LDL
Ember és gép határánOn the Border Between Humans and MachinesProfilProfile
ProfilProfile

Laura Daniela Londoño Quintero

Laura Daniela Londoño Quintero

Doktori jelölt munkapszichológia és szervezetpszichológia területén, University of Freiburg

Doctoral candidate in Work and Organizational Psychology at the University of Freiburg.

Bemutatkozás

Laura Londoño kutató és doktori jelölt a munkapszichológia és szervezetpszichológia területén a University of Freiburg intézményben. Erős interdiszciplináris háttérrel rendelkezik, amely karitásztudomány, filozófia, társadalomtudományok, etika és adatelemzés területeit kapcsolja össze. Mesterdiplomát szerzett Caritaswissenschaft und Ethik (Charity Studies and Ethics) területen, valamint alapképzési diplomát filozófia és irodalom szakon. Munkája a szociális robotika és az mesterségesintelligencia-etika kutatását – különösen az egyenlőség, torzítás és gondoskodás kérdéseit – nemzetközi társadalmi munkatapasztalattal kapcsolja össze. Magas szintű tudományos projektekben működött közre, tudományos folyóiratokban publikált, és rangos ösztöndíjakat kapott, köztük KAAD-ösztöndíjakat. Emellett szerkesztői és oktatási tapasztalattal, valamint fejlett adatelemzési készségekkel rendelkezik, amelyek lehetővé teszik számára összetett problémák kritikai, etikai és társadalmilag orientált megközelítését.

Fő kutatási területek

  • Robotetika
  • méltányos robotika
  • Alkalmazott etika
  • Etika és MI

Jelenlegi pozíciók és szakmai profil

  • Doktori jelölt munkapszichológia és szervezetpszichológia területén, University of Freiburg
  • Kutatási asszisztens, Robot Learning Lab

Szakmai tagságok, szerepek és megbízatások

  • Aktív tag, AI Grid (Németország)

Válogatott publikációk

  1. L. Londoño, J. V. Hurtado, N. Hertz, P. Kellmeyer, S. Voeneky and A. Valada. (2024).” Fairness and Bias in Robot Learning”, Proceeding of the IEEE, vol. 112, no. 4, pp. 305-330.
  2. L. Londoño, A. Röfer, T. Welschehold, A. Valada. (2022). “Doing Right by Not Doing Wrong in Human-Robot Collaboration”, Fairness and Transparency in HRI Workshop.
  3. J. V. Hurtado, L. Londoño, A. Valada. (2021). “From Learning to Relearning: A Framework for Diminishing Bias in Social Robot Navigation”, Frontiers in Robotics and AI, vol. 8.
  4. S. Livanec, L. Londoño, M. Gorki, A. Valada, A. Kiesel, (2025). “Designing for Difference: How Human Characteristics Shape Perceptions of Collaborative Robots”, Arxiv

Introduction

Laura Londoño is a researcher and doctoral candidate in Work and Organizational Psychology at the

University of Freiburg, with a strong interdisciplinary background integrating caritas science, philosophy,

social sciences, ethics, and data analysis. She holds a Master’s degree in Caritaswissenschaft und Ethik

(Charity Studies and Ethics) and a Bachelor’s degree in Philosophy and Literature. Her work combines

research in social robotics and the ethics of artificial intelligence, particularly issues of equity, bias, and care,

with experience in social work across international contexts. She has contributed to high-level scientific

projects, has publications in academic journals, and has been awarded prestigious scholarships such as

those from KAAD. In addition, she has editorial and teaching experience, as well as advanced skills in data

analysis, enabling her to address complex problems from a critical, ethical, and socially oriented

perspective.

Main research areas

  • Robot ethics
  • Fair robotics
  • Applied ethics
  • Ethics and AI

Current positions and professional profile

  • Doctoral candidate in Work and Organizational Psychology at the University of Freiburg.
  • Research Assistant Robot Learning Lab.

Current professional memberships, roles and engagements

  • Active member for AI Grid (Germany).

Selected publications

  1. L. Londoño, J. V. Hurtado, N. Hertz, P. Kellmeyer, S. Voeneky and A. Valada. (2024).” Fairness and Bias in Robot Learning”, Proceeding of the IEEE, vol. 112, no. 4, pp. 305-330.
  2. L. Londoño, A. Röfer, T. Welschehold, A. Valada. (2022). “Doing Right by Not Doing Wrong in Human-Robot Collaboration”, Fairness and Transparency in HRI Workshop.
  3. J. V. Hurtado, L. Londoño, A. Valada. (2021). “From Learning to Relearning: A Framework for Diminishing Bias in Social Robot Navigation”, Frontiers in Robotics and AI, vol. 8.
  4. S. Livanec, L. Londoño, M. Gorki, A. Valada, A. Kiesel, (2025). “Designing for Difference: How Human Characteristics Shape Perceptions of Collaborative Robots”, Arxiv