Automatyzacja, Cyfryzacja i Polityka

Automatyzacja, Cyfryzacja i Polityka Wydarzenie to podkreśla badania i spostrzeżenia akademików Wydziału Sztuk i Nauk Społecznych NUS na temat automatyzacji, cyfryzacji oraz implikacji politycznych w Singapurze. Data i czas: 15:00-17:30, piątek, 2 października 2026 Miejsce: Sala seminarnych Działu Badań FASS AS7 (6-42) / Zoom Adres miejsca: NUS AS7 Shaw Foundation Building, 5 Arts Link, 117570a Singapur Wydarzenie polityczne Nexus Badań Wskazówki: Aby dotrzeć do Sali seminarnych Działu Badań, udaj się na poziom 6 budynku AS7 Shaw Foundation i skręć w prawo po wyjściu z windy, idąc korytarzem mijając toaletę. Skręć w lewo, a zobaczysz Salę seminarnych Działu Badań na wprost. Rejestracja Osobiste: Eventbrite (ta strona) Online: Zoom Uwaga: To wydarzenie jest skierowane do akademików i osób pracujących w polityce. Proszę wypełnić wszystkie pola, aby zarejestrować się: 1. Imię; e-mail; 2. Stanowisko; 3. Organizacja. Jeśli nie wypełnisz wszystkich czterech pól podczas rejestracji, twój bilet może zostać anulowany. Wskazówki: Aby dotrzeć do Sali seminarnych Działu Badań, udaj się na poziom 6 budynku AS7 Shaw Foundation i skręć w prawo po wyjściu z windy, idąc korytarzem mijając toaletę. Skręć w lewo, a zobaczysz Salę seminarnych Działu Badań na wprost. Pobierz program tutaj. Prelegenci Nina L. POWELL | Adiunkt, Wydział Psychologii NUS Chao HAN | Adiunkt, Wydział Studiów Chińskich NUS Emily HC Chua | Adiunkt, Wydział Socjologii i Antropologii NUS Streszczenia prezentacji i biogramy prelegentów Agencja ludzka w zautomatyzowanym społeczeństwie: AI, opieka i edukacja w Singapurze Nina L. POWELLWydział Psychologii NUS W miarę jak AI staje się integralną częścią edukacji, opieki zdrowotnej i życia publicznego, automatyzacja zmienia to, co ludzie robią i co muszą robić dla siebie. Ta prelekcja bada te zmiany przez pryzmat agencji ludzkiej, opieki, niepewności i redukcjonizmu psychologicznego. Uważam, że inteligentne systemy mogą wzmacniać zredukowany obraz człowieka jako przewidywalnego, mierzalnego i optymalizowalnego. Takie reprezentacje mogą zawężać nasze rozumienie ludzi jako agentów, którzy interpretują, deliberują, rewizują, opiekują się i działają w warunkach niepewności. W edukacji i innych instytucjonalnych ustawieniach ma to znaczenie, ponieważ systemy mogą ułatwiać ominięcie tych zdolności. Odpowiedzialna AI wymaga zatem uwagi na formy ludzkiego osądu, odpowiedzialności, niepewności i opieki, które instytucje nadal pielęgnują. Proponuję podejście rozwojowe, które ocenia systemy cyfrowe pod względem tego, jak kształtują agencję ludzką i zdolności wymagane do jej wykonywania. Dr Nina L. Powell jest adiunktem psychologii i dyrektorem studiów licencjackich w Wydziale Psychologii na Narodowym Uniwersytecie Singapuru. Jest także adiunktem Centrum Nauczania, Uczenia się i Technologii. Jej badania znajdują się na styku psychologii moralnej, psychologii poznawczej i rozwojowej oraz etyki interakcji człowiek-AI. Szczególnie interesuje ją, jak ludzie rozumieją moralną odpowiedzialność, agencję i autonomię, jak te zdolności się rozwijają i jak są kształtowane przez relacje społeczne, opiekę i nowe technologie. Jej bieżące prace badają także implikacje sztucznej inteligencji dla osądu ludzkiego, podejmowania decyzji, edukacji i dobrobytu. Duże modele językowe i zautomatyzowana ocena wydajności językowej człowieka: Dowody i ryzyka z tłumaczenia dwujęzycznego Chao HAN Wydział Studiów Chińskich NUS Duże modele językowe (LLM) są coraz częściej badane jako automatyczni sędziowie wydajności językowej ludzi w ocenach edukacyjnych, takich jak pisanie, mówienie, tłumaczenie i interpretacja. Jednak ich zdolność do generowania ocen nie ustanawia, że ta ocena jest ważna, ani że powinna określać wynik edukacyjny danej osoby. Ta prezentacja bada tę różnicę poprzez tłumaczenie chińsko-angielskie, będące dwujęzycznym i multimodalnym testem obciążeniowym dla automatycznych ocen opartych na LLM lub generatywnego osądzania. Oparając się na programie badań na podstawie 1725 interpretowanych wystąpień w Korpusie Oceny Jakości Tłumaczenia, badam, jak osądy generowane przez LLM lub generatywne porównują się z osądami ludzkimi i jak ich wydajność zmienia się w zależności od modeli, kierunków językowych, kryteriów oceny, dostępności odniesień, szczegółowości oceniania i strategii wskazywania. Wyniki są ostrożnie zachęcające: sędziowie LLM mogą być bardzo spójni i pokazywać sensowne zbieżności z ludzkimi oceniającymi, ale ich korelacje, różnice w surowości, ograniczona dyskryminacja i nierównomierna generalizowalność nie spełniają oczekiwań dotyczących oceny umiarkowanej/wysokiej. Budując na tych wynikach, wprowadzam ramy trzech warstw obejmujące ryzyko systemowe, pomiarowe i zarządzania, wraz z wielopoziomowym modelem wdrażania dla generatywnych sędziów, obejmującym użycie doradcze i nadzorujące oraz selektywną autonomię. Główny argument polega na tym, że zdolność LLM do produkcji ocen jest techniczna; autorytet przyznany tym oceną musi pozostać decyzją opartą na dowodach i zarządzaniu. Ma to bezpośrednie znaczenie dla wielojęzycznego Singapuru. Dr Chao Han jest adiunktem (Fotel Dziekana) i asystentem dziekana (Badań) w Wydziale Sztuk i Nauk Społecznych Narodowego Uniwersytetu Singapuru. Na przestrzeni lat dr Han włączył się głęboko w badania i praktykę dotyczące oceny jakości w tłumaczeniu i interpretacji wielojęzycznych, multimodalnych i wieloagentowych (QAM3T&I), z szczególnym naciskiem na ocenianie manualne i automatyczne. Jego prace ukazały się w wiodących międzynarodowych czasopismach, w tym Language Testing, Language Assessment Quarterly, Assessment & Evaluation in Higher Education, Interpreting, Target oraz Computer Assisted Language Learning. Dr Han jest obecnie redaktorem naczelnym Language Testing in Asia (Springer Nature) i zasiada w redakcyjnych/ doradczych radach Language Testing (Sage) i Interpreting (John Benjamins). Fintech i jego futurystyka – Globalny stan w Singapurze Emily HC CHUAWydział Socjologii i Antropologii NUS Ta prelekcja rozważa wschodzący sektor fintech oparty na blockchainie w Singapurze oraz futurystyczne sposoby myślenia i dyskursu, które są w nim operacyjne. Twierdzę, że „fintech futurystyka” różni się od futurystyk innych startupów, ponieważ są to zakłady nie tylko na nowe produkty i usługi, ale na nowe formy pieniędzy – które opierają się na nowych sieciach i systemach zaufania. Startupy fintechowe w Singapurze korzystają z globalnego stanu narastającej niepewności i zamieszania w odniesieniu do podstaw zaufania do pieniędzy. Skupienie się na konkurencji biznesowej pomija możliwość zaangażowania się w bardziej pogłębione i potencjalnie produktywne rozmowy na temat naszych związanych ze sobą relacji ekonomicznych. Dr Emily HC Chua naucza i pisze o konkurujących konstrukcjach społeczeństwa, wartości, pieniędzy i prawdy, w erze szybkich i wszechobecnych urządzeń cyfrowych. Jej aktualny projekt, Money Island, bada nowoczesne technologie finansowe, które ludzie tworzą i z którymi żyją w Singapurze. Od aplikacji handlowych po platformy emerytalne oraz oparte na blockchainie wersje dolara singapurskiego, te innowacje fintechowe angażują mieszkańców wyspy w relację o permanentnym beta stanie wobec pieniędzy, gdzie zyski, straty dochodowe i oszustwa deepfake są „zawsze może” na horyzoncie. Projekt pyta, jakie pojęcia i formy dobra są tworzone w i przez te futurystyczne formy życia. Jej pierwsza książka, Waluta prawdy: Nowe tworzenie wiadomości i późnosocjalistyczne wyobrażenia ery cyfrowej Chin (2023), jest etnografią dziennikarstwa w Chinach, która pokazuje, jak internetowe artykuły informacyjne działają jako rodzaj waluty, którą gracze branży wykorzystują do nawigowania i zarządzania swoimi sieciami relacji. Publikowała także na temat przedsiębiorczości startupów, mediów cyfrowych i popularnego dyskursu politycznego w Singapurze i Chinach. Jej badania były finansowane przez Amerykańską Radę Naukowo-Kulturowych, Fundację Wenner-Gren dla Badań Antropologicznych oraz Instytut Studiów Wschodnioazjatyckich Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, wśród innych.