افراد غیرمهندس میتوانند از طریق هوش انسانی (Humane Intelligence)، سیستمهای هوش مصنوعی بهتری طراحی کنند. در این دوره، با متدهای کاربردی و دامنه-محور برای ارزیابی سیستمهای AI بر اساس مأموریتهای سازمانی، ارزشها و نیازهای دنیای واقعی آشنا میشوید. بیاموزید که چگونه ارزیابیهای «انسان در حلقه» (human-in-the-loop) را در زمینههای معناداری مانند سلامت عمومی و آموزش اجرا کنید. کشف کنید که چگونه میتوان عدم تراز (misalignment) و سوگیریهای احتمالی در خروجیهای AI را در مراحل اولیه چرخه توسعه شناسایی کرد. شاهد بحثهای پویا و بررسی تمرینات واقعی باشید که مفاهیم انتزاعی هوش مصنوعی را به ارزیابیهای ملموس تبدیل میکنند. چه در تیمهای مأموریتمحور فعالیت کنید، چه مدیریت پروژه داشته باشید و چه بخشی از عملیات سیاستگذاری باشید، این دوره شما را قادر میسازد تا تصمیماتی آگاهانه در مورد پذیرش AI بگیرید. مهارتهایی در طراحی تاکسونومیها و هستیشناسیها (Ontologies)، اجرای ارزیابیهای AI و کاهش ریسکها کسب کنید.
مخاطبان دوره:
Humane Intelligence
سازمان Humane Intelligence یک سازمان غیرانتفاعی 501(c)(3) است که به هدف از بین بردن موانع استقرار AI برای خیر اجتماعی فعالیت میکند.
این سازمان به صورت مشارکتی، ارزیابیهای دقیقی را طراحی و اجرا میکند تا سیستمهای AI را پاسخگوتر، مسئولانهتر و عادلانهتر کند. مأموریت آنها توانمندسازی افراد و سازمانهایی است که در یک فضای مسئله خاص تجربه زیسته دارند، این کار از طریق طراحی فنی ارزیابیهای AI، برگزاری رویدادها و اپلیکیشن وب Red Teaming آنها انجام میشود. چشمانداز آنها ایجاد جهانی است که در آن هر کسی ظرفیت، آموزش و ابزارهای لازم برای ارزیابی سیستمهای AI اثرگذار بر زندگیاش را داشته باشد.
اطلاعات بیشتر در:
Mala Kumar
مالا کومار (Mala Kumar) مدیر اجرایی Humane Intelligence است، سازمانی پیشرو در سطح جهانی در زمینه ارزیابیهای انسانمحور AI.
مالا سابقاً مدیر بخش «تکنولوژی برای خیر اجتماعی» در GitHub بود، جایی که چندین برنامه در زمینه نرمافزارهای متنباز برای اهداف اجتماعی را راهاندازی و مدیریت کرد. پیش از آن، یک دهه در سازمان ملل متحد فعالیت داشت و یکی از اولین افرادی بود که تحقیقات و طراحی تجربه کاربری (UX) را به فعالیتهای این سازمان وارد کرد. فعالیت او در ارزیابیهای AI از MLCommons شروع شد، جایی که به عنوان مدیر مدیریت برنامه، بر اولین بنچمارک ایمنی AI نظارت داشت. مالا دارای مدرک کارشناسی ارشد در امور بینالملل از The New School و کارشناسی مدیریت بازاریابی از Virginia Tech است و در شهر نیویورک ساکن است.
Annie Brown
انی براون (Annie Brown) متخصص هوش مصنوعی و مدیر اجرایی ارتباطات است.
انی در زمینه کاهش آسیبهای AI، کاهش سوگیریهای الگوریتمی و ساخت ابزارهایی که تئوری فمینیست متقاطع (intersectional feminist theory) را با سیستمهای یادگیری ماشین ادغام میکند، تخصص دارد.
او با بیش از ۱۲ سال تجربه در رهبری سازمانی، استراتژی رسانه و ساخت محصول، در نقطه تلاقی AI و تأثیرات اجتماعی فعالیت میکند. او مخترع یک پتنت یادگیری ماشین است و توسعه سیستمهای دادهای آگاه از سوگیری و زیرساختهای آموزش مدل را که توسط سازمانهای جهانی استفاده میشود، رهبری کرده است.
انی بر اساس تحقیقات خود، Reliabl را تأسیس کرد؛ یک ابتکار فناوری مسئولانه که مدلهای یادگیری ماشین فراگیر و خط لولههای داده با بافت بالا را برای بهبود تجربیات آنلاین جوامع حاشیه نشین توسعه میدهد.
Theodora Skeadas
تئودورا اسکیاداس (Theodora Skeadas) رهبر حوزه اعتماد، ایمنی و AI مسئولانه با ۱۳ سال تجربه در تکنولوژی، جامعه و ایمنی است.
تئودورا به عنوان مدیر سیاستهای جامعه در DoorDash، به ایجاد سیاستهای اعتماد و ایمنی کمک میکند. همچنین به عنوان رئیس Red Teaming در Humane Intelligence، در توسعه متدهای عملی و قابل اندازهگیری برای ارزیابیهای لحظهای تأثیرات اجتماعی مدلهای AI مشارکت دارد.
او تجربه گستردهای در همکاری با سازمانهای غیرانتفاعی، دولتها و شرکتها در موضوعاتی از جمله حاکمیت AI، خشونتهای جنسیتی تسهیل شده توسط تکنولوژی، تلاشهای دولتی برای مبارزه با دیساینفورمیشن (اطلاعات گمراهکننده)، یکپارچگی اطلاعات، ایمنی روزنامهنگاران، کلاهبرداری، یکپارچگی انتخابات و خیریه AI دارد.
تئودورا فارغالتحصیل مدرسه کندی هاروارد در مقطع کارشناسی ارشد سیاستهای عمومی و فارغالتحصیل کالج هاروارد در مقطع کارشناسی فلسفه و دولت است.
نمایش نظرات