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IA Ética y Sostenibilidad a través del Método Ayni Multi-Neutrosófico Basado en Lógica Ancestral y Razonamiento N‑Aléctico

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Public canonical key

radar:r-7be169a1a2e1b21b6a5b6d8e79e3e27a

Authors

Leyva Vázquez, Maikel Y.

Reported year

2025

Reported language

und

Source type

JournalArticle

First detected

2026-11-13T15:28:37.389701+00:00

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Universidad Bolivariana del Ecuador, Durán

Documentary abstract — original language

El presente artículo introduce el Método Ayni Multi-Neutrosófico, un marco innovador que fusiona las filosofías indígenas latinoamericanas con la lógica neutrosófica para orientar el desarrollo ético y sostenible de la inteligencia artificial. Basado en principios ancestrales como Ayni, Buen Vivir, In Lak’ech, Ch’ixi y Nepantla, este enfoque permite modelar juicios éticos plurales, ambiguos y contextualmente dependientes mediante Conjuntos Multi-Neutrosóficos (MNS). Una de sus aportaciones más relevantes es la Medida Euclidiana de Consenso Multi-Neutrosófico, diseñada para cuantificar el nivel de concordancia entre las evaluaciones de distintos actores sin eliminar las diferencias epistemológicas. Esta herramienta facilita la identificación de umbrales de convergencia durante deliberaciones interculturales, ofreciendo un instrumento robusto y flexible para la toma de decisiones éticas complejas. El método se ejemplifica mediante un estudio de caso que analiza la implementación de un sistema de diagnóstico basado en IA dentro de una comunidad indígena. Los hallazgos indican que la aplicación iterativa del principio Ayni, entendido como un proceso de negociación ética recíproca, incrementa tanto la alineación entre las partes como la legitimidad de las decisiones. Este trabajo demuestra que las lógicas indígenas, al formalizarse mediante la neutrosofía, no solo poseen un valor filosófico profundo, sino que también ofrecen herramientas metodológicas aplicables al diseño de sistemas de IA responsables y sostenibles. también operativamente valiosas para desarrollar tecnologías justas, inclusivas y sensibles al contexto.

Identifiers

DOI

10.5281/zenodo.16908136

OAI

oai:zenodo.org:16908136

Documentary context

Documentary family

article

Source-reported types

JournalArticle

Publishers

Zenodo

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Sources

DataCite · Record 1

• Document · https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.16908136

Documentary status

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