Obstáculos a la efectividad del principio de explicabilidad algorítmica en el ámbito tributario

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dc.contributorDerecho Financiero y Tributarioes_ES
dc.contributor.authorPérez Bernabeu, Begoña-
dc.contributor.otherUniversidad de Alicante. Departamento de Disciplinas Económicas y Financierases_ES
dc.date.accessioned2024-04-30T06:10:00Z-
dc.date.available2024-04-30T06:10:00Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationPérez Bernabeu, Begoña (2023). “Obstáculos a la efectividad del principio de explicabilidad algorítmica en el ámbito tributario”. En: Hinojosa Torralvo, Juan José; Cruz Padial, Ignacio (dirs.). Retos Jurídico Tributarios de la robótica y de la inteligencia artificial en la era digital. Barcelona: Atelier. ISBN 978-84-19773-99-9, pp. 137-158es_ES
dc.identifier.isbn978-84-19773-99-9-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/142518-
dc.description.abstractEn el contexto del control del uso de la Inteligencia Artificial por la Administración tributaria cobra una singular importancia el «principio de explicabilidad», un principio de la ética algorítmica que exige que los procesos sean transparentes y que las decisiones puedan explicarse a las partes que se vean afectadas por ellas. Sin embargo, en nuestro país, la aplicación del principio de explicabilidad algorítmica en el ámbito tributario dista mucho de ser efectiva. Las principales dificultades de materialización de este principio en las decisiones adoptadas por la Administración tributaria pueden concretarse en 3 obstáculos principales que son objeto de un detallado análisis en este trabajo.es_ES
dc.description.sponsorshipEste trabajo se enmarca en el Proyecto de I+D+i "Data Science y Machine Learning en el ámbito tributado", del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (PID2019-108963RB-I00) del que la autora es co-Investigadora Principal. Además la autora es también miembro investigador del Grupo de Investigación que ha recibido las Ayudas para Grupos de Investigación de Excelencia del Programa PROMETEO 2020, "El Derecho Financiero y Tributario ante el reto de la innovación Científica y Tecnológica", (Resolución de concesión de 8 de julio de 2020, Expediente PROMETEO/2020/092), financiado por la Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Depo1te de la Generalitat Valenciana y cuya investigadora principal es Amparo Navarro Faure.es_ES
dc.languagespaes_ES
dc.publisherAtelieres_ES
dc.rights© 2023 Los autores y autoras; Atelieres_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectDecisiones automatizadases_ES
dc.subjectTransparencia algorítmicaes_ES
dc.subjectExplicabilidades_ES
dc.subjectExplicaciones localeses_ES
dc.subjectSubject-centric explanationses_ES
dc.subjectTransparencia significativaes_ES
dc.subjectDecisiones semi-automatizadases_ES
dc.subjectIntervención humana significativaes_ES
dc.subjectEarly interventiones_ES
dc.subjectRubber-stamp decisionses_ES
dc.subjectXAIes_ES
dc.subjectBlack box modelses_ES
dc.subjectTransparent modelses_ES
dc.subjectInterpretable modelses_ES
dc.titleObstáculos a la efectividad del principio de explicabilidad algorítmica en el ámbito tributarioes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.peerreviewedsies_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-108963RB-I00es_ES
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