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Datos, Poder y Posibilidad: Mapeando Caminos Más Allá de la Inevitabilidad de la IA

Datos, Poder y Posibilidad: Mapeando Caminos Más Allá de la Inevitabilidad de la IA

08 jul. 202611:00 - 12:00 Europe/LondonLondon, United Kingdom0 AsistentesOpen

Descripción

Si los sistemas de IA dependen de grandes cantidades de datos generados a través de nuestras acciones, relaciones, comunidades y vidas cotidianas, ¿qué influencia podríamos ya tener en la configuración de futuros tecnológicos? Este taller interactivo invita a los participantes a explorar una respuesta diferente ante la inevitabilidad de la IA. Antes de poder reimaginar futuros tecnológicos, primero debemos comprender cómo el poder, el valor y la influencia ya fluyen a través de los sistemas que nos rodean. Juntos, examinaremos la relación entre los datos y la IA, y la imaginaremos como una fuente de poder y posibilidad. A través de actividades de mapeo colaborativo, exploraremos dónde en nuestras vidas se generan, capturan y transforman los datos en valor; quién se beneficia y quién soporta los costos; y reimaginaremos esos lugares como oportunidades para el empoderamiento colectivo, la negociación, la agencia y las formas preferidas de gobernanza. Basándonos en el diseño participativo, el pensamiento sistémico y las prácticas de futuros, los participantes crearán un mapa compartido de las relaciones e infraestructuras que dan forma a nuestras vidas digitales mientras exploran cómo las comunidades podrían ejercer una mayor agencia sobre los datos que crean juntas. Esta sesión es para investigadores, artistas, activistas comunitarios, responsables de políticas, organizadores, tecnólogos, educadores y cualquier persona interesada en construir futuros tecnológicos más democráticos, pluralistas y centrados en la comunidad. Parte del programa “Un Día de Contrarrestar la Inevitabilidad de la IA: Reimaginando y Recuperando la IA” en el King's College de Londres el 8 de julio. Yutong Liu & Digit https://betterimagesofai.org / https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

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