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mila.quebec

This report describes Mila's AI adoption activities in 2021-2022 as part of the pan-Canadian AI strategy.

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Communicateur scientifique | Sciences À La Carte

obvia.ca

En 2015, les Objectifs de développement durable (ODD) de l’Organisation des Nations Unies (ONU) étaient adoptés par l’ensemble de la communauté internationale. Les 17 objectifs qui les composent, leurs cibles et leurs indicateurs visent tous un même but : atteindre d’ici 2030 un savant équilibre entre trois éléments essentiels au bien-être des personnes et des sociétés : l’économie, l’inclusion sociale et la protection de l’environnement. Parallèlement à cette initiative internationale forte, les développements de l’intelligence artificielle (IA) se sont accrus rapidement et se sont déployés dans toutes les régions du monde, avec néanmoins de fortes disparités entre les pays du sud global et du nord global.Cette nouvelle réalité a amené son lot d’interrogations, entre conséquences positives et négatives sur les individus, les sociétés et le développement durable, ou encore, du fait de l’absence d’indicateurs à l’échelle globale permettant de suivre et de s’assurer que le développement de l’IA s’aligne avec le bien commun. Ce document explore donc la possibilité de lui appliquer le cadre universel des ODD afin de pallier cette absence d’indicateurs et ainsi, d’assurer un développement d’IA centré sur les besoins et les valeurs des personnes et des sociétés.

polymtl.ca

Fondée en 1873, Polytechnique Montréal est l'un des plus importants établissements d'enseignement et de recherche en génie au Canada. Découvrez tous les programmes qui s'offrent à vous!

arxiv.org

A system of non-tradable credits that flow between individuals like karma, hence proposed under that name, is a mechanism for repeated resource allocation that comes with attractive efficiency and fairness properties, in theory. In this study, we test karma in an online experiment in which human subjects repeatedly compete for a resource with time-varying and stochastic individual preferences or urgency to acquire the resource. We confirm that karma has significant and sustained welfare benefits even in a population with no prior training. We identify mechanism usage in contexts with sporadic high urgency, more so than with frequent moderate urgency, and implemented as a simple (binary) karma bidding scheme as particularly effective for welfare improvements: relatively larger aggregate efficiency gains are realized that are (almost) Pareto superior. These findings provide guidance for further testing and for future implementation plans of such mechanisms in the real world.

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