Program

Wpływ nowych technologii na zagadnienie równości społecznej

Obszar: INNOWACJE SPOŁECZNE, PRACA 4.0 i PRZEMYSŁ 4.0

Dzień 3 | Baltic Panorama | godz.: 09:00 - 10:30

Partner:

  • Czy nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja, automatyzacja, wirtualna i rozszerzona rzeczywistość, mogą mieć wpływ na rozwiązywanie problemów społeczno-gospodarczych? Jakie niesie to ze sobą ryzyka?
  • Czy nowe technologie mogą pomóc w usunięciu, czy raczej wzmocnić i potwierdzić istniejące stereotypy i uprzedzenia, powodując jeszcze większą nierówność?
  • W jaki sposób konstruowane są algorytmy pod kątem uprzedzeń i dyskryminacji? Jak rozpoznawać, monitorować i usuwać odchylenia algorytmiczne i kto powinien ponosić za to odpowiedzialność?

Paneliści:

  1. Marcin Bruszewski, co-founder Social Wolves/Zwolnieni z Teorii
  2. Karol Okoński, sekretarz stanu w Ministerstwie Cyfryzacji
  3. Marta Poślad, Head of CEE Public Policy Google
  4. Sylwia Spurek, zastępca Rzecznika Praw Obywatelskich ds. Równego Traktowania
  5. Prowadzenie: Łukasz Mężyk, menadżer 300POLITYKI

    Nie ulega wątpliwości, że nowe (wschodzące) technologie mogą potencjalnie zakłócić nasz sposób życia, pracy i interakcji oraz całkowicie je zmienić. Nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja, automatyzacja, wirtualna i rozszerzona rzeczywistość, mogą mieć ogromny wpływ na rozwiązywanie poważnych problemów społeczno-gospodarczych. Jednocześnie wykorzystanie tych możliwości wiąże się ze znacznym ryzykiem, które należy uwzględnić.

    Jednym z głównych zagadnień związanych z nowymi technologiami jest ich wpływ na społeczną równość oraz potencjalne efekty wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Nadrzędne pytania, które obecnie dominują w debacie, wiążą się z konsekwencjami dla kwestii pojmowania równości, równości płci oraz dla społeczności znajdujących się w niekorzystnej sytuacji lub w mniejszości. Powstaje pytanie, czy nowe technologie mogą pomóc w usunięciu istniejących stereotypów i uprzedzeń, czy raczej je wzmocnić i potwierdzić, powodując jeszcze większą nierówność.

    Zagłębienie się w tę debatę rodzi kilka ważnych pytań na temat tego, jakie zestawy danych i jakie dane wyjściowe są używane, w jaki sposób uczymy i szkolimy pod kątem uprzedzeń i dyskryminacji, w jaki sposób rozpoznajemy, monitorujemy, kontrolujemy, ograniczamy i usuwamy odchylenia algorytmiczne, a ostatecznie, kto ponosi (lub powinien ponosić) za nie odpowiedzialność.

    Na potrzeby tej analizy skoncentrujemy się głównie na implikacjach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) oraz uwzględnimy przeważające w debacie pytania na temat sztucznej inteligencji i równości. Z perspektywy równości przyglądamy się, w jaki sposób AI i ML koncentrują się na równości płci, grupach mniejszości i społecznościach znajdujących się w niekorzystnej sytuacji.