Le Mythe de la Neutralité - Comment l'IA Élargit les Divisions Sociales

Aperçu

Explore comment les systèmes d'IA perpétuent et amplifient les biais sociétaux, en examinant des exemples concrets de discrimination algorithmique et en discutant des solutions potentielles pour développer des technologies d'IA plus équitables.

Programme

- Introduction à l'IA et aux biais -- Aperçu des technologies de l'IA et de leur impact sociétal -- Définition et types de biais dans les systèmes d'IA - Contexte historique des biais dans l'IA -- Évolution de l'IA et son rôle sociétal -- Incidents notables de discrimination liée à l'IA - Mécanismes des biais dans l'IA -- Biais de données et leurs origines -- Biais algorithmique et processus décisionnels -- Boucles de rétroaction et amplification des biais - Études de cas de discrimination algorithmique -- Reconnaissance faciale et profilage racial -- Biais dans les algorithmes de recrutement -- Disparités dans l'IA appliquée à la santé - Impact sociétal des biais induits par l'IA -- Marginalisation des communautés -- Disparités économiques et sociales -- Considérations légales et éthiques - Cadres d'analyse des biais de l'IA -- Approches interdisciplinaires pour l'étude des biais -- Analyse intersectionnelle des biais dans les systèmes d'IA - Approches pour atténuer les biais dans l'IA -- Techniques de collecte et de prétraitement des données -- Conception d'algorithmes et contraintes d'équité -- Surveillance et audit après déploiement - Développement de technologies d'IA équitables -- Conception d'IA impliquant les communautés -- Politique et réglementation pour une IA équitable -- Efforts collaboratifs entre technologues, décideurs et communautés - Orientations futures et défis -- Technologies émergentes et nouvelles formes de biais -- Stratégies à long terme pour l'équité de l'IA - Conclusion -- Résumé des points clés -- Recommandations pour les parties prenantes dans le développement de l'IA - Ressources supplémentaires -- Lectures recommandées et études de cas -- Forums en ligne et communautés pour discussions continues

Enseigné par

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