Explore les outils d'apprentissage automatique dans les décisions de politique publique, les questions d'équité, le profilage des demandeurs d'emploi, l'évaluation «Bob Emploi», la discrimination et les défis dans les services publics de l'emploi.
Présente « Comment apprendre : concevoir des outils d'apprentissage » à l'EPFL, en mettant l'accent sur les émotions, la diversité et l'éthique dans l'enseignement de l'ingénierie.
Explore l'éthique en matière de réduction des risques de catastrophe, en mettant l'accent sur la solidarité, la prévention et l'impartialité dans les interventions en cas de catastrophe et le relèvement.
Explore les implications éthiques du déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique et souligne l'importance de l'équité dans les processus décisionnels.
Plonge dans l'impact des biais dans les modèles d'apprentissage automatique et l'importance d'évaluer les dommages potentiels dans le développement de tels systèmes.
Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
Explore le rôle des doctorants dans la lutte contre les comportements inappropriés dans les milieux universitaires, en soulignant l'importance de l'intervention et du soutien.
Introduit le cours pratique AI et FX, en se concentrant sur des lectures hebdomadaires et des discussions sur les aspects éthiques et juridiques de l'IA.
Introduit des concepts clés en matière de droits de l'homme, explore la discrimination, les normes sociales et l'impact des algorithmes sur les droits.
Explore l'éthique de l'IA, en mettant l'accent sur la responsabilité numérique des entreprises et le rôle du gouvernement dans la réglementation des initiatives d'IA.
