Hallinnolliset tiedot
| Otsikko | Ihmisen puuttuminen epäjohdonmukaisiin ja/tai hyviin tekoälypäätöksiin |
| Kesto | 45–60 minuuttia |
| Moduuli | C |
| Oppitunnin tyyppi | Interaktiivinen istunto |
| Keskittyminen | Käytännönläheinen – sosiaalisesti vastuullinen tekoäly |
| Aihe | Yritysten yhteiskuntavastuu (ISO 26000) – käytettäessä HCAI-järjestelmiä |
Avainsanoja
Ihmisen osallistuminen, tekoälyä koskevat päätökset, kielikäännökset,
Oppimistavoitteet
- Arviointiperusteet tekoälypäätösten optimaalisuuden määrittämiseksi.
- Ihmisen väliintulon etiikan analysointi sopimattomissa tekoälyyn perustuvissa päätöksissä.
Odotettu valmistelu
Oppimistapahtumat valmistuvat ennen
Pakollinen opiskelijoille
Ei mitään.
Valinnainen opiskelijoille
- Koehn, P., & Knowles, R. (2017). Kuusi haastetta neurokonekäännökselle. In Proceedings of the First Workshop on Neural Machine Translation Näytä tarkat tiedot Laskennallisen kielitieteen yhdistys.
- Turchi, M., Negri, M., & Federico, M. (2018). Neuro vs. fraasipohjainen konekäännöksen laatu: Tapaustutkimus. IEEE/ACM-transaktiot ääni-, puhe- ja kielenkäsittelyssä, 26(10), 1806–1816.
- Opiskelijat voivat yhdessä ajatella muita myönteisiä esimerkkejä ihmisen puuttumisesta tekoälypäätöksiin
Referenssejä ja taustaa opiskelijoille
Suositellaan opettajille
Ei mitään.
Oppituntimateriaalit
Ohjeita opettajille
- Kannusta oppilaita osallistumaan keskusteluihin.
- Johtaa ja ohjata keskustelua keskustelukohtien puitteissa.
- Kannusta oppilaita keskittymään todisteisiin ja keskeyttämään, jos he puhuvat toisista.
Hahmotella
| Kesto (min) | Kuvaus | Käsitteet | Aktiivisuus |
|---|---|---|---|
| 5 | Keskusteluaihe – Ihmisen puuttuminen tekoälypäätöksiin | ||
| 10 | Istunnon tavoitteet – Haasteet – hyvät ja huonot puolet | Opiskelijavetoinen keskustelu | |
| 20 | Opastettu keskustelu – Amazon Case, Google Translate | Opiskelijavetoinen keskustelu | |
| 10 | Tulosten käsittely ja joitakin muita keskustelunaiheita | Tuloskeskustelu | |
| 5 | Johtopäätökset ja joitakin avoimia kysymyksiä | Ruokaa ajatteluun |
Tunnustukset
Human-Centered AI Masters -ohjelmaa rahoitettiin Euroopan unionin Verkkojen Eurooppa -välineestä (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).