Kate Crawford
Kate Crawford est une chercheuse australienne. Elle est professeure à l’Université de New York et chercheuse à Microsoft. Elle est connue pour ses travaux sur les effets sociaux du numérique, et notamment du big data et de l'intelligence artificielle. En 2017, elle a co-fondé avec Meredith Whittaker le AI Now Institute. En 2019, elle est la première professeure invitée de la chaire de « Recherche intelligence artificielle et justice » à l'École normale supérieure de Paris, en partenariat avec la Fondation Abeona. Kate Crawford a aussi été musicienne dans le groupe de musique électronique B(if)tek (en).
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@kateCrawford
Plutôt que de supposer que les conditions d'utilisation sont équivalentes au consentement éclairé, les plates-formes doivent offrir des paramètres d'opt-in où les utilisateurs peuvent choisir de rejoindre des panneaux expérimentaux. S'ils ne s'opportent pas, ils ne sont pas obligés de participer.
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Si nous commençons à utiliser des ensembles de données sur les réseaux sociaux pour prendre le pouls d'une nation ou comprendre une crise - ou l'utiliser réellement pour déployer des ressources - nous obtenons une image biaisée de ce qui se passe.
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Les promoteurs des mégadonnées aimeraient que nous croyions que derrière les lignes de code et de vastes bases de données réside dans des informations objectives et universelles sur les modèles de comportement humain, que ce soit des dépenses de consommation, des actes criminels ou terroristes, des habitudes saines ou une productivité des employés. Mais de nombreux évangélistes de grandes données évitent de regarder attentivement les faiblesses.
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Le sexisme, le racisme et d'autres formes de discrimination sont intégrés dans les algorithmes d'apprentissage automatique qui sous-tendent la technologie derrière de nombreux systèmes «intelligents» qui façonnent la façon dont nous sommes classés et annoncés.
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C'est un échec de l'imagination et de la méthodologie à affirmer qu'il est nécessaire d'expérimenter des millions de personnes sans leur consentement afin de produire une bonne science des données.
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Ce n'est qu'en développant une compréhension plus profonde des systèmes d'IA tels qu'ils agissent dans le monde que nous pouvons nous assurer que cette nouvelle infrastructure ne devient jamais toxique.
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Vivametrica n'est pas la seule entreprise en lice pour le contrôle de l'espace de données de fitness. Il y a une puissance considérable à devenir le standard par défaut pour les mesures de santé. Toute entreprise qui devient le groupe d'analyse de données incontournable pour des marques comme Fitbit et Jawbone devrait gagner beaucoup d'argent.
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Plutôt que de supposer que les conditions d'utilisation sont équivalentes au consentement éclairé, les plates-formes doivent offrir des paramètres d'opt-in où les utilisateurs peuvent choisir de rejoindre des panneaux expérimentaux. S'ils ne s'opportent pas, ils ne sont pas obligés de participer.