IA para la Acción Colectiva de los Trabajadores

Resumen

Delve into the transformative power of AI in supporting gig workers through collective action. This insightful presentation unveils a framework that leverages Large Language Models (LLMs) and worker-owned data to develop technologies aimed at enhancing the working environments of platforms such as Upwork and Amazon Mechanical Turk.

Discover innovative strategies to empower gig workers and elevate working conditions within the digital labor markets.

• Provider:

  YouTube

• Categories:

  Artificial Intelligence Courses, Computer Science Courses

Programa

• Introducción a la IA y la Acción Colectiva de los Trabajadores
Resumen de la IA y sus aplicaciones
La economía de gig: plataformas y su impacto
Acción colectiva: conceptos y ejemplos
• Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
¿Qué son los LLM y cómo funcionan?
Casos de uso de los LLM en varias industrias
Limitaciones y consideraciones éticas
• Datos Propiedad de los Trabajadores
La importancia de la propiedad de los datos
Soberanía de datos y privacidad
Estudios de caso: iniciativas de datos de trabajadores exitosas
• Marco de IA para Empoderar a los Trabajadores de Gig
Diseño de herramientas de IA para la negociación colectiva
Papel de los LLM en mejorar las condiciones de los trabajadores
Construcción de sistemas de IA transparentes y responsables
• Mejora de las Condiciones de Trabajo en las Plataformas Gig
Análisis de plataformas como Upwork y Mechanical Turk
Identificación de puntos críticos y oportunidades para la intervención de IA
Desarrollo de soluciones tecnológicas centradas en el trabajador
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Implementaciones exitosas de IA para la acción de los trabajadores
Lecciones aprendidas de iniciativas anteriores
Posibles escollos y cómo evitarlos
• Talleres y Sesiones Prácticas
Ejercicios prácticos con herramientas de IA para la acción colectiva
Proyectos grupales sobre la creación de soluciones impulsadas por IA para trabajadores de gig
Sesiones de retroalimentación y crítica
• Implicaciones Éticas y Sociales
Abordar sesgos en los modelos de IA
Asegurar la equidad en el despliegue de tecnología
Impactos a largo plazo en la economía de gig y los trabajadores
• Proyecto Final: Diseño de una Solución de IA para Trabajadores de Gig
Desarrollo y presentación de propuestas
Revisión por pares y retroalimentación colaborativa
Refinamiento y planes de implementación futura
• Conclusión del Curso y Direcciones Futuras
Resumen de los aprendizajes clave
Tendencias emergentes en IA y trabajo
Oportunidades para más investigación y acción

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Materias

Computer Science