И другие важные новости дня, по мнению редакции Теплицы. Бенчмаркинг для фандрайзеров: новый проект «Нужна помощь» и «Яндекс.Деньги» Бенчмаркинг — это сравнение своих результатов со средними показателями по рынку или сектору. С помощью проекта «Бенчмаркинг фандрайзинговой деятельности НКО» руководители некоммерческих организаций и фандрайзеры могут следить за трендами и анализировать поведение доноров. Подобный анализ позволит принимать решения, опираясь на данные.

Как НКО понять, что ее программы действительно помогают людям? Один из самых надежных способов – спросить у них самих. Найти подходящие для этого инструменты и узнать рекомендации по сбору обратной связи от благополучателей можно на портале «Слушай с пользой!» . Как НКО использовать эту базу знаний в работе, Теплице рассказала Ольга Евдокимова, исполнительный директор АНО «Эволюция и Филантропия» . Ответ на запрос Платформу «Слушай с пользой!» запустила команда «Эволюции и Филантропии».

Эта информация пылится в архиве — вдруг устарела. Подборка актуальных вакансий от редакции «Теплицы». Директор по природоохранной политики в WWF Всемирный фонд дикой природы (WWF) России объявляет конкурс на замещение вакансии Директора по природоохранной политике. Нужно будет разрабатывать природоохранную стратегию фонда в области зеленой экономики, обеспечивать взаимодействие с органами власти и другими заинтересованными сторонами.

Как роботы оказались во власти расовых предрассудков, и почему беспристрастные алгоритмы манипулируют людьми? Разработка этичного искусственного интеллекта – это создание моста между машинным искусственным состоянием и человеческим естественным. Речь идет о системах, которые являются одновременно умными и автономными. О трех проблемах, с которыми столкнулись разработчики таких систем, журналист Теплицы Юлия Каленкова поговорила с Иваном Ниненко , членом экспертного совета Future Foundation .

При распознавании лиц темнокожих женщин системы распознавания ошибаются почти в 35% случаев. Например, искусственный интеллект, управляющий системой банковского кредитного скоринга, чаще «отказывает» афроамериканцам. Если раньше в основе таких инцидентов был человеческий фактор, то сейчас это bias (искажение, предвзятость) в данных. Как возникают эти ошибки, выясняли эксперты научно-популярного журнала Harvard Business Review.

3 декабря 2019 года во всем мире пройдет благотворительный флешмоб #ЩедрыйВторник . Краудфандинговая платформа Planeta.ru в четвертый раз присоединится к флешмобу. Рассказываем, как сделать свой #ЩедрыйВторник на «Планете» эффективнее. «Планета» активно участвует в движении с первого года присоединения России к «Щедрому Вторнику» (это произошло в 2016 году по инициативе фонда «КАФ» ).

Что такое «предвзятость искусственного интеллекта» (AI bias)? С чем связано возникновение этого явления, и как с ним бороться? На эти вопросы попытались ответить эксперты научно-популярного журнала Harvard Business Review. Термин AI bias можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Причина столь высокого интереса к AI bias объясняется тем, что результаты внедрения технологий ИИ в ряде случаев задевают основные ценности современного общества.

Благодаря развитию искусственного интеллекта появятся новые рабочие места и другие специальности. Они потребуют от людей способности «воспитывать» машины. Возможно ли это, и кто это будет делать? Искусственный интеллект становится умнее, он научился писать музыку, играть в компьютерные игры, рисовать картины. Однако способность к вычислениям и творчеству еще не гарантирует умным машинам успешного «трудоустройства».