본 웨비나에서는 알고리즘 의사결정의 윤리적 영향을 살펴보는 동시에 AI 알고리즘의 공정성을 보장할 수 있는 몇 가지 방법에 대해 논의합니다. 알고리즘 의사결정 확산의 효과, 자율 시스템, 머신러닝의 설명 가능성, 규제와 혁신의 균형 문제, 정보 전파에서 AI의 적대적 역할, 개인의 권리, 공정성, 차별에 관한 것입니다.

애니메시 무케르지 Kharagpur에 있는 인도 공과대학 컴퓨터 과학 및 공학과의 정교수입니다. 그는 또한 ACM의 특별 회원이기도 합니다. 그의 주요 연구 관심 분야는 (i) 콘텐츠 조정(유해한 콘텐츠 분석, 감지 및 완화), (ii) 콘텐츠 배포(전자 상거래 플랫폼 및 얼굴 인식, 자동 음성 인식과 같은 인터페이스 시스템의 공정성 문제)를 포함하는 콘텐츠 거버넌스에 중점을 두고 있습니다. 시스템 등) 및 (iii) 콘텐츠 유지 관리(Wikipedia와 같은 백과사전 및 Ubuntu 릴리스와 같은 대규모 소프트웨어 시스템의 품질 분석 및 개선). 그는 AAAI, IJCAI, ACL, NAACL, EMNLP, The Web Conference, CSCW 등 모든 주요 CS 컨퍼런스에서 정기적으로 논문을 발표하고 있습니다. 그는 AI 연구에 대한 Facebook 윤리 상, 인도, Google 코스 상을 포함하여 많은 주목할만한 상과 펠로우십을 받았습니다. 코스 AI 및 윤리, IBM 교수상, 숙련된 연구원을 위한 Humboldt Fellowship, Simons Associateship, ICTP 등이 있습니다.

이 eBook 정보

AI와 윤리. 계산적 관점. 대학원 과정에서 개발된 이 책은 최근 AI 사용 증가로 인해 매우 관련성이 높아진 몇 가지 심층적인 문제를 검토합니다.

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• 출처: https://physicsworld.com/a/ai-and-ethics-with-animesh-mukherjee/