Comunidad

Red comunitaria del Canódromo - Ateneo de Innovación Digital y Democrática

Cambios en "IA, derechos y democracia | WTF, ¿inteligencia artificial? Riscos y potencias"

Comparar el modo de visualización:

Modo de vista HTML:

Descripción (Català)

-

La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials.

Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?

En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:
- Sessió 2: Polítiques públiques i discriminacions
- Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme
- Sessió 4: IA, plataformes i treball
Organitza: Canòdrom.

La imatge del cicle és una creació de Taller Estampa.
+

La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials.

Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?

En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:
- Sessió 2: IA, Polítiques públiques i discriminacions
- Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme
- Sessió 4: IA, Plataformes i treball
Organitza: Canòdrom.

La imatge del cicle és una creació de Taller Estampa.

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" alt="">La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials. Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:<ul><li>Sessió 2: Polítiques públiques i discriminacions</li><li>Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme</li><li>Sessió 4: IA, plataformes i treball</li></ul> Organitza: Canòdrom.La imatge del cicle és una creació de <a href="https://tallerestampa.com/es/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Taller Estampa.</a>
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">La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials. Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:<ul><li>Sessió 2: IA, Polítiques públiques i discriminacions</li><li>Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme</li><li>Sessió 4: IA, Plataformes i treball</li></ul> Organitza: Canòdrom.La imatge del cicle és una creació de <a href="https://tallerestampa.com/es/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Taller Estampa.</a>

Supresiones

-

La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials.

Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?

En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:
- Sessió 2: Polítiques públiques i discriminacions
- Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme
- Sessió 4: IA, plataformes i treball
Organitza: Canòdrom.

La imatge del cicle és una creació de Taller Estampa.
Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme
Sessió 4: IA, Plataformes i treball

Organitza: Canòdrom.

La imatge del cicle és una creació de Taller Estampa.

Adiciones

Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme
Sessió 4: IA, plataformes i treball

Organitza: Canòdrom.

La imatge del cicle és una creació de Taller Estampa.

La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials.

Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?

En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:

Sessió 2: IA, Polítiques públiques i discriminacions
Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme
Sessió 4: IA, Plataformes i treball

Organitza: Canòdrom.

La imatge del cicle és una creació de Taller Estampa.

Supresiones

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" alt="">La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials. Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:<ul><li>Sessió 2: Polítiques públiques i discriminacions</li><li>Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme</li><li>Sessió 4: IA, plataformes i treball</li></ul> Organitza: Canòdrom.La imatge del cicle és una creació de <a href="https://tallerestampa.com/es/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Taller Estampa.</a>

Adiciones

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">La intel·ligència artificial és molt present en el nostre dia a dia: xarxes socials, continguts recomanats, publicitat personalitzada o sistemes de navegació són algunes de les seves aplicacions. Però no només. La tecnologia basada en intel·ligència artificial també opera i determina sol·licituds d'hipoteques o ajudes socials. Si bé la intel·ligència artificial millora l'eficiència i la productivitat en tasques complexes i repetitives, o fins i tot pot millorar la precisió i la celeritat de diagnòstics mèdics, també planteja un munt de dubtes i reptes. Què en sabem, d'aquesta tecnologia? Per què hi ha organitzacions que prefereixen referir-s'hi com a «sistemes de decisió automatitzada»? Quin és el seu recorregut històric? Què implica reduir realitats complexes a sistemes de categories i bancs de dades, per tal de poder aplicar sistemes de decisions automatitzades? Quines són les principals potencialitats, i els principals biaixos, de la intel·ligència artificial?En la primera sessió del cicle intel·ligència artificial, drets i democràcia comptem amb Carlos Castillo (UPF) i Maria Vanrell (UAB) per tal d'abordar aquestes qüestions i poder tenir unes nocions bàsiques sobre el funcionament, les aplicacions i els debats ètics d'aquesta tecnologia. El cicle segueix amb:<ul><li>Sessió 2: IA, Polítiques públiques i discriminacions</li><li>Sessió 3: IA, Comunicació i periodisme</li><li>Sessió 4: IA, Plataformes i treball</li></ul> Organitza: Canòdrom.La imatge del cicle és una creació de <a href="https://tallerestampa.com/es/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Taller Estampa.</a>

Número de versión 3 de 12 Mostrar todas las versiones Volver al encuentro

Autoría de la versión

Bru Aguiló

Versión creada el 31/01/2023 11:30