Tijdens dit evenement zullen we inzichten uit ons DCODE-project delen en onze onderzoekspartners uitnodigen om hun werk te delen. We kijken er naar uit om je bij ons te verwelkomen in Amsterdam!

Meer informatie: dcode-network.eu
Datum & tijd: 15:00 - 18:00 (Inschrijving om 14:45 // Borrel om 18:00)
Locatie: B. Amsterdam GEBOUW B3 - Kamer De Lodewijk (Johan Huizingalaan 400, 1066 JS Amsterdam)

DCODE
DCODE is een Europees gefinancierd netwerk en een programma met 15 PhD's. We leiden onderzoekers en ontwerpers op om de digitale transformatie van de samenleving naar een inclusieve, duurzame toekomst te begeleiden. Dit netwerk bestaat uit onderzoekspartners TU Delft, Umeå Institute of Design, The University of Edinburgh, University of Copenhagen, Aarhus University, Transport and Telecommunication Institute en Hogeschool van Amsterdam. Andere partners zijn Amsterdam Institute for Advanced Metropolitan Solutions, MyTomorrows, Philips, Advanced Care Research Centre, Open Future, LucidMinds, ClearboxAI, BBC en het Leids Universitair Medisch Centrum.

Presentaties
"Synthetische gegevens voor het testen van machine learning-modellen" door Luca Gilli (ClearboxAI)
Synthetische data worden steeds vaker gebruikt om machine learning-modellen te testen, waardoor ze een waardevol instrument vormen voor het garanderen van robuuste en ethische AI-systemen. Deze aanpak is vooral relevant in de context van de AI-wet, die de noodzaak van transparantie, veiligheid en eerlijkheid bij AI-toepassingen benadrukt. Door kunstmatige datasets te genereren die gegevens uit de echte wereld nabootsen, kunnen ontwikkelaars modellen rigoureus testen onder verschillende scenario's zonder de privacy van gebruikers in gevaar te brengen of problemen met gegevensschaarste tegen te komen. Deze lezing zal praktische voorbeelden presenteren van hoe gegenereerde gegevens het menselijk toezicht op AI-modellen kunnen vergroten.

 

"AI & Ethiek - maar wiens morele waarden en hoe?" door Bulent Ozel (LucidMinds)
Er zijn grenzen aan AI die niet louter technisch zijn, maar die worden versterkt door menselijke vooroordelen. De adoptie of creatie van AI wordt, net als elk ander technisch systeem, inherent gedreven door de waarden van individuen en gemeenschappen. In dit opzicht is een zoektocht naar een betrouwbare AI of een ethische AI ​​een kwestie van waarde-afstemming.
Het AI-waardeafstemmingsprobleem is het probleem van het toekennen van morele waarden aan machines. Maar wiens waarden moeten op één lijn worden gebracht, en welke waarden? Terwijl de normatieve aspecten van waardeafstemming zich met deze vragen bezighouden, gaat het technische aspect over de manier waarop waarden in machines kunnen worden gecodeerd.
In deze lezing zal ik een Augmented Collective Intelligence (ACI)-framework introduceren waarin een AI-ontwerpproces wordt afgestemd op de waarden van de gemeenschap.

 

"AI Act & commons" door Paul Keller (Open Future)
Paul zal het werk van Open Future bespreken met betrekking tot de onlangs aangenomen AI Act en over het bouwen van op commons gebaseerde datasets voor AI-training. Wat zal de impact zijn van de AI-wet op het ontwerp, de bouw en het onderzoek van AI-systemen in Europa? Welke ontwerpkeuzes ontstaan ​​in de context van het bouwen van op commons gebaseerde datasets? En hoe dragen deze elementen bij aan de visie van AI-systemen die het publieke belang dienen in plaats van de bedrijfsdoelstellingen van een kleine groep commerciële actoren?
"Caring in a data-driven world" door Jacob Sheahan (Advanced Care Research Centre & University of Edinburgh). Datagedreven zorgverlening is een integraal onderdeel geworden van het verbeteren van de kwaliteit en duurzaamheid van diensten op latere leeftijd, maar voorspellende en gestandaardiseerde zorgmodellen worstelen ermee het realiseren van ingewikkelde en verstrengelde alledaagse realiteiten. Hoe we door veranderende werelden navigeren, gevormd door demografische, technologische, politieke en maatschappelijke verschuivingen, is een belangrijke zorg geworden voor ACRC-onderzoekers, omdat we de noodzaak erkennen om beter toegerust te zijn om mee te gaan met zich ontvouwende en veranderlijke werelden. Hoe kunnen we, nu we steeds meer behoefte hebben aan relationele manieren van ontwerpen, beter toegerust zijn om zich ontvouwende en vloeiende werelden met de nodige zorg in te richten?