Informazioni amministrative
| Titolo | Problemi dei consumatori — Filter Bubbles, Data Storage, Monitoraggio dell'IA, pratiche eque |
| Durata | 50-55 min |
| Modulo | C |
| Tipo di lezione | Sessione interattiva |
| Focus | Pratico — IA socialmente responsabile |
| Argomento | Responsabilità sociale d'impresa (ISO 26000) — quando si utilizzano sistemi HCAI |
Parole chiave
Bolle filtranti, Data Storage, Monitoraggio AI, Paesaggi AI,
Obiettivi di apprendimento
- Comprendere le implicazioni delle bolle filtranti sull'accesso dei consumatori alle informazioni.
- Esplora le considerazioni etiche riguardanti l'archiviazione dei dati e la privacy.
- Discutere l'impatto del monitoraggio dell'IA e delle pratiche eque sui diritti dei consumatori.
Preparazione prevista
Eventi di apprendimento da completare prima
Obbligatorio per gli studenti
- Rivedere le note frontali sulle questioni dei consumatori e la ricerca sui casi di studio relativi ai diritti dei consumatori
Facoltativo per gli studenti
Nessuno.
Referenze e background per gli studenti
- Metaxas, P. T., & Mustafaraj, E. (2012). I social media e le elezioni. Scienza, 338(6106), 472-473.
- Tufekci, Z. (2014). Ingegneria del pubblico: Big Data, sorveglianza e politica computazionale. Primo lunedì, 19,7.
- Zarsky, T. Z. (2016). Previsioni trasparenti. Washington Law Review, 91, 521-592.
Consigliato per gli insegnanti
- Binns, R., et al. (2018). Correttezza nella medicina di precisione. Atti di Machine Learning Research, 81, 1-15.
Materiale didattico
Istruzioni per gli insegnanti
La classe può essere divisa in due gruppi, ad ogni gruppo saranno assegnati due scenari di studio di caso elencati nelle diapositive.
Contorno
| Durata (min) | Descrizione | Concetti | Attività |
|---|---|---|---|
| 5 | Caso di studio — Consumatori Questioni 4 scenari | Navigare nel paesaggio dell'IA | |
| 10 | Scenari — Filter Bubbles, Data Storage, Monitoraggio AI, Pratiche eque | Discussione guidata dagli studenti | |
| 25 | Discussione guidata — Domande di ricerca | Discussione guidata dagli studenti | |
| 10 | Discussione dei risultati e di alcuni ulteriori punti di discussione | Discussione dei risultati | |
| 5 | Conclusioni e domande aperte | Cibo per il pensiero |
Riconoscimenti
Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.