Administratieve informatie
| Titel | Perspectieven op privacy |
| Looptijd | 60 mins |
| Module | B |
| Type les | Interactieve sessie |
| Focus | Ethisch — betrouwbare AI |
| Onderwerp | Privacy |
Sleutelwoorden
Privacy, Privacy in AI, AI Risk, Risk Management, Resilience Management, Explainable AI, Interpretable AI, Security, Resilience, Transparency, Accountability, Industry-Specific AI Risk Management,
Leerdoelen
- Begrijpen, analyseren en toelichten van het belang van AI privacy en risicobeheer in de verschillende toepassingssectoren.
- Onderscheiden, onderzoeken en bespreken van de belangrijkste risico’s die AI- en Machine Learning-modellen introduceren en hoe experts uit specifieke vakgebieden en sectoren ervoor hebben gekozen om ze aan te pakken.
- Hoe u een governancekader in uw organisatie kunt creëren om AI-risicobeheer mogelijk te maken Summarise en begrijp de werkprincipes, privacy en risico’s die AI-systemen introduceren en hoe deze aan te pakken.
- Uitbreiden van mogelijke toepassingen van privacy- en beveiligingscontroles in elke fase van de levenscyclus van kunstmatige intelligentie, op basis van sectorspecifieke toepassingen van AI.
- Open de discussie over Privacy-Preserving Machine Learning en Privacy-Preserving Techniques.
Verwachte voorbereiding
Leren van gebeurtenissen die moeten worden voltooid voordat
Geen.
Verplicht voor studenten
- Deskundigengroep op hoog niveau inzake kunstmatige intelligentie (AI HLEG). (8 april 2019). Europese Commissie. „Ethiekrichtlijnen voor betrouwbare AI.
- HCAIM-lezing over risico- en risicobeperking
- HCAIM Interactieve sessie over AI-risico’s en risicobeheer
Optioneel voor studenten
Geen.
Referenties en achtergronden voor studenten
- Deskundigengroep op hoog niveau inzake kunstmatige intelligentie (AI HLEG). (8 april 2019). Europese Commissie. „Ethiekrichtlijnen voor betrouwbare AI.
- HCAIM Webinar over de Europese aanpak naar betrouwbare, veilige en betrouwbare AI (beschikbaar op YouTube)
- HCAIM Webinar over de rol van beveiliging en privacy in machine learning (beschikbaar op YouTube)
Aanbevolen voor docenten
- Europese Commissie: Voorstel voor een verordening van het Europees Parlement en de Raad tot vaststelling van geharmoniseerde regels inzake artificiële intelligentie (wet inzake artificiële intelligentie), 2021
- Agentschap van de Europese Unie voor cyberbeveiliging, Malatras, A., Dede, G., AI cybersecurity challenges: dreigingslandschap voor artificiële intelligentie, Europees Agentschap voor netwerk- en informatiebeveiliging, 2020
- Deskundigengroep op hoog niveau inzake kunstmatige intelligentie (AI HLEG). (8 april 2019). Europese Commissie. „Ethiekrichtlijnen voor betrouwbare AI”.
- Kwaadwillig gebruik en misbruik van artificiële intelligentie 2020, publicatie van Europol
Lesmateriaal
Geen.
Instructies voor docenten
Deze interactieve sessie is een gastgerichte discussie over branchespecifieke perspectieven op AI uit sectoren zoals maritiem, energie, gezondheidszorg, financiën, verzekeringen, onderwijs, reclame en human resources, om er maar een paar te noemen.
Het doel van deze interactieve sessie is om studenten een uniek en relevant perspectief te bieden op AI-risico’s, risicobeheer en privacy AI.
Om dit te bereiken, kan de gastdocent ervoor kiezen om specifieke use cases uit hun praktijk te bespreken, of specifieke problemen te introduceren waarmee de sector in het algemeen wordt geconfronteerd.
Twee HCAIM Webinars zijn bijzonder relevant voor deze interactieve sessie. Deze kunnen voorafgaand aan de discussie worden getoond of delen ervan kunnen worden afgespeeld om onderwerpen te vergemakkelijken en stilte te beheren.
- HCAIM Webinar over de Europese aanpak naar betrouwbare, veilige en betrouwbare AI (beschikbaar op YouTube)
- HCAIM Webinar over de rol van beveiliging en privacy in machine learning (beschikbaar op YouTube)
Omtrek
De verstrekte materialen, evenals de algemene schets en het schema van de interactieve sessie zijn indicatief en gepresenteerd om een discussie met de studenten beter te begeleiden. Zolang de leerdoelen worden gehaald, worden de gastdocenten en de facilitators/moderators van de interactieve sessie aangemoedigd om de natuurlijke stroom van de discussie te volgen.
| Looptijd | Onderwerp | Omschrijving |
|---|---|---|
| 10 minuten | Introductie | Introductie van de gastdocent, hun bedrijf, hun werk en de AI-toepassingen binnen hun bedrijf of sector. Specifieke use cases van AI worden geïntroduceerd door het prisma van privacy. |
| 40 minuten | Privacy in AI | Het benaderen van het onderwerp privacy in AI met behulp van sectorspecifieke use cases. Discussie. |
| 10 minuten | Slotopmerkingen | Discussie met studenten. Vragen en antwoorden. Introductie van het onderwerp Privacy-Preserving Machine Learning. |
Gastdocenten maken hun eigen presentaties en materialen, met behulp van de templates van het HCAIM consortium. Specifiek, voor presentaties, gebruiken ze de volgende sjabloon.
Erkenningen
Het Human-Centered AI Masters-programma werd mede gefinancierd door de Connecting Europe Facility van de Europese Unie in het kader van de subsidie CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.