21st Century Learning and Teaching

When was the last time you saw a creepy ad on Facebook, which seemed to know about a product you were discussing with a coworker? Or when was the last time you noticed that your Google search had been modified to suit variables like your current location and personal interests?

These micro-events happen on a daily basis for most of us, and are reminders of how valuable and how ubiquitous our data really is. Data is the currency of the new world, and with 2.5 quintillion bytes of data created each day, that status isn’t going away anytime soon.

The problem is, data scientists and analysts are constantly talking about the potential for how to use this data, but too few are talking about the ethics. If we’re going to keep pushing for better systems built on big data, we need to democratize and popularize the ethical conversation surrounding them.

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https://gustmees.wordpress.com/2013/12/21/privacy-in-the-digital-world-shouldnt-we-talk-about-it/

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Contemporary extremism is designed to increase polarization. One tactic is to twist frames. For example, “ideological diversity” has been deployed to suggest that people who hold conservative viewpoints experience a loss of opportunity similar to those who have faced systemic racism and sexism. But this isn’t about the history of economic inequality in the US. It’s a dogwhistle. It’s about using nominal conservatism as a cloak to promote toxic masculinity and white supremacy.

It’s about extremists using conservatives. And it’s about intentionally twisting historical pressure to diversify newsrooms and Silicon Valley to open the Overton Window. Fundamentally, it’s a technique to grab power by gaslighting the public and making reality seem fuzzy.

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De gros titres, tels que "Algorithmes - les vrais maîtres du monde ?" ou "Les algorithmes influencent-ils notre quotidien ?", sont à la une des journaux, notamment dans le contexte du Big Data. Dans ce dossier, nous expliquerons ce que sont les algorithmes, comment ils fonctionnent et à quoi ils servent. Nous aborderons également les aspects éthiques.

Un algorithme est une instruction ou une règle logique et explicite sur la manière dont un problème est à résoudre, et se compose de différentes étapes exécutées l'une après l'autre ou simultanément. Pour la majorité des algorithmes, une entrée donnée conduit toujours à la même sortie. Dans la plupart des cas, les algorithmes s'appliquent sous forme de logiciels informatiques, mais ils peuvent également être formulés en langage humain. L'exemple le plus illustre d'un algorithme de notre quotidien est une recette de cuisine.

D'où vient le nom ?

Le terme algorithme est dérivé du nom du mathématicien et géographe korasmien Muhammad Ibn Musa al-Khuwarizmi, originaire de la région de l'Iran d'aujourd'hui, qui a passé la majeure partie de sa vie à Bagdad. En 825, il écrit un manuel sur les chiffres indiens et y explique également le fonctionnement des algorithmes. Le livre sur les chiffres, que nous connaissons aujourd'hui sous le nom de "chiffres arabes", a été traduit en latin au 12e siècle. La dernière partie de son nom (al-Khuwarizmi) a été traduite par "Algorismi". Les premiers mots étaient "Dixit Algorismi" (Algorismi a dit), d'où s'est finalement dérivé le terme algorithme.

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Nous essayons d’être persuasifs lorsque nous présentons des arguments, qu’ils soient oraux ou écrits. Le public doit comprendre notre point de vue, avant même d’accepter nos arguments. Voilà en quoi consiste la rhétorique, dans laquelle les autres adoptent notre point de vue. Et qui de mieux qu’Aristote pour expliquer la rhétorique ? Les études de l’élève de Platon se sont concentrées sur la rhétorique. Ainsi, la rhétorique d’Aristote se compose de trois catégories : le pathos, l’éthos et le logos.

Le pathos, l’ethos et le logos sont les trois piliers fondamentaux de la rhétorique d’Aristote. Ces trois catégories sont considérées aujourd’hui comme différentes façons de convaincre un auditoire sur un sujet, une croyance ou une conclusion en particulier. Chaque catégorie est différente des autres. Néanmoins, connaître les trois nous aidera à impliquer les publics que nous abordons.

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As you might expect, Brin expects Alphabet and others to find more uses for AI. But he also acknowledges that the technology brings possible downsides. “Such powerful tools also bring with them new questions and responsibilities,” he writes.

AI tools might change the nature and number of jobs, or be used to manipulate people, Brin says—a line that may prompt readers to think of concerns around political manipulation on Facebook. Safety worries range from “fears of sci-fi style sentience to the more near-term questions such as validating the performance of self-driving cars,” Brin writes.

All that might sound like a lot for Google and the tech industry to contemplate while also working at full speed to squeeze profits from new AI technology. Even some Google employees aren’t sure the company is on the right track—thousands signed a letter protesting the company’s contract with the Pentagon to apply machine learning to video from drones.

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