Explore la justice mondiale en matière de données, l'équité sociale en matière de gouvernance des données, l'éthique algorithmique et la responsabilité politique des chercheurs.
Explore l'éthique en matière de réduction des risques de catastrophe, en mettant l'accent sur la solidarité, la prévention et l'impartialité dans les interventions en cas de catastrophe et le relèvement.
Plonge dans l'impact des biais dans les modèles d'apprentissage automatique et l'importance d'évaluer les dommages potentiels dans le développement de tels systèmes.