Modele uczenia maszynowego coraz częściej znajdują zastosowanie w automatyzacji procesów podejmowania decyzji. Niemniej jednak, podejmowanie decyzji za pomocą modeli opartych na uczeniu maszynowym może być niesprawiedliwe, jeżeli wykorzystuje się do ich tworzenia zmanipulowane dane. Coraz częstsze stosowanie takich modeli i skutki społeczne, jakie to wywołuje, wzbudzają niepokój co do ich przejrzystości i sprawiedliwości. Dyrektor Pionu Big Data i Sztucznej Inteligencji w GMV Secure e-Solutions wygłosił wykład dla najzdolniejszych studentów dotyczący tej kwestii podczas Summer School Data na Uniwersytecie w Walencji. 

Tegoroczna edycja Summer School Data poświęcona była wyzwaniom XXI wieku: danym, informacji i komunikacji w ujęciu multidyscyplinarnym. Spotkanie zorganizowano przy wsparciu ze strony Utrecht Network (sieci 32 uniwersytetów z 27 krajów europejskich) oraz Wyższej Szkoły Inżynierii, jak również wydziałów ekonomii, filologii, tłumaczeń i komunikacji Uniwersytetu w Walencji.