Auditoría Pública nº 77. Revista de los órganos autonómicos de control externo

REVISTA AUDITORÍA PÚBLICA / 77 44 La segunda cuestión tiene que ver con la primera, y también con la definición del papel que se desea jugar en un entorno cambiante, acelerado y cada vez más basado en la tecnología y los datos. Si los fondos públicos se van a gastar mediante decisiones automatizadas, el control externo debe asumir su inmediata actualización. Porque si no lo hacen estas instituciones, será la propia sociedad civil la que se convierta en la garante de la protección de los derechos colectivos e individuales de los ciudadanos. Ya lo están haciendo organizaciones como Algorithm Watch, Saidot, Transparent Internet, Montreal AI Ethics y un largo etcétera de “entidades fiscalizadoras sin ánimo de lucro”, más ágiles y preparadas para este cometido que muchas agencias gubernamentales. Es un dilema hamletiano, pero la respuesta parece más que evidente. Bibliografía utilizada y recomendada ¡ Ada Lovelace Institute (2020): Transparency mecha- nisms for UK public-sector algorithmic decision-making systems. ¡ Ada Lovelace Institute (2021) : Examining the Black Box. Tools for assessing algorithmic systems. ¡ Ahamat, G., Chang, M. &Thomas, C. (2021 ): The need for effective AI assurance. Centre for Data Ethics and Innovation blog. ¡ Ahonen, P. & Erkkila, T. (2020) : Transparency in algorithmic decisión-making: Ideational tensions and conceptual shifts in Finland. Information Polity, 25, 419- 432. ¡ Ananny, M. & Crawford, K. (2018 ): Seeing without knowing: Limitations of the transparency ideal and its application to algorithmic accountability. New Media & Society, Vol. 20(3), 973-989. ¡ Ayuntamiento de Barcelona (2021): Medida de Gobierno de la estrategia municipal de algoritmos y datos para el impulso de la ética artificial. ¡ Bandy, J. (2021) : Problematic Machine Behavior: A Systematic Literature Review of Algorithm Audits. To Appear in the Proceedings of the ACM (PACM) Human- Computer Interaction, CSCW ’21. 34 pages. ¡ Bannister, F. & Connolly, R. (2020): Administration by algorithm: A risk management framework. Information Polity, 25, 471-490. ¡ Basu, T. y Pérez, P. (2020): Reflexiones sobre la implementación de las políticas de algoritmos en el sector público. Open Government Partnership, 15 dic. ¡ Benítez Palma, E. y Teré Pérez, A. (2021) : Entusiasmo robótico y externalización del derecho administrativo. Observatorio de transformación digital de la Universidad de Valencia. ¡ Benítez Palma, E. (2021) : El control externo del gasto público en el Estado automatizado. Revista Española de Control Externo, nº 65, 98-111. ¡ Brown, S., Davidovic, J. & Hasan, A. (2021) : The algorithm audit: Scoring the algorithms that score us. Big Data & Society, enero-junio, 1-18. ¡ Busuioc, M. (2020) : Accountable Artificial Intelligence: Holding Algorithms to Account. Public Administration Review, vol. 00, pp. 1-12. ¡ Canada Government (2020) : Algorithmic Impact As- sessment Tool. ¡ Canada Government (2021) : Directive on Automated Decision-Making. ¡ Centre for Data Ethics and Innovation (2020 ): Review into bias in algorithmic decision-making. ¡ Cour des Comptes (2020) : Un premier bilan de l’accès à l’enseignement supérieur dans le cadre de la loi orientation et réussite des étudiants. ¡ Criado, J. I., Valero, J. y Villodre, J. (2020) : Algorithmic transparency and bureaucratuc discretion: The case of SALER early warning system. Information Polity, 25, 449- 470. ¡ Éticas Consulting (2021) : Guía de Auditoría Algorítmica. ¡ Future of Privacy Forum (2017) : Unfairness by Algorithm: Distilling the Harms of Automated Decision-Making. ¡ Giest, S. & Grimmelikhuijsen, S. (2020 ): Introduction to special issue algorithmic transparency in government: Towards a multi-level perspective. Information Polity, 25, 409-417. ¡ Information Commissioner’s Office (ICO) (2020): Guidance on the AI auditing framework. ¡ Kaminski, M. E. (2020) : Understanding Transparency in Algorithmic Accountability. University of Colorado Law Legal Studies Research paper nº 20-34. ¡ Kazim, E., MendesThame Denny, D. & Koshiyama, A. (2021) : AI auditing and impact assessment: according to the UK Information Commissioner’s Office. AI and Ethics, feb. 2021.