El Laboratorio de IA Responsable: ¿Qué podemos aprender de 5 fracasos reales de IA en el sector del impacto? (taller práctico)

Los principios de IA responsable son relativamente fáciles de redactar. La verdadera prueba llega cuando la IA se encuentra con una organización: datos imperfectos, equipos estirados, responsabilidades poco claras, presión para avanzar rápidamente y consecuencias que nadie anticipó hasta que algo salió mal. ¿Qué tienen en común los mayores fracasos de IA de los últimos años? Alguien, en algún lugar, no lo vio venir. El Laboratorio de IA Responsable es una experiencia de aprendizaje inmersiva para agentes de cambio social y climático que quieren ir más allá de los principios y examinar lo que requiere la IA responsable en la práctica. En lugar de comenzar con riesgos hipotéticos, el Laboratorio comenzará con fracasos que ya han ocurrido. Los participantes descompondrán casos reales donde los sistemas de IA produjeron resultados perjudiciales, sesgados, inseguros o simplemente no intencionados y trabajarán hacia atrás. ¿Qué salió mal? ¿Quién podría haberlo detectado? ¿En qué momento alguien podría haber intervenido? ¿Fue el problema la tecnología en sí, o el equipo, la gobernanza, los incentivos, las suposiciones y los procesos que la rodean? La pregunta más difícil es lo que esos fracasos revelan sobre nuestras propias organizaciones. A medida que las organizaciones sin fines de lucro, las fundaciones, las empresas sociales, las organizaciones climáticas y las instituciones de desarrollo comienzan a experimentar con y desplegar IA, la responsabilidad no puede recaer únicamente en un equipo técnico o un documento de política de IA. Las organizaciones necesitan maneras de decidir dónde se debe utilizar la IA, identificar riesgos antes del despliegue, establecer una rendición de cuentas significativa, involucrar a las personas adecuadas en las decisiones y reconocer cuándo una herramienta aparentemente eficiente podría crear consecuencias para las comunidades a las que sirven. Este Laboratorio crea un espacio para probar esas preguntas antes de que ocurra la crisis. Qué esperar Parte estudio de caso, parte taller práctico y parte conversación honesta entre pares. Durante aproximadamente dos horas, los participantes trabajarán en fracasos reales de IA, identificarán dónde se rompieron las salvaguardias y traducirán esas lecciones a su propio contexto organizacional. No habrá maratón de diapositivas. Se espera resolución de problemas en grupos pequeños, ejercicios prácticos, aprendizaje entre pares y una discusión honesta sobre dónde la IA responsable se vuelve difícil una vez que los principios chocan con presupuestos, plazos, política organizacional e implementación en el mundo real. Los participantes también tendrán tiempo para comparar enfoques con colegas que trabajan en impacto social, respuesta humanitaria, desarrollo y clima, haciendo que el Laboratorio sea tanto sobre aprender unos de otros como sobre aprender de los casos mismos. Quién es para esto Esta sesión es para agentes de cambio social y climático que ya están utilizando IA o que esperan ser responsables de cómo sus organizaciones la utilizan, incluidos líderes de organizaciones sin fines de lucro y filantrópicos, profesionales de respuesta humanitaria y desarrollo, equipos de programas y operaciones, líderes tecnológicos y otros responsables de convertir los principios de IA responsable en prácticas organizacionales reales. Qué obtendrás de ello Organizado por