帮助孩子们理解算法是如何设计的新课程将确保他们的安全，并勉励他们帮助塑造AI的未来。

一逻辑学生在***中向朋友复述了他对人工智能的描述:“它有点像婴儿或人脑，由于它必须学习，它存储了……并利用这些信息来办理问题。
”

对付一个繁芜的问题，大多数成年人也很难给出一个如此令人信服的定义。
这个学生只有10岁。

这逻辑学生是28名中学生中的一员，年事在9岁到14岁之间。
今年夏天，他们参加了一个旨在教授他们人工智能的试点项目。
该课程由麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)研究生助理布莱克利佩恩(Blakeley Payne)开拓，目的是让人工智能成为中学教室不可或缺的一部分。
从那往后，她开源了课程，个中包括一些互动活动，帮助学生理解算法是如何发展的，以及这些过程是如何影响人们的生活的。

如今的孩子发展在一个被人工智能包围的天下里：算法决定他们看到什么信息，帮助他们选择不雅观看的***，并塑造他们学习说话的办法。
通过更好地理解算法是如何产生的，以及它们如何影响社会的，儿童有望成为人工智能技能更关键的消费者。
反过来也可以勉励儿童帮助塑造AI的未来。

学生们想象他们将如何重新设计YouTube

佩恩说:“对儿童来说，理解这些技能的事情事理非常主要，这样他们才能最好地驾驭和利用这些技能，我们想让他们感到有力量。
”

让孩子们学习人工智能有如下几个缘故原由。
首先是经济方面的情由：研究表明，让孩子打仗技能观点能够刺激他们办理问题的能力和培养批驳性思维。
它可以使他们在往后的生活中更快地学习打算技能。

其次是社会上的缘故原由。
中学期间对孩子的个性形成和发展至关主要。
加州理工州立大学生理学和儿童发展教授珍妮弗·吉普森(Jennifer Jipson)说，在这个年事教女孩有关技能的知识，可能会让她们更有可能在往后学习技能或从事技能方面的职业。
这将有助于使人工智能以及其他技能家当更多样化。
尽早学会应对技能带来的伦理和社会影响，也能帮助孩子发展为更故意识的创造者和开拓者，以及更知情的公民。

末了，还有关于薄弱性的辩论。
伦敦大学以学生为中央的设计学教授罗斯•瑞克金(Rose Luckin)说，年轻人更有可塑性，更随意马虎受影响，因此跟踪人们的行为并利用其设计更令人上瘾的体验，会增加他们的道德风险。
让孩子被动消费可能会危害他们的学业、隐私和长期发展。

佩恩说:“10到12岁是孩子拥有第一部手机或第一个社交媒体账号的均匀年事。
我们想让孩子们真正明白，在他们成为更成熟的技能消费者之前，技能的不雅观点和目标不一定与他们自己的同等。
”

学生们设计了伦理矩阵来考虑三明治制作算法的利益干系者及其代价不雅观

佩恩的课程包括一系列活动，意在匆匆使学生思考算法的主体性。
如果将算法比作食谱，孩子们根据食谱做菜，食谱上就会包括输入、一组指令和输出这些基本的流程。
然后，让孩子们自己去写出一个算法，该算法能输出最好的花生酱和果冻三明治。

很快，参加暑期演习的孩子们就开始领会个中的道理。
佩恩说：“一个学生把我拉到一边，问道，这该当是不雅观点还是事实？”。
通过他们自己的创造过程，学生们意识到自己是如何无意识地将自己的偏好构建到他们的算法中了。

接下来的活动建立在这个观点的根本上：学生们画出佩恩所说的“道德矩阵”，来思考不同的利益干系者及其代价不雅观如何影响三明治算法的设计。
在试点期间，佩恩将这些履历教训与时势联系起来。
学生们一起阅读了《华尔街日报》上一篇文章的择要，文章讲述了YouTube高管们是如何考虑是否要利用经由修正的推举算法，创建一个单独的儿童版运用程序。
学生们能够看到投资者的哀求、父母的压力或孩子们的偏好如何能让公司走上完备不同的算法重新设计之路。

另一组活动向学生先容人工智能偏见的观点。
他们利用谷歌的Teachable Machine工具（一种用于演习基本机器学习模型的交互式无序代码的平台）来构建一个用于识别猫和狗的分类器。
一开始的时候，数据集是有偏差的，比如缺点地标记猫或狗的图片。
通过实验和谈论,他们与平台更多的交互识别，终极让不断更新的数据集识别出猫更加准确。

佩恩向学生们展示了媒体实验室研究员乔伊·布兰姆维尼(Joy Buolamwini)向国会证明人脸识别存在偏见的镜头，从而再次将这项练习与试验期间的一个真实例子联系起来。
佩恩说:“他们能够看到他们所经历的思维过程是如何改变这些系统在世界上的构建办法的。
”

一逻辑学生展示了她在YouTube上的末了一次改版

佩恩操持连续调度该操持，将"大众年夜众反馈纳入考虑范围，并探索各种扩大其影响范围的路子。
她的目标是将某些版本的信息技能整合到公共教诲中。

除此之外，她希望这些课程能成为如何教诲孩子们理解技能、社会和道德规范的一个榜样。
主要的是，它为教诲如何不断发展以知足日益由技能驱动的天下的需求供应了一个有希望的模板。

佩恩说:“我们现在在社会上看到的人工智能并不是一个很好的均衡器。
但教诲是，或者至少我们希望是。
因此，这是迈向更公正、更公道社会的根本一步。
”