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À l’ère de la transformation numérique et de l’intelligence artificielle, les données et les enjeux qu’elles soulèvent sont sous les feux de la rampe, qu’il s’agisse de données ouvertes ou de données massives (big data). Motivé par le potentiel de leur mise en commun, un nombre croissant d’acteurs publics, privés et de la société civile s’intéresse au partage de données numériques entre tiers pour atteindre des objectifs d’intérêt public ou résoudre des problèmes sociaux complexes. De nouvelles formes de collaboration interorganisationnelle émergent chaque jour en vue de partager, combiner, croiser et valoriser des jeux de données. Ces partenariats de données numériques demandent toutefois temps, efforts, ressources et une collaboration soutenue. Leur succès exige également la mise en place d’une solide gouvernance des données apte à protéger le public et maintenir sa confiance. Les organisations désireuses de se lancer dans de telles initiatives trouveront dans le présent rapport une discussion des différents facteurs de succès et d’activation des partenariats de données numériques ainsi que des informations pratiques pour les guider dans la construction d’une gouvernance des données partagées qui soit collaborative, responsable, efficace et imputable.
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We sought to co-develop an assessment questionnaire that will allow AI developers, government, and tech-enabled civil society organizations (CSOs) to gauge the level of civic empowerment in their AI system(s) (see Section 4). We categorized the contributions from attendees in terms of existential, epistemic, process-based and a few ready-to-go assessment questions. Our hope was that this set of questions could eventually augment AI certification, audit, and risk assessment tools. At this stage, instead of generating a simple list of best practices, our assessment questionnaire serves to “open Pandora’s box,” explicating the diversity of positions, confronting the challenge in synthesis and implementation, and moving towards meaningful and not merely performative empowerment.
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In this paper, we discuss how universities can become more essential players in the digital innovation and artificial intelligence (DI&AI) ecosystem and increase their capacity to support the “responsible” development and use of these technologies. The four sections of Part I explore the different ways in which universities can change the future of DI&AI and how DI&AI might transform the world of universities. Concrete examples of innovative and inspiring academic practices related to various challenges and opportunities explored in the paper are highlighted throughout. In section 1, we recognize that academics in the social and human sciences (SHS) have started to develop knowledge, tools and methodologies around the concept of responsible DI&AI. However, these have yet to be integrated in organizations and policy, which struggle to anticipate the societal impact of producing and using cutting-edge DI&AI systems. Collaboration between SHS scientists, their Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) colleagues and non-academic actors in the DI&AI ecosystem is not yet commonplace. We explore some of the impediments to this collaboration, while stressing its increasing importance in the face of growing public mistrust of organizations operating DI&AI and collecting and using personal data. Universities have not yet adopted changes required to capitalize on their status as trust brokers and engage with civil society and other stakeholders on issues of responsible innovation.
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