Séance de cours

L’éthique de l’IA : partialité, responsabilité et responsabilisation

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Dans cours

HUM-392: The Ethics and Law of Artificial Intelligence

This course enables students to sharpen their proficiency in tackling ethical and legal challenges linked to Artificial Intelligence (AI). Students acquire the competence to define AI and identify ethical and legal questions linked to its increased use in ...

Description

Cette séance de cours explore les considérations éthiques entourant l’IA, en mettant l’accent sur les biais dans les ensembles de données, la responsabilité dans la conception des algorithmes et la responsabilité des résultats de l’IA. L'instructeur discute de l'importance de tenir compte de l'intersectionnalité, de l'impact des catégories sur l'équité et de la nécessité de justifications dans les processus décisionnels.

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Concepts associés (20)

Éthique de l'intelligence artificielle

L'éthique de l'intelligence artificielle est le domaine de l' propre aux robots et autres entités artificiellement intelligents. Il est généralement divisé en roboéthique, qui se préoccupe de l'éthique humaine pour guider la conception, la construction et l'utilisation des êtres artificiellement intelligents, et l', préoccupée par le comportement moral des agents moraux artificiels. Pour l'aspect philosophique de l'intelligence artificielle, voir Philosophie de l'intelligence artificielle.

Machine ethics

Machine ethics (or machine morality, computational morality, or computational ethics) is a part of the ethics of artificial intelligence concerned with adding or ensuring moral behaviors of man-made machines that use artificial intelligence, otherwise known as artificial intelligent agents. Machine ethics differs from other ethical fields related to engineering and technology. Machine ethics should not be confused with computer ethics, which focuses on human use of computers.

Automated decision-making

Automated decision-making (ADM) involves the use of data, machines and algorithms to make decisions in a range of contexts, including public administration, business, health, education, law, employment, transport, media and entertainment, with varying degrees of human oversight or intervention. ADM involves large-scale data from a range of sources, such as databases, text, social media, sensors, images or speech, that is processed using various technologies including computer software, algorithms, machine learning, natural language processing, artificial intelligence, augmented intelligence and robotics.

Biais algorithmique

vignette|Organigramme représentant l'algorithme derrière un moteur de recommandation. Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données.

Régulation des algorithmes

La régulation des algorithmes, ou régulation algorithmique, est la création de lois, de règles et de politiques du secteur public pour la promotion et la régulation des algorithmes, en particulier dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Pour le sous-ensemble d'algorithmes d'IA, le terme régulation de l'intelligence artificielle est utilisé. Le paysage réglementaire et politique de l'intelligence artificielle (IA) est un problème émergent dans les juridictions du monde entier, y compris dans l'Union européenne.

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Éthique et équité dans l’apprentissage automatique

Explore les implications éthiques du déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique et souligne l'importance de l'équité dans les processus décisionnels.

L'équité dans la prise de décision algorithmique

Se penche sur les défis que pose l'équité dans les processus décisionnels algorithmiques, la lutte contre les préjugés et les injustices historiques dans les données.

Éthique dans le traitement du langage naturel: lutter contre les préjugés et la désinformation

Couvre les considérations éthiques en PNL, en se concentrant sur les biais, la toxicité et la désinformation.

Comprendre l’intelligence et l’éthique de l’IA

Explore la définition de l'intelligence dans l'IA et les humains, le rôle de la communication et des émotions, et les considérations éthiques dans la réglementation de l'IA.

Éthique de l’IA : partialité des données et justice

Explore les biais de données, l'équité et la justice dans les systèmes d'IA, en soulignant les défis et les considérations éthiques impliqués.

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