Portal za usposabljanje kadrov

Predavanje bo skozi resnične primere pokalo, kako lahko sistemi umetne inteligence sprejemajo nepravične odločitve, in zakaj se to zgodi: od tega, kako zbiramo in označujemo podatke, do sledi preteklih navad, ki jih modeli posnemajo. Uvodoma se bomo dotaknili znanega primera zaposlovanja kjer je umetna inteligenca bila seksistična. Nato bomo pregledali različne načini merjenja »pravičnosti«, ki lahko pri istem sistemu vodijo do različnih odločitev. To nas bo pripeljalo do osrednje ideje predavanja: vseh ciljev ne moremo doseči hkrati, zato so potrebni premišljeni kompromisi in jasna izbira, kaj v konkretni rabi štejemo za pravično. Prav tako bomo pregledali naše raziskave gradnje pravičnejših modelov umetne inteligence ter prikazali, kako to vpliva na splošno kakovost. Dotaknili se bomo tudi razložljivosti kot načina, da lahko deležniki razumejo, zakaj je model umetne inteligence kako odločil, a obenem bomo tudi pregledali past: takšne razlage lahko ljudi paradoksalno še bolj prepričajo, da je odločitev prava, tudi kadar ni.