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    Johns Hopkins University
    Exploring Algorithmic Bias as a Policy Issue: A Teach-Out
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    Johns Hopkins University

    Exploring Algorithmic Bias as a Policy Issue: A Teach-Out

    Ian Moura
    Shannon Frattaroli, PhD, MPH

    Instructeurs : Ian Moura

    Enseignants

    Ian Moura
    Ian Moura
    Johns Hopkins University
    1 Cours•688 apprenants
    Shannon Frattaroli, PhD, MPH
    Shannon Frattaroli, PhD, MPH
    Johns Hopkins University
    7 Cours•11 497 apprenants
    5 modules
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    9 heures pour terminer
    3 semaines à 3 heures par semaine
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    Compétences que vous acquerrez

    • Catégorie : Algorithms
      Algorithms
    • Catégorie : Machine Learning
      Machine Learning
    • Catégorie : Data Ethics
      Data Ethics
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    Détails à connaître

    Évaluations

    1 devoir

    Enseigné en Anglais

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    Il y a 5 modules dans ce cours

    This Teach Out does not issue certificates of completion.

    Algorithms – and algorithmic bias – are making regular appearances in the news, and increasingly, are being recognized as a policy issue. But what is an algorithm, exactly? And what does it mean when someone describes an algorithm as biased? This Teach-Out will encourage policy makers, agency leaders, and others in similar positions to identify algorithms that are already in use and make connections to broader ideas about fairness, justice, and equity. After completing the Teach-Out, learners will be able to participate in discussions around algorithmic bias, inform others about how algorithms can perpetuate existing disparities, and take steps to reduce the impact of algorithmic bias on the people and communities they serve.

    Welcome to the course & Orientation

    Inclus

    2 lectures

    2 lectures•Total 6 minutes
    • Welcome to Exploring Algorithmic Bias as a Policy Issue: A Teach-Out!•5 minutes
    • Who helped make this Teach-Out possible?•1 minute

    This module provides a definition of what algorithms are and how they are used, particularly within the context of specific policies and policy-related areas. It also invites learners to think about the ways algorithms are being integrated into their own area of focus.

    Inclus

    11 vidéos11 lectures1 devoir1 sujet de discussion

    11 vidéos•Total 40 minutes
    • Defining “Algorithm”•2 minutes•Prévisualiser le module
    • Digital and Analog Algorithms•3 minutes
    • Examples of Algorithms•4 minutes
    • Complexity and Digitization•2 minutes
    • Related Concepts: Artificial Intelligence, Machine Learning, and Automation•8 minutes
    • Key Takeaways•0 minutes
    • Common Types of Algorithms•5 minutes
    • Common Ways Algorithms Operate•5 minutes
    • The Algorithm Development Process•5 minutes
    • Examples of Where Algorithms Are Being Used•2 minutes
    • Key Takeaways•0 minutes
    11 lectures•Total 64 minutes
    • A note about language•3 minutes
    • A guide to spotting algorithms "in the wild"•10 minutes
    • How to Recognize AI Snake Oil (Arvind Narayanan)•10 minutes
    • Optional: Eighteen pitfalls to beware of in AI Journalism (Sayash Kapoor and Arvind Narayanan)•0 minutes
    • Why It’s So Hard to Regulate Algorithms (Todd Feathers, The Markup)•10 minutes
    • Optional reading: Machine learning, explained (Sara Brown, MIT Sloan School of Management)•0 minutes
    • Optional reading: Why AI is just automation (Joshua A. Kroll, Brookings Institute)•0 minutes
    • How Does the Public Sector Identify Problems It Tries to Solve with AI? (Maria Levy Daniel, Tech Policy Press)•10 minutes
    • Resource: Common Terms and their Definitions •1 minute
    • AI can be a force for good or ill in society, so everyone must shape it, not just the “tech guys” (Afua Bruce, The Guardian)•10 minutes
    • Activity: Building an Algorithms List•10 minutes
    1 devoir•Total 10 minutes
    • Test yourself: Is it an algorithm?•10 minutes
    1 sujet de discussion•Total 10 minutes
    • Reflection•10 minutes

    This module explains what it means for an algorithm to be biased and discusses potential sources of bias within an algorithm. Learners will also have the opportunity to think through the ways that specific choices about outcomes and measurement often facilitate algorithmic bias.

    Inclus

    11 vidéos7 lectures1 sujet de discussion

    11 vidéos•Total 59 minutes
    • When We Say “Bias,” What Does That Mean?•7 minutes•Prévisualiser le module
    • Related Terms: Fairness, Equality, Equity, and Justice•6 minutes
    • Different Ways of Assessing Algorithms•5 minutes
    • Examples of Algorithmic Bias•5 minutes
    • Key Takeaways•0 minutes
    • Overview of Sources of Algorithmic Bias•2 minutes
    • Sources of Bias in Problem Definition•6 minutes
    • Sources of Bias in Data•9 minutes
    • Sources of Bias in Algorithm Development•6 minutes
    • Sources of Bias in Use•6 minutes
    • Key Takeaways•1 minute
    7 lectures•Total 70 minutes
    • Optional: Origins of Algorithmic Bias•10 minutes
    • Machine Bias (Julia Angwin, Jeff Larson, Surya Mattu, & Lauren Kirchner, ProPublica)•10 minutes
    • Activity: Explore the Survival of the Best Fit Game •10 minutes
    • Technology is Biased Too. How Do We Fix It? (Laura Hudson, FiveThirtyEight)•10 minutes
    • Reclaiming the Stories that Algorithms Tell (David G. Robinson, O’Reilly)•10 minutes
    • Exploring Different Contexts for AI Policy•10 minutes
    • Activity: Identifying sources of bias•10 minutes
    1 sujet de discussion•Total 10 minutes
    • Reflections•10 minutes

    This module explores the connections between algorithmic bias and other forms of systemic discrimination. Learners will also explore the ways that choices about using algorithms often reflect societal power and inequality.

    Inclus

    13 vidéos4 lectures1 sujet de discussion

    13 vidéos•Total 51 minutes
    • Who Decides What Kinds of Problems Algorithms Should Solve?•7 minutes•Prévisualiser le module
    • Who Decides What Gets Measured and How?•8 minutes
    • Who Decides When and How an Algorithm Should be Created and Used?•7 minutes
    • Who Decides When and How Algorithms Should Be Regulated?•2 minutes
    • Who Gets to Opt Out?•3 minutes
    • Who Gets to Be an Expert?•2 minutes
    • Lydia X.Z. Brown: Algorithms cannot be separated from the context of creation•0 minutes
    • Sarah A. Riley: Unintended consequences beyond systematically disadvantaging marginalized groups•1 minute
    • Sarah A. Riley: Impact on People of Color•1 minute
    • Lydia X.Z. Brown: Impact on Disabled People•4 minutes
    • Lydia X.Z. Brown: Algorithmic bias is already here•6 minutes
    • Sarah A. Riley: Implementation is a choice. Be accountable.•2 minutes
    • Key Takeaways: Algorithms, Bias, and Power•0 minutes
    4 lectures•Total 40 minutes
    • Systemic Racism in AI: How Algorithms Replicate White Supremacy and Injustice (Bunny McKensie Mack , Teen Vogue)•10 minutes
    • AI Creators Want Us to Believe AI Is an Existential Threat. Why? (Ryan Calo, Undark)•10 minutes
    • These Women Tried to Warn Us About AI (Lorena O’Neil, Rolling Stone)•10 minutes
    • Activity: Connecting current algorithms to historic choices•10 minutes
    1 sujet de discussion•Total 10 minutes
    • Reflections•10 minutes

    This final module will highlight specific steps that can help reduce the risk and impact of algorithmic bias on people and communities. Learners will also identify others with whom they can share what they have learned about the ways algorithms may perpetuate and heighten existing disparities.

    Inclus

    13 vidéos10 lectures3 sujets de discussion

    13 vidéos•Total 62 minutes
    • Increasing Participatory Methods in All Phases of Algorithmic Development•5 minutes•Prévisualiser le module
    • Addressing Bias in Problem Definition•3 minutes
    • Addressing Bias in Measurement and Data•8 minutes
    • Addressing Bias in Model Creation and Algorithm Design•6 minutes
    • Addressing Bias in How Algorithms Are Used•9 minutes
    • Key Takeaways•1 minute
    • Ensure That Everyone Is Working From the Same Understanding of Algorithms•3 minutes
    • Reference Specific Details in How Algorithms Are Developed and Used•4 minutes
    • Introduce Others to the Idea of Algorithmic Bias•4 minutes
    • Share Information About How Algorithmic Bias Occurs•5 minutes
    • Connect Algorithmic Bias to Systemic Power•4 minutes
    • Work Toward Specific Solutions That Address Algorithmic Bias•4 minutes
    • Key Takeaways•1 minute
    10 lectures•Total 85 minutes
    • Optional Reading: Resources on algorithmic accountability and assessment•0 minutes
    • A menu of strategies to address algorithmic bias•10 minutes
    • Activity: Building an algorithmic fairness toolkit•10 minutes
    • We Let Tech Companies Frame the Debate Over AI Ethics. That Was a Mistake. (Robert Hart, Undark)•10 minutes
    • Getting Beyond ‘Minimizing Harms’ of Algorithmic Systems (Tech Policy Press)•10 minutes
    • The White House AI R&D Strategy Offers a Good Start – Here’s How to Make it Better (Sarah Myers West, Tech Policy Press)•10 minutes
    • Optional readings: Current and proposed legislation•10 minutes
    • Relevant Organizations Working on Algorithmic Bias and Related Issues•10 minutes
    • Activity: Identify groups/organizations working on algorithmic bias issues•10 minutes
    • Closing Thoughts•5 minutes
    3 sujets de discussion•Total 30 minutes
    • Algorithmic Bias Conversation Starters•10 minutes
    • Areas of Discussion Where Policy Experts Can Contribute•10 minutes
    • Reflection•10 minutes

    Instructeurs

    Ian Moura
    Ian Moura
    Johns Hopkins University
    1 Cours•688 apprenants
    Shannon Frattaroli, PhD, MPH
    Shannon Frattaroli, PhD, MPH
    Johns Hopkins University
    7 Cours•11 497 apprenants

    Offert par

    Johns Hopkins University

    Offert par

    Johns Hopkins University

    The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.

    En savoir plus sur Algorithms

    • U

      University of California, Irvine

      Overcoming Bias

      Cours

    • F

      Fred Hutchinson Cancer Center

      Practical Steps for Building Fair AI Algorithms

      Cours

    • L

      LearnQuest

      Artificial Intelligence Data Fairness and Bias

      Cours

    • R

      Rice University

      Algorithmic Thinking (Part 1)

      Cours

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