#AI
#Human & Tech Trends
#Future of Work
#Digital Transformation
#Future Skills
- Język: EN
- Podróżuje z: Holandia
Alix
Rubsaam
Wiceprezes ds. badań, ekspertyz i wiedzy | Singularity Group
Bio
Jako badaczka filozofii technologii i analizy kulturowej, Alix Rübsaam bada społeczny i kulturowy wpływ technologii wykładniczych. Koncentruje się na zmieniających się wyobrażeniach o człowieczeństwie i ludzkiej aktywności w kontekstach technologicznych, takich jak sztuczna inteligencja, (autonomiczna) robotyka, technologie informacyjne i środowiska cyfrowe, a także na przemyślanym i odpowiedzialnym wdrażaniu nowych technologii.
Obecne badania Alix koncentrują się wokół dwóch dużych projektów. Pierwszy z nich dotyczy odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, uprzedzeń algorytmicznych i wykluczenia. W ramach tego projektu celem jest podniesienie świadomości na temat wpływu zautomatyzowanych algorytmów decyzyjnych, wyjaśnienie, w jaki sposób decyzje podejmowane w procesie projektowania mogą prowadzić do niepożądanych rezultatów, a także wzmocnienie pozycji liderów w budowaniu AI, która jest sprawiedliwa, uczciwa i sprawiedliwa. Drugi projekt obejmuje analizę cyfryzacji informacji, jej wpływu na podejmowanie decyzji i etykę. Celem tego projektu jest zmiana pozycji decydentów w stosunku do sposobu, w jaki się informują, zbadanie i zakwestionowanie paradygmatów obliczeniowych oraz wyobrażenie sobie podejścia do etyki, które pasuje do dylematów XXI wieku.
Alix jest obecnie wiceprezesem ds. badań, ekspertyz i wiedzy na Singularity University. W tej roli nadzoruje wysiłki badawcze Singularity, zasób wiedzy i społeczność ekspertów. Przed dołączeniem do SU Alix studiowała jako doktorantka na Uniwersytecie w Amsterdamie i Amsterdam School for Cultural Analysis (ASCA). Tutaj badała współpracę między ludzkimi i nieludzkimi (technologicznymi) agentami na styku ludzi i systemów komputerowych.Pisała i mówiła o cyberpunku i literaturze science fiction, autonomicznych systemach uzbrojenia, ucieleśnionej robotyce, sztucznej inteligencji i uprzedzeniach AI.
Abstrakty
Jeśli chodzi o automatyzację podejmowania decyzji za pomocą sztucznej inteligencji, uprzedzenia algorytmiczne mogą zostać na stałe zakodowane w technologiach opartych na danych, pomimo naszych najlepszych intencji. Zastosowań jest wiele: od zatrudniania po optymalizację produkcji, od zarządzania łańcuchem dostaw po algorytmy rekomendacji.
Jednak wszystkie aplikacje AI są narażone na ryzyko utrwalania i zwiększania martwych punktów w swoich modelach. Takie uprzedzenia nie tylko oznaczają, że sztuczna inteligencja jest nieuczciwa lub niesprawiedliwa, ale mogą również wpływać na wyniki finansowe, jeśli nie rozumiesz, gdzie znajdują się martwe punkty.
Ta prelekcja omawia działanie projektowania i podejmowania decyzji w zautomatyzowanych systemach, jak identyfikować i analizować mechanizmy w sztucznej inteligencji oraz jak wspierać i budować bardziej odpowiedzialne społecznie algorytmy. Ponadto w tej sesji zagłębimy się w ograniczenia i możliwości wykorzystania technologii opartych na danych oraz jak być liderem w powstającej przestrzeni.
Uczestnicy nauczą się identyfikować różne rodzaje uprzedzeń algorytmicznych; będą w stanie zidentyfikować możliwości odpowiedzialnej sztucznej inteligencji; i nauczą się oceniać zautomatyzowany system podejmowania decyzji pod kątem ryzyka niezamierzonych konsekwencji.
Sztuczna inteligencja jako egzystencjalne zagrożenie dla ludzkości stała się podstawą nagłówków wiadomości. Podczas gdy niektórzy przewidują, że rozwój sztucznej inteligencji będzie oznaczał „koniec ludzkości”, inni nie widzą przyszłości bez algorytmów i systemów opartych na danych.
Jaki sens mogą mieć te przewidywania i ostrzeżenia? Ta prelekcja omawia skutki myślenia o naszym mózgu jak o komputerze i jaki wpływ ma to myślenie na sposób, w jaki wykorzystujemy technologię taką jak sztuczna inteligencja. Nasz obecny „obliczeniowy” sposób myślenia ma duży wpływ na naszą kulturę i poczucie własnej wartości. Na poziomie makro oprogramowanie zaczęło funkcjonować jako metafora ludzkości jako całości.
To wciągające i praktyczne ćwiczenie symulacyjne przechodzi przez etapy projektowania i szkolenia sztucznej inteligencji. Uczestnicy dowiadują się, w jaki sposób decyzje podjęte w fazie projektowania wpływają na działanie i wyniki algorytmów zbudowanych podczas symulacji.
Uczą się, jak identyfikować i analizować mechanizmy, które prowadzą do niepożądanych i niezamierzonych rezultatów w sztucznej inteligencji, a także jak wspierać i budować bardziej odpowiedzialne społecznie algorytmy. Do udziału nie jest wymagane formalne szkolenie.
Podczas warsztatów uczestnicy będą podejmować decyzje dotyczące szkolenia i projektowania algorytmów w symulacji rzeczywistego wdrażania technologii w różnych branżach. Skrócenie dystansu między projektowaniem, wdrażaniem i wynikami zwiększa zrozumienie tego, w jaki sposób nasze pochodzenie kulturowe i założenia zostają zaprogramowane w technologiach opartych na danych.
Następnie uczestnicy nauczą się identyfikować możliwości odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, wskazywać potencjalne pułapki stronniczości algorytmicznej oraz oceniać ryzyko niezamierzonych rezultatów. Podczas symulacji zapoznają się również z projektowaniem, wdrażaniem i wykorzystaniem zautomatyzowanych algorytmów decyzyjnych i systemów uczenia maszynowego.