Samenvatting Media & Digitale samenleving 2022/2023
70 views 6 purchases
Course
Media En Digitale Samenleving
Institution
Universiteit Antwerpen (UA)
Omvat alle lessen/zelfstudiepakketten/q&a :)
De artikels & filmpjes uit de zelfstudiepakketten zijn samengevat en gebaseerd op de vragen die op Blackboard stonden in de inleiding.
Inhoud
1 AI, human AI interaction & ethiek ..................................................................................................................... 2
1.1 Distributed intelligence – the world is about to change ....................................................... 2
1.2 Zelfstudie: Ethical AI ........................................................................................................................................ 5
1.3 Q&A............................................................................................................................................................................. 14
2 Online desinformatie & fake news .................................................................................................................. 17
2.1 Online desinformatie ..................................................................................................................................... 17
2.2 Zelfstudie ............................................................................................................................................................... 20
2.3 Q&A.............................................................................................................................................................................25
3 Online haatspraak .................................................................................................................................................... 27
3.1 Online hate – why does it even exist? ................................................................................................ 27
3.2 Zelfstudie ............................................................................................................................................................... 29
3.3 Q&A............................................................................................................................................................................ 34
4 Metaverse ........................................................................................................................................................................ 36
4.1 Metaverse & VR .................................................................................................................................................. 36
4.2 Zelfstudie: videogames ................................................................................................................................ 37
4.3 Q&A............................................................................................................................................................................ 43
1
,1 AI, human AI interaction & ethiek
1.1 Distributed intelligence – the world is about to change
Technology #1: Internet Of Things (IoT)
= het netwerk van fysieke objecten, apparaten, voertuigen, gebouwen en andere items
die zijn ingebed met elektronica, software, sensoren en netwerkconnectiviteit, waardoor
deze objecten gegevens kunnen verzamelen en uitwisselen. (definitie wordt niet
gevraagd 😉)
I. Sensoren
a. Kleiner, accurater geworden en verbruikt veel minder energie
b. Makkelijk te integreren in bestaande systemen
c. Sturen data door
II. Communicatiemethoden
a. Veel minder energie verbruiken
III. Software
Technology #2: Artificial Intelligence (AI)
= wanneer we een computer een beslissing kunnen
laten nemen op zo’n manier dat we niet kunnen
onderscheiden of een mens de beslissing heeft
genomen of de computer.
Machine learning is een onderdeel van AI waarin we
ervoor zorgen dat de machine zelf leert uit data
i.p.v. dat wij zeggen dat het machine zich zo moet
gedragen. Deep learning gaat een stap verder en
is ontstaan door de grotere en sterkere computers.
Link naar het artikel uit 1.2
Zelfstudie: “machine learning is een
essentieel onderdeel van AI, maar AI
is breder dan machine learning,
aangezien het ook betrekking heeft
op het vermogen van een systeem
om gegevens waar te nemen of
objecten te besturen, te verplaatsen
en te manipuleren op basis van
geleerde informatie, of het nu een
robot of een ander verbonden
apparaat is.
Technical challenges
▪ Challenge #1: nauwkeurigheid/accuraatheid algoritmes
▪ Challenge #2: snelheid van algoritmes
▪ Challenge #3: we need smaller chips
▪ Challenge #4: connectiviteit
▪ Challenge #5: data kwaliteit
▪ Challenge #6: gedistribueerde intelligentie
2
,Pitfalls:
I. Verandering management: methodiek die wordt gebruikt voor het inburgeren
van nieuwe technologieën
II. Misbruik
III. Bias/verklaarbaarheid
IV. Angst
a. “Vrouw dood na ongeval met zelfrijdende Uber”
b. Zijn autonome voertuigen gevaarlijk? Ja! Of ja, maar waarom? Of ja, maar
doen wij als mensen het dan beter?
c. Conclusie: we hebben vertrouwen in technologie en maken er gebruik van
Bias/verklaarbaarheid:
Nood aan een representatieve dataset (weerspiegelt bevolking):
▪ Gebruikte data: gezichtsherkenning getraind met dataset met meer blanke
mannen
▪ Vastgelegde gegevens
Dataset weerspiegelt nauwkeurig de geschiedenis
▪ Wat als de geschiedenis oneerlijk is?
Onethisch
▪ Modellen die onethische doelen bereiken
leidt tot risico- en ethische problemen
Risico Ethisch
Voorbeeld: Britse banken kregen een Achtergrond
boete van 30 miljard pond voor het ▪ Nationaliteiten
verkeerd verkopen van persoonlijke ▪ Academisch
beschermingsverzekeringen, maar wat als ▪ Jong/oud
AI deze beslissingen neemt? ▪ Man/vrouw
Data
Investeer in veiligheidsvoorschriften en ▪ Reflecteert de populatie
uitlegbaarheid: o Vergroten
▪ Maak regels voor AI op basis van o Combineren
▪ Impliceer groeperen
domein specifieke kennis
▪ Zorg ervoor dat men het vereiste ▪ “Datacrunching” = verwijst naar de
niveau van verklaarbaarheid belangrijkste eerste stappen die
bereikt nodig zijn om grote hoeveelheden
o Afweging tussen prestaties onbewerkte gegevens voor te
en uitlegbaarheid bereiden voor analyse (bv. king of
o Gebaseerd op behoeften ingenieur = man, queen of
▪ Gebruik AI om AI uit te leggen: poetshulp = vrouw)
o Model 1: AI Model
o Model 2: breng beslissingen
over parameters in kaart
o Model 3: vertaal model 2
naar begrijpelijke kennis
3
, Hoe innoveren en controle behouden?
▪ Iedereen in het bedrijf moet een beetje verstand hebben van AI en begrijpen hoe
het moet worden ingezet op een manier die ethisch verantwoord is en in
overeenstemming met de wet
▪ Haal er iemand bij die de technologie en de USP's van het bedrijf echt begrijpt
o Zorg ervoor dat de technologie niet ten koste gaat van de USP's
o USP’s staat voor ‘unique selling point’ of die ene eigenschap die het ene
bedrijf beter maakt dan de concurrentie.
▪ Modellering en validatie
o Gebruik verschillende soorten modellen
o Valideer in een apart team om de vooringenomenheid van de
modelleerder/supervisor volledig te verwijderen
o Gebruik validatietools voor validatie
o Zorg voor een divers team
▪ AI-kennis vs domeinspecifieke kennis
▪ Man vs vrouw
▪ Mindset
▪ Achtergrond
▪ Vergeet niet dat groepering impliciet kan zijn (bv. grote families in
Borgerhout)
▪ Test het huidige model en de evolutie ervan in de tijd: bias,
performance, datasource en populatieverandering
▪ Gebruik een validatie proces: wanneer laatst gevalideerd?
o Wees bewust van test manipulatie
What to remember:
De wereld gaat veranderen…
▪ Meedoen/investeren of achterblijven
▪ Wees je bewust van misbruik
o Cybersecurity is niet langer het enige
o Bescherm gegevens
o Wees je bewust van nepgegevens & nepvertrouwen
▪ Wees je bewust van vooroordelen en ethiek door:
o Bouw de juiste diverse teams
o Vertrouw niet op één model
o Gebruik deskundige tools
o Vergeet domein specifieke kennis niet
o Doe volledig onafhankelijke validatie
▪ Wees voorzichtig maar wees niet bang
4
The benefits of buying summaries with Stuvia:
Guaranteed quality through customer reviews
Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.
Quick and easy check-out
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
Focus on what matters
Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!
Frequently asked questions
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
Satisfaction guarantee: how does it work?
Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.
Who am I buying these notes from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller katjawillemsens. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $4.94. You're not tied to anything after your purchase.
