01T08:00:16Z | |
dc.date.issued | 2024-06-24 | |
dc.description | Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Javier Collado Sánchez | |
dc.description.abstract | La desinformación es una amenaza global acuciante que representa uno de los mayores riesgos en el corto plazo para nuestra estabilidad democrática. El presente trabajo se centra en abordar el desafío emergente que constituye la Inteligencia Artificial, y en especial el fácil acceso a aquellas generativas, particularmente en el contexto de las elecciones. El problema no es solo la proliferación de información falsa, sino cómo esta es utilizada por los actores políticos mediante diferentes estrategias como la microsegmentación para, de este modo manipular y afectar al comportamiento del votante. Así pues, el estudio exhaustivo y el análisis de esta preocupación se han fundamentado en la ejecución de una revisión bibliográfica donde se abordará y evaluará las estrategias y soluciones propuestas para su mitigación. En última instancia, este estudio pretende promover una mayor concienciación para proteger la integridad de los procesos electorales en la era digital y sobre todo generar consciencia al lector y público sobre la influencia de la Inteligencia Artificial en la información que consumen. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10115/35929 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Rey Juan Carlos | |
dc.rights | ||
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
dc.rights.uri | ||
dc.subject | Inteligencia Artificial | |
dc.subject | desinformación | |
dc.subject | deepfake | |
dc.subject | democracia | |
dc.subject | microsegmentación. | |
dc.title | LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO AMENAZA A LA DEMOCRACIA EN LOS PROCESOS ELECTORALES | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/studentThesis |
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- 2023-24-FCJP-J-2166-2166061-f.siles.2019-MEMORIA.pdf
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- 1.8 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descripción:
- Memoria del TFG