The AI Element

Every touchpoint with a prospect is an opportunity to nurture that relationship, but also a potential entry point for hackers. Given that cybercriminals are more resourceful than ever, cybersecurity experts need to be just as sharp. Oren Falkowitz is combining past experience at the NSA and US Cyber Command with AI to combat phishing attacks worldwide. In this episode, Alex Shee speaks to him and cybersecurity expert Frederic Michaud about how AI is currently being used to make businesses more safe. Featured in this episode: Frederic Michaud, Director at Element AI Oren Falkowitz, CEO of Area 1 Security Mentioned in the episode: Area 1 Security, performance-based cybersecurity company Hackers, Computer Outlaws: Segment about the history of phreaking (Video) John Draper AKA Cap’n Crunch, phone phreaker extraordinaire

As AI seeps into every industry, businesses are being forced to adapt. Old school industries may not be as lean or quick to pivot as startups, but they have access to a motherlode of funding and data. Still, red tape and outdated infrastructure may block them from the timely AI transformation they need to stay afloat tomorrow. Alex Shee speaks with serial AI entrepreneur JF Gagné about this tension between startups and more corporate environments. Then, 15-year veteran of the insurance industry Natacha Mainville shares some real-world examples of how AI is flipping the industry on its head, forcing incumbents to keep up. Featured in this episode: JF Gagné, CEO of Element AI Natacha Mainville, Chief Innovation Officer at TandemLaunch Mentioned in the episode: JDA Software, retail and supply chain solutions Element AI, AI solutions provider Convolutional neural networks (Wikipedia) Lemonade Renters & Home Insurance, insurance startup

This week we’re exploring if and how AI can help build a sustainable future. From solving climate change to improving health care, AI is being seen as a technology that can solve some of the world’s biggest problems. But can AI really save us? How can we be sure that AI for Good initiatives are actually helping the people they’re trying to reach? What role can, or should, AI practitioners play in finding solutions? Urvashi Vaneja explains why we should be skeptical of AI for Good initiatives that claim to be a cure-all and she shows how to start thinking constructively about how to do better. Sherif Elsayed-Ali shows how AI for Good can help scale the positive impact of human rights organizations and also why we need to expand our current understanding of human rights. Yoshua Bengio reflects on his recent research into different ways AI can be used to mitigate against and adapt to a changing climate. Yoshua also shares why he decided to use his machine learning expertise to try and solve climate change — and how others in the machine learning community can help, too. AI for Good Summit UN Sustainable Development Goals Tandem Research AI for All: 10 Social Conundrums for India: Working Paper - Tandem Research Artificial Intelligence apps risk entrenching India’s socio-economic inequities India’s healthcare: Private vs public sector - Aljazeera Sherif Elsayed-Ali - Twitter Amnesty Tech - Twitter Universal Declaration of Human Rights Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetime - MIT Technology Review Tackling Climate Change with Machine Learning - Bengio et al., arXiv Visualizing the Consequences of Climate Change Using Cycle-Consistent Adversarial Networks - Schmidt et al., arXiv Use machine learning to find energy materials - Nature Additional Links AI-enabled human rights monitoring - Sherif Elsayed-Ali & Tanya O'Carroll Climate Change: How Can AI Help? - Alexandre Lacoste ------------- Cette semaine, nous examinons si et comment l’IA peut aider à bâtir un avenir durable. De la résolution du changement climatique à l’amélioration des soins de santé, l’IA est perçue comme une technologie qui peut résoudre certains des problèmes les plus importants du monde. Mais l’IA peut-elle vraiment nous sauver? Comment pouvons-nous être sûrs que les initiatives d’IA pour le bien aident réellement les personnes qu’elles essaient d’atteindre? Quel rôle les praticiens de l’IA peuvent-ils, ou devraient-ils, jouer dans la recherche de solutions? Urvashi Vaneja explique pourquoi nous devrions être sceptiques à l’égard des initiatives d’IA pour le bien qui prétendent être un remède universel, et elle montre comment commencer à penser de manière constructive à la façon de faire mieux. Sherif Elsayed-Ali montre comment l’IA pour le bien peut aider à mesurer l’effet positif des organisations de défense des droits de la personne et aussi pourquoi nous devons élargir notre compréhension actuelle des droits de la personne. Yoshua Bengio réfléchit à ses recherches récentes sur les différentes façons dont l’IA peut être utilisée pour atténuer les changements climatiques et s’y adapter. Yoshua explique également pourquoi il a décidé d’utiliser son expertise en apprentissage machine pour essayer de résoudre le problème du changement climatique, et comment d’autres membres de la communauté de l’apprentissage machine peuvent également aider. Sommet sur l’IA pour le bien Objectifs de développement durable des Nations Unies Recherche en tandem L’IA pour tous : 10 énigmes sociales pour l’Inde : Document de travail – Recherche en tandem Les applications d’intelligence artificielle risquent d’enraciner les inégalités socio-économiques de l’Inde Les soins de santé en Inde : Secteur privé vs secteur public – Aljazeera Sherif Elsayed-Ali – Twitter Amnesty Tech – Twitter Déclaration universelle des droits de l’homme Former un seul modèle d’IA peut émettre autant de carbone que cinq voitures dans leur

Bonus Episode - An Interview with Yohsua Bengio Can AI be used to help solve Climate Change? If so, how? In this bonus interview, world renowned machine learning researcher Yoshua Bengio joins host Alex Shee to talk about AI’s role in solving the climate crisis. Segments of this interview was featured on our episode about sustainability, in which he shared some examples of how AI is being used to mitigate and adapt to climate change. In the full-length interview he shares his personal motivations for getting involved in climate action and goes in depth about his cross-disciplinary work to solve what he thinks is one of the world’s largest existential risks. 2:03 - Mila - Yoshua Bengio’s Lab 2:04 - IVADO - The Institute for Data Valorization 3:11 - Montreal Declaration for Responsible AI 7:55 - Tackling Climate Change with Machine Learning - Rolnick et al., arXiv 11:19 - Mila - AI for Humanity 11:30 - Mila - Climate Change 13:31 - Visualizing the Consequences of Climate Change Using Cycle-Consistent Adversarial Networks - Schmidt et al., arXiv 16:35 - GANS (Generative Adversarial Network) - Wikipedia 16:58 - Help the planet by uploading your pictures of flooded houses or buildings - Mila 19:10 - Use machine learning to find energy materials - Nature 23:20 - French-language federal leaders debate 2019 - Maclean’s 24:23 - MIT CSAIL Alliances Podcast 27: 16 - Greta Thunberg - Wikipedia 31:48 - AI Commons Additional Links Yoshua Bengio - Google Scholar Climate Change: How Can AI Help? - Alexandre Lacoste Climate Change AI EAI Orkestrator - Optimize the use of your compute and storage resources ------------- Épisode en prime – Entretien avec Yohsua Bengio L’IA peut-elle être utilisée pour aider à résoudre le problème du changement climatique? Si oui, comment? Dans cet entretien en prime, Yoshua Bengio, chercheur de renommée mondiale dans le domaine de l’apprentissage machine, se joint à l’animateur Alex Shee pour parler du rôle de l’IA dans la résolution de la crise climatique. Des extraits de cette entrevue ont été présentés dans notre épisode sur la durabilité, dans lequel il a donné quelques exemples de la façon dont l’IA est utilisée pour atténuer les changements climatiques et s’y adapter. Dans l’entrevue complète, il partage ses motivations personnelles pour s’impliquer dans l’action climatique et approfondit son travail interdisciplinaire pour résoudre ce qu’il considère comme l’un des plus grands risques existentiels du monde. 2:03 – Mila – Le laboratoire de Yoshua Bengio 2:04 – IVADO – Institut pour la valorisation des données 3:11 – Déclaration de Montréal pour une IA responsable 7:55 – Combattre le changement climatique par l’apprentissage machine – Rolnick et coll., arXiv 11:19 – Mila – IA pour l’humanité 11:30 – Mila – Changement climatique 13:31 – Visualiser les conséquences du changement climatique à l’aide de réseaux contradictoires à cycle constant – Schmidt et coll., arXiv 16:35 – GANS (Generative Adversarial Network) – Wikipédia 16:58 – Aidez la planète en téléchargeant vos photos de maisons ou bâtiments inondés – Mila 19:10 – Utiliser l’apprentissage machine pour trouver des matériaux énergétiques – Nature 23:20 – Débat des dirigeants fédéraux francophones 2019 – Maclean’s 24:23 – Balado MIT CSAIL Alliances 27:16 – Greta Thunberg – Wikipédia 31:48 – IA collective Liens supplémentaires Yoshua Bengio – Google Scholar Changement climatique : comment l’IA peut-elle venir en aide? – Alexandre Lacoste Changement climatique et IA EAI Orkestrator – Optimisez l’utilisation de vos ressources informatiques et de stockage

Charles C Onu is using AI to detect birth asphyxia in babies. His story is inspiring because of its impact on society and the field of healthcare (in 2016, 1,000,000 babies died from asphyxia), but also because of his humble beginnings. In this episode, Charles shows us that a passion for solving problems can help you overcome many obstacles. Host Alex Shee also sits down with Rediet Abebe, co-founder of Black in AI, to expand on how others are using AI to change not just their industry, but the world. Featured in the episode: Charles C Onu, Founder and AI Research Lead at Ubenwa Rediet Abebe, PhD candidate at Cornell, researching AI applications for social good Mentioned in the episode: Ubenwa, birth asphyxia detection system This Nigerian AI Health Startup Wants to Save Thousands of Babies’ Lives with a Simple App (Further reading) Supervised learning (Wikipedia) MOOC, Massive Open Online Courses (MOOCs) Black in AI (GitHub) Women in Machine Learning Mechanism Design for Social Good MacArthur Foundation, Understanding the Public Interest Implications of Artificial Intelligence Toward Ethical, Transparent and Fair AI/ML: A Critical Reading List (Further reading)