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The Inconsistent Work of Web Filters: Mapping Information Access in Alabama Public Schools and Libraries
Chris Peterson, Shannon M. Oltmann, Emily J. M. Knox | 2019
El artículo analiza cómo las escuelas y bibliotecas públicas de Alabama implementan filtros de Internet de forma inconsistente, a pesar de estar sujetas a la misma legislación (CIPA). A través de registros públicos, los autores muestran cómo estas diferencias afectan el acceso a la información, especialmente en comunidades vulnerables. El estudio revela que las decisiones locales y las configuraciones técnicas generan desigualdades en el acceso digital, con implicaciones políticas y educativas relevantes.
The Inconsistent Work of Web Filters: Mapping Information Access in Alabama Public Schools and Libraries
Chris Peterson, Shannon M. Oltmann, Emily J. M. Knox | 2020
El artículo analiza cómo las escuelas y bibliotecas públicas de Alabama implementan filtros de Internet de forma inconsistente, a pesar de estar sujetas a la misma legislación (CIPA). A través de registros públicos, los autores muestran cómo estas diferencias afectan el acceso a la información, especialmente en comunidades vulnerables. El estudio revela que las decisiones locales y las configuraciones técnicas generan desigualdades en el acceso digital, con implicaciones políticas y educativas relevantes.
The Inconsistent Work of Web Filters: Mapping Information Access in Alabama Public Schools and Libraries
Chris Peterson, Shannon M. Oltmann, Emily J. M. Knox | 2021
El artículo analiza cómo las escuelas y bibliotecas públicas de Alabama implementan filtros de Internet de forma inconsistente, a pesar de estar sujetas a la misma legislación (CIPA). A través de registros públicos, los autores muestran cómo estas diferencias afectan el acceso a la información, especialmente en comunidades vulnerables. El estudio revela que las decisiones locales y las configuraciones técnicas generan desigualdades en el acceso digital, con implicaciones políticas y educativas relevantes.
Know Your Digital Rights: Digital Discrimination in Hiring
ACLU of Delaware (ACLU‑DE) | 2023
El artículo de la ACLU informa sobre cómo los sistemas automatizados utilizados en procesos de contratación pueden generar discriminación digital por motivos de raza, género o discapacidad. Explica los derechos digitales de los solicitantes de empleo frente a estas prácticas, amparados por leyes locales, estatales y federales. También ofrece pautas para identificar si se ha sido afectado por herramientas automatizadas y cómo ejercer los derechos correspondientes.
Illinois Becomes Second State to Pass Broad Legislation on the Use of AI in Employment Decisions
Jones Day | 2024
El artículo informa sobre la aprobación en Illinois de la ley H.B. 3773, que regula el uso de inteligencia artificial en decisiones laborales. A partir de 2026, se prohíbe el uso de sistemas que generen discriminación por clase protegida. La norma exige notificación a empleados, prohíbe el uso de códigos postales como proxy y otorga facultades regulatorias al Departamento de Derechos Humanos. Refleja una tendencia nacional hacia la regulación ética de la IA. [Illinois B…Use of …]
Michigan Civil Rights Commission Passes Resolution to Establish Guiding Principles for Use of AI in Michigan
Vicki Levengood, Communications Director, Michigan Department of Civil Rights | 2024
La Comisión de Derechos Civiles de Michigan aprobó una resolución que establece principios rectores para prevenir la discriminación algorítmica en el uso de sistemas de inteligencia artificial. El documento destaca la necesidad de legislación específica, protección de la privacidad, supervisión del uso de datos y la posibilidad de optar por atención humana. La medida busca garantizar que el desarrollo tecnológico no reproduzca sesgos estructurales ni vulnere derechos fundamentales.
Mile-High Risk: Colorado Enacts Risk-Based AI Regulation to Address Algorithmic Discrimination
Jevan Hutson,David L. Rice, and K.C. Halm | 2024
El artículo analiza la aprobación de la Colorado Artificial Intelligence Act (SB 205), la primera ley integral sobre IA en EE. UU., que entra en vigor en febrero de 2026. La norma impone obligaciones a desarrolladores y usuarios de sistemas de IA de alto riesgo, como evaluaciones de impacto, divulgación de riesgos y políticas de gestión. Su objetivo es prevenir la discriminación algorítmica en decisiones sobre empleo, salud, educación y otros ámbitos.
Handling Artificial Intelligence and Data Control: a few considerations on the European and U.S. approach
Cinzia Valente | 2024
En las páginas 355-368 se aborda el papel de los sistemas automatizados e inteligentes en el derecho: cómo regular su diseño, uso y efectos, qué mecanismos de responsabilidad y transparencia deben exigirse, y cómo garantizar que las decisiones algorítmicas respeten derechos fundamentales. Se discuten estándares de auditoría, explicabilidad de decisiones y participación de organismos estatales para supervisar el desarrollo tecnológico
Virginia Legislature Passes Comprehensive Artificial Intelligence Act
Arsen Kourinian | 2025
El artículo analiza la aprobación por parte de la Asamblea Legislativa de Virginia de la High-Risk Artificial Intelligence Developer and Deployer Act, una ley pionera que regula el uso de sistemas de IA en decisiones con impacto legal o significativo. Establece obligaciones para desarrolladores y usuarios, exige evaluaciones de impacto, transparencia y mecanismos de apelación, y busca prevenir la discriminación algorítmica.
Ámbitos específicos 
Garantía 
IA 
Igualdad 
Libertad 
Participación