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El futuro de los sistemas autónomos que diseñan implicará etnógrafos


elish_photoNota del Editor, Tricia Wang: El siguiente paso en nuestra Co-diseñar máquinas con la edición es Madeleine Clare Elish, (@mcette), es un antropólogo e investigador de Datos & Sociedad, presenta un caso de por qué las percepciones culturales actuales del papel de los humanos en los sistemas automatizados necesitan ser actualizados con el fin de proteger contra las nuevas formas de polarización y de los trabajadores daños. Leer más acerca de su investigación sobre los drones militares y de inteligencia de la máquina en Pizarra. Madeleine también trabaja como investigador del Inteligencia & Iniciativa de autonomía en Data & Sociedad que se desarrolla la investigación empírica e histórica para fundamentar los debates sobre políticas de todo el aumento de la inteligencia artificial.

"¿Un estudio antropólogo ¿Por qué los sistemas no tripulados?"Esta es una pregunta que a menudo me preguntan por los ingenieros y gerentes de producto en las conferencias. La presunción es que los sistemas no tripulados (un término que reina en el campo, aunque el género irreflexivamente) son sólo eso, libre de los seres humanos; ¿Por qué alguien que estudia los seres humanos tomar esto como su objeto de estudio? ¡Por supuesto, nosotros, como etnógrafos, saber que siempre hay seres humanos que se encuentran. Por otra parte, pocos o ninguno de los sistemas actuales son verdaderamente "no tripulado" o "autónomo". [1] Todos requieren la planificación humana, diseño y mantenimiento. La mayoría son de la colaboración entre el ser humano y la máquina, aunque el papel de la humana es a menudo oscurecido. Cuando examinamos los sistemas autónomos (o cualquiera de los otros términos invocados en la nube de la palabra relacionada: no tripulado, inteligencia artificial, inteligente, robótica, etc) no debemos mirar a las raspaduras de la humana, pero a la formas en la que, como seres humanos, han sido recientemente implicados.

Mi tesis doctoral, así como la investigación llevada a cabo con el La inteligencia y la Iniciativa de autonomía en Datos & Sociedad, ha examinado precisamente lo que se oculta cuando llamamos a algo, "No tripulado" o "autónomo". He estado cada vez más interesados ​​en las condiciones y consecuencias para el trabajo de la forma humana y la habilidad a ser diferente valorada en este tipo de sistemas altamente automatizados y autónomos. En este post, Tricia me ha pedido que comparta algunas de las investigaciones que he estado trabajando en torno al papel de los humanos en los sistemas autónomos y para trabajar a través de algunas de las consecuencias de la forma en que pensamos acerca de la cooperación, responsabilidad y rendición de cuentas.

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Tiempos modernos, 1936 [giphy]

El conductor o el Sistema?

Permítanme comenzar con una historia: Yo volvía a Nueva York a partir de una rueda de la ley robot en Miami. Pedí un Lyft que me llevara al aeropuerto de Miami, la selección de la dirección de la primera rellena el campo de destino cuando escribí la frase "el aeropuerto de Miami" en la aplicación Lyft. El coche llegó. Pongo mi maleta en el maletero. Creo que el conductor y yo intercambiamos saludos–o por lo menos, un movimiento de cabeza y una sonrisa. Nos fuimos, y me quedé dormido;. (Había sido una larga semana de conferencias!) Me desperté, ya que estábamos dando vueltas una salida de la autopista, en un lugar que parecía claramente no como la entrada de un gran aeropuerto. Le pregunté si esto era el camino correcto para el aeropuerto. El se encogió de hombros, y pronto me puse juntos que él no hablaba nada de Inglés. Hablo español pasable, y de nuevo se le preguntó si íbamos al lugar correcto. Él respondió que él pensaba lo. Tal vez fue un camino de regreso? Estábamos hecho en el aeropuerto, pero no en la parte comercial. Mientras conducía en, Miré nerviosamente el mapa en mi teléfono.

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Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana



web-7525squareCarta del Editor: Estoy feliz de anunciar el El Co-Proyectos con la edición Máquinas. Como alguien con un pie en organizaciones de la industria rediseño que florezca en un mundo rico en datos y otro pie en la investigación, Estoy constantemente tratando de tener una vista aérea sobre los logros técnicos. Últimamente, He estado obsesionado con el futuro del diseño en un mundo cada vez más rico en datos alimentado por la inteligencia artificial y sus algoritmos. Lo que comenzó durante una conversación cocina con mi colega, Che-Wei Wang (colaborador de esta edición) sobre el diseño generativo y los algoritmos genéticos se convirtieron en una gran parte de mi hablar en el diseño de interacción 2016 en Helsinki, Finlandia. Ese trozo entonces ocupaba más de un espacio de mi cerebro y ampliado en esta edición de Espacio para la Etnografía, Co-diseño con máquinas. En el post de introducción de esta edición, Comparto una manera más productiva para enmarcar la colaboración humana y la máquina: como un sistema en red. Entonces me persiguió por nueve personas que están a la vanguardia de esta transformación para compartir sus puntos de vista con nosotros. Alicia Dudek de Deloitte se iniciará el próximo post con una ficción especulativa sobre si los robots de AI pueden realizar cualquier parte del trabajo de campo cualitativo. Janet Vertesi cerrará esta edición nos da un adelanto de su próximo libro con un artículo sobre la colaboración humana y la máquina en las expediciones de la NASA Mars Rover. Y entre Alicia y Janet son siete colaboradores provienen de la comercialización de la máquina de aprendizaje con los artículos súper reflexivos. Gracias por unirse a la carrera! Y si usted encuentra que esto sea atractiva, tenemos una Una mala en la que podemos continuar con las conversaciones y conocer a otras personas humanocentrista. Únete a nuestro @ethnomatters Twitter para las actualizaciones. Gracias. @ Triciawang

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¿Quién está ganando la batalla entre humanos y ordenadores? Si usted lee los titulares sobre Inteligencia Artificial de Google (AI), DeepMind, batiendo el jugador de go-campeón del mundo, se podría pensar las máquinas están ganando. el artículo de la CNN sobre proclama DeepMind, "En la última batalla del hombre contra la máquina, los seres humanos se están ejecutando en segundo lugar. "Si, por otra parte, usted lee los titulares acerca de Facebook Tendencia de la sección Noticias y Asistente personal, M, que podría estar convencido de que las máquinas son menos puro y perfecto de lo que hemos hecho creer. A medida que la Borde titular pone, “Facebook admite su algoritmo de noticias de tendencias necesita mucha ayuda humana.”

Los titulares de ambos lados se basan en una falsa, tropo obsoleta: El binario de los seres humanos frente a los ordenadores. Estamos rodeados de argumentos similares en películas populares, ciencia ficción, y las noticias. A veces, las computadoras son intelectualmente superiores a los humanos, a veces son moralmente superior y libre de prejuicios humana. DeepMind de Google está ganando un juego de suma cero. algoritmos de Facebook de alguna manera están fallando al confiar en la ayuda humana, como si la colaboración entre humanos y ordenadores de esta batalla épica es de alguna manera vergonzosa.

El hecho es que los humanos y los ordenadores han sido siempre colaboradores. El ser humano / ordenador vista binario es perjudicial. Nos está restringiendo se acerquen a las innovaciones de IA más cuidadosamente. Se enmascara la cantidad de nos inclinamos a creer que las máquinas no producen resultados sesgados. Se permite a las empresas evitar asumir la responsabilidad por sus prácticas discriminatorias diciendo, "se salió a la superficie por un algoritmo ". Además, nos está impidiendo que inventar formas nuevas y significativas para integrar la inteligencia y la máquina de la inteligencia humana para producir mejores sistemas.

giphyA medida que las computadoras se vuelven más humanos, tenemos que trabajar aún más duro para resistir el binario de los ordenadores frente a los humanos. Tenemos que reconocer que los seres humanos y máquinas siempre han interactuado como un sistema simbiótico. Desde los albores de nuestra especie, hemos cambiado herramientas tanto como herramientas nos han cambiado. Hasta hace poco, las formas en que nuestros cerebros y nuestras herramientas cambiaron estaban limitados a la cantidad de entrada de datos, almacenamiento, y procesar tanto podía manejar. Pero ahora, hemos roto la ley de Moore y estamos sentados en más datos de lo que es capaz de procesar. Para realizar el siguiente salto para obtener el valor social completa de la información que hemos recopilado, tenemos que hacer un salto en la forma en que concebimos nuestra relación con las máquinas. Tenemos que vernos como una sola red, no como dos campos separados. Ya no podemos darnos el lujo de ver a nosotros mismos en una posición de confrontación con los ordenadores.

Para aprovechar la enorme cantidad de datos que hemos recogido de una manera que tenga sentido para los seres humanos, tenemos que abrazar la inteligencia humana y la máquina como un sistema holístico. A pesar de los llamativos titulares juego de suma cero, esta es la verdad detrás de cómo DeepMind dominado Go. Mientras que la prensa interpretó el éxito de DeepMind como dote independiente del juicio humano, que no era el caso en absoluto. Leer más… Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana