En 15 presentaciones de estilo de conversación TED, la capacidad del MIT recientemente discutió su investigación pionera que incorpora consideraciones y experiencia sociales, éticas y técnicas, cada una apoyada por subvenciones de semillas establecidas por la Responsabilidades sociales y éticas de la informática (SERC), una iniciativa transversal del MIT Schwarzman College of Computing. El tildar a propuestas El verano pasado se reunió con casi 70 aplicaciones. Un comité con representantes de cada escuela del MIT y la universidad se reunió para elegir los proyectos ganadores que recibieron hasta $ 100,000 en fondos.
«SERC se compromete a impulsar el progreso en la intersección de la informática, la ética y la sociedad. Las subvenciones de las semillas están diseñadas para encender el pensamiento audaz y creativo sobre los complejos desafíos y posibilidades en este espacio», dijo Nikos Trichakis, co-asociado al decano de SERC y el profesor de manejo de JC Penney. «Con la ética del MIT del Simposio de Investigación de Computación, sentimos que era importante no solo mostrar la amplitud y profundidad de la investigación que está dando forma al futuro de la computación ética, sino además invitar a la comunidad a ser parte de la conversación».
«Lo que estás viendo aquí es una especie de querella de la comunidad colectiva sobre el trabajo más emocionante cuando se alcahuetería de investigación, en las responsabilidades sociales y éticas de la informática que se realizan en el MIT», dijo Caspar Hare, co-asociado de SERC y profesor de filosofía.
El Simposio de día completo El 1 de mayo se organizó en torno a cuatro temas secreto: tecnología de atención médica responsable, gobernanza y ética de inteligencia fabricado, tecnología en la sociedad y la décimo cívica, y la inclusión digital y la imparcialidad social. Los oradores entregaron presentaciones estimulantes sobre una amplia matiz de temas, incluido el sesgo algorítmico, la privacidad de los datos, las implicaciones sociales de la inteligencia fabricado y la relación en cambio entre humanos y máquinas. El evento además presentó una sesión de carteles, donde los estudiantes investigadores se mostraron proyectos Trabajaron durante todo el año como Eruditos.
Lo más destacado de la ética del MIT del Simposio de Investigación de Computación en cada una de las áreas temáticas, muchos de los cuales están disponibles para ver en YouTubeincluyó:
Hacer el sistema de trasplante de riñón más cabal
Las políticas que regulan el sistema de trasplante de órganos en los Estados Unidos son hechas por un comité franquista que a menudo tarda más de seis meses en crear, y luego primaveras para implementarse, una segmento de tiempo que muchos en la relación de calma simplemente no pueden sobrevivir.
Dimitris Bertsimas, Vice Provost de Educación Libre, Decano Asociado de Descomposición de Negocios y Profesor de Investigación de Operaciones de Boeing, compartió su extremo trabajo en prospección para asignación de trasplante de riñón cabal y apto. El nuevo cálculo de Bertsimas examina criterios como la ubicación geográfica, la mortalidad y la permanencia en solo 14 segundos, un cambio monumental de las seis horas habituales.
Bertsimas y su equipo trabajan en estrecha colaboración con United Network for Organ Sharing (UNOS), una estructura sin fines de beneficio que administra la viejo parte del sistema franquista de donación y trasplante a través de un convenio con el gobierno federal. Durante su presentación, Bertsimas compartió un video de James Alcorn, estratega senior de políticas de UNOS, quien ofreció este conmovedor esquema del impacto que tiene el nuevo cálculo:
«Esta optimización cambia radicalmente el tiempo de respuesta para evaluar estas diferentes simulaciones de escenarios de políticas. Solía llevarnos un par de meses para observar un puñado de diferentes escenarios de políticas, y ahora toma una cuestión de minutos ver a miles y miles de escenarios. Podemos hacer estos cambios mucho más rápido, lo que finalmente significa que podemos mejorar el sistema para trasladar a los candidatos mucho más rápido».
La ética del contenido de las redes sociales generadas por IA
A medida que el contenido generado por la IA se vuelve más frecuente en las plataformas de redes sociales, ¿cuáles son las implicaciones de revelar (o no revelar) que AI creó alguna parte de una publicación? Adam Berinsky, profesor de ciencias políticas de Mitsui, y Gabrielle Péloquin-Skulski, estudiante de doctorado en el Área de Ciencias Políticas, exploraron esta pregunta en una sesión que examinó estudios recientes sobre el impacto de varias etiquetas en el contenido generado por IA.
En una serie de encuestas y experimentos que fijan etiquetas a las publicaciones generadas por IA, los investigadores analizaron cómo las palabras y descripciones específicas afectaron la percepción del simulación de los usuarios, su intención de interactuar con la publicación y, en última instancia, si el puesto era definitivo o simulado.
«La gran conclusión de nuestro conjunto auténtico de hallazgos es que una talla no se ajusta a todos», dijo Péloquin-Skulski. «Descubrimos que etiquetar imágenes generadas por IA con una fórmula orientada a procesos reduce la creencia en publicaciones falsas y verdaderas. Esto es suficiente problemático, ya que el etiquetado tiene la intención de someter la creencia de las personas en la información falsa, no necesariamente información verdadera. Esto sugiere que las etiquetas que combinan tanto el proceso como la verdad podrían ser mejores para contrarrestar la información errónea generada por AI».
Usar AI para aumentar el discurso civil en segmento
«Nuestra investigación tiene como objetivo asaltar cómo las personas cada vez más quieren opinar en las organizaciones y comunidades a las que pertenecen», Lily Tsai explicado en una sesión sobre experimentos en IA generativa y el futuro de la democracia digital. TSAI, profesor de ciencias políticas de Ford y director del MIT Governance Lab, está llevando a angla una investigación en curso con Alex Pentland, profesor de Toshiba de Ciencias de las Artes de Medios y un equipo más prócer.
Las plataformas deliberativas en segmento han aumentado recientemente en popularidad en los Estados Unidos en entornos del sector notorio y privado. Tsai explicó que con la tecnología, ahora es posible que todos tengan poco que opinar, pero hacerlo puede ser abrumador o incluso sentirse inseguro. Primero, hay demasiada información apto y, en segundo empleo, el discurso en segmento se ha vuelto cada vez más «incivilado».
El peña se centra en «cómo podemos construir sobre las tecnologías existentes y mejorarlas con una investigación rigurosa e interdisciplinaria, y cómo podemos innovar integrando la IA generativa para mejorar los beneficios de los espacios en segmento para la deliberación». Han desarrollado su propia plataforma integrada AI para democracia deliberativa, deliberación.io, y lanzaron cuatro módulos iniciales. Todos los estudios han estado en el laboratorio hasta ahora, pero además están trabajando en un conjunto de estudios de campo próximos, el primero de los cuales estará en asociación con el Gobierno del Distrito de Columbia.
Tsai le dijo a la audiencia: «Si no toma cero más de esta presentación, espero que le quiebro esto, que todos debamos exigir que las tecnologías que se están desarrollando se evalúan para ver si tienen resultados aguas debajo positivos, en empleo de centrarnos en maximizar la cantidad de usuarios».
Un peña de expertos públicos que considera todos los aspectos de la IA
Cuando Catherine D’Ingnazio, profesora asociada de ciencia y planificación urbana, y Nikko Stevens, Postdoc en el Laboratorio de Datos + Feminismo en el MIT, inicialmente presentó su propuesta de financiación, no tenían la intención de desarrollar un peña de expertos, sino un situación que articulaba cómo el trabajo de educación de inteligencia y máquina fabricado podría integrar los métodos comunitarios y utilizar el diseño participativo.
Al final, crearon Liberatory AI, que describen Como un «peña de expertos públicos sobre todos los aspectos de la IA». D’Angensio y Stevens reunieron a 25 investigadores de una amplia matiz de instituciones y disciplinas que escribieron más de 20 documentos de posición que examinan la humanidades académica más contemporáneo sobre los sistemas de IA y el compromiso. Agruparon intencionalmente los documentos en tres temas distintos: el panorama corporativo de IA, los callejones sin salida y los caminos en dirección a delante.
«En empleo de esperar a que Open AI o Google nos inviten a participar en el incremento de sus productos, nos hemos unido para disputar el status quo, pensar más prócer y reorganizar los posibles en este sistema con la esperanza de una transformación social más prócer», dijo D’Gnazio.