Portrait de Ignacio Cofone

Ignacio Cofone

Membre affilié
Professeur associé, University of Oxford
Sujets de recherche
Droit
Éthique de l'IA
IA pour l'humanité
Questions juridiques liées à l'IA
Vie privée
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Biographie

Ignacio Cofone est professeur de droit et de réglementation de l'IA à Oxford, travaillant conjointement à la Faculté de droit et à l'Institut d'éthique de l'IA. Il est également membre du Reuben College et membre affilié du Yale Law School Information Society Project. Avant de rejoindre Oxford, il était titulaire de la Chaire de recherche du Canada en droit de l'IA et en gouvernance des données à l'Université McGill.

Les recherches d'Ignacio portent sur la manière dont le droit peut et doit s'adapter aux changements sociaux et économiques induits par l'IA. Son livre, The Privacy Fallacy : Harm and Power in the Information Economy, soutient que l'IA nécessite une restructuration du droit de la vie privée et de la protection des données basée sur les devoirs que nous avons les uns envers les autres en tant que membres d'une société - typiquement capturés par des obligations extracontractuelles - parce que baser ces corps de lois sur le consentement et le contrôle individuels est devenu inefficace. Son projet de recherche actuel porte sur les moyens de prévenir et de réparer les préjudices non matériels causés par l'IA et sur la promotion de l'innovation en matière d'IA centrée sur l'être humain.

Publications

The Cost of Arbitrariness for Individuals: Examining the Legal and Technical Challenges of Model Multiplicity
Prakhar Ganesh
Ihsan Ibrahim Daldaban
Ignacio Cofone
Golnoosh Farnadi
Model multiplicity, the phenomenon where multiple models achieve similar performance despite different underlying learned functions, introdu… (voir plus)ces arbitrariness in model selection. While this arbitrariness may seem inconsequential in expectation, its impact on individuals can be severe. This paper explores various individual concerns stemming from multiplicity, including the effects of arbitrariness beyond final predictions, disparate arbitrariness for individuals belonging to protected groups, and the challenges associated with the arbitrariness of a single algorithmic system creating a monopoly across various contexts. It provides both an empirical examination of these concerns and a comprehensive analysis from the legal standpoint, addressing how these issues are perceived in the anti-discrimination law in Canada. We conclude the discussion with technical challenges in the current landscape of model multiplicity to meet legal requirements and the legal gap between current law and the implications of arbitrariness in model selection, highlighting relevant future research directions for both disciplines.
2024-05-28
ArXiv (prépublication)
doi.org
arxiv.org