This workshop will grow and consolidate a community of interdisciplinary CSCW researchers focusing on the topic of contestable AI. As an outcome of the workshop, we will synthesize the most pressing opportunities and challenges for contestability along AI value chains in the form of a research roadmap. This roadmap will help shape and inspire imminent work in this field. Considering the length and depth of AI value chains, it will especially spur discussions around the contestability of AI systems along various sites of such chains. The workshop will serve as a platform for dialogue and demonstrations of concrete, successful, and unsuccessful examples of AI systems that (could or should) have been contested, to identify requirements, obstacles, and opportunities for designing and deploying contestable AI in various contexts. This will be held primarily as an in-person workshop, with some hybrid accommodation. The day will consist of individual presentations and group activities to stimulate ideation and inspire broad reflections on the field of contestable AI. Our aim is to facilitate interdisciplinary dialogue by bringing together researchers, practitioners, and stakeholders to foster the design and deployment of contestable AI.


翻译:本次研讨会旨在培育并巩固一个专注于可争议人工智能主题的跨学科CSCW研究社群。作为研讨会成果,我们将以研究路线图的形式,综合梳理人工智能价值链中最紧迫的可争议性机遇与挑战。该路线图将有助于塑造并启发该领域的近期研究工作。考虑到人工智能价值链的长度与深度,研讨会将特别推动围绕该链条各环节中人工智能系统可争议性的讨论。本次研讨会将作为一个对话平台,展示(可能或应当)受到争议的人工智能系统的具体、成功及失败案例,以识别在不同情境下设计与部署可争议人工智能系统的需求、障碍与机遇。研讨会将以线下形式为主,同时提供部分线上参与方式。活动当日将包含个人报告与小组讨论,以激发创新思维并推动对可争议人工智能领域的广泛思考。我们的目标是通过汇聚研究者、从业者与利益相关者,促进跨学科对话,从而推动可争议人工智能的设计与部署。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年9月27日
Arxiv
16+阅读 · 2020年2月6日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
8+阅读 · 4月26日
《强化学习数学基础》
专知会员服务
5+阅读 · 4月26日
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
7+阅读 · 4月26日
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
5+阅读 · 4月26日
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
7+阅读 · 4月26日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员