PhD EXPRESS| 荷兰埃因霍温理工大学\哲学对大型语言模型可解释性和公平性的限制\招收博士(截止于2024.12.1)

文摘   2024-11-01 00:00   德国  


我已开启新栏目:PhD EXPRESS

旨在分享与脑科学相关的海外博士招聘通知,如有需要,欢迎订阅!


1. 项目描述

您想对最先进的大型语言模型的可解释性和公平性进行哲学研究吗?您是否拥有涵盖哲学、人工智能和认知科学的跨学科背景?您是否有兴趣与欧盟资助的博士网络中的科学家和工程师密切合作进行有影响力的哲学研究,帮助促进公平和透明的生成人工智能?
我们正在寻找一位积极主动的博士候选人加入我们的研究团队,作为著名的 Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) 博士网络 AlignAI 的一部分。AlignAI 博士网络旨在培训博士生开发、评估和参与大型语言模型 ( LLMs )。它的重点是使这些模型与人类价值观保持一致,以确保其开发和部署在道德上合理且对社会有益。通过整合社会科学、人文学科和技术学科的专业知识,该项目将解决可解释性和公平性等关键问题,从而确保LLMs为教育、心理健康和新闻消费做出积极贡献。
该职位的博士生将开发一个哲学框架来确保和评估大型语言模型的可解释性和公平性。该框架将以概念和理论工具为中心,用于理解、系统化和评估人工智能的形式和计算方法,这些方法有助于解释最先进的法学LLMs的行为,并有助于使此类系统与人类价值观普遍一致,特别是与公平相关的价值观。根据候选人的兴趣和专业知识,这些工具可能被设计为根据人工神经网络学习到的表示,将概念或认知能力归因于人工神经网络,应用基准或统计措施来评估其生成内容的公平性和毒性,和/或评估探测和干预技术来操纵他们的行为是否成功。
博士候选人需要将科学哲学、心灵哲学和伦理学的方法应用于人工智能、心理学、神经科学、语言学和/或相关学科的最新工作。他们还需要了解当代LLM在教育、心理健康和在线新闻消费方面的应用。因此,理想的候选人将拥有跨越上述几个学科的跨学科背景,并表现出对人工智能技术及其社会影响的明确兴趣。同时,候选人将具备必要的语言、沟通和分析技能,以进行可发表质量的哲学研究。
该博士生将由
Carlos ZednikLambèr Royakkers指导,并将加入埃因霍温理工大学 (TU/e) 工业工程和创新科学系哲学与伦理学小组。Andrea Cavallaro (EPFL) 和 Christoph Lütge (TU München) 将在 AlignAI 博士网络内提供额外的监督。该候选人将隶属于埃因霍温人工智能哲学中心(ECPAI)和埃因霍温人工智能系统研究所(EAISI),预计将为埃因霍温的哲学和人工智能研究社区做出积极和积极的贡献。候选人还需要参加 AlignAI 合作机构的研讨会、暑期学校和研究访问。
该职位是 TU/e 通过 AlignAI 博士网络提供的四个博士职位之一,其他职位分别是人类技术交互 (Martijn Willemsen) 和工业设计 (Jesse Benjamin & Stephan Wensween)。

2. 您的个人资料
  • 候选人必须拥有哲学学士和/或硕士学位,以及计算机科学、认知科学、心理学、神经科学、语言学或密切相关学科的额外正式培训。

  • 申请人在招聘之日不得拥有博士学位。

  • 申请人可以是任何国籍,但在招聘日期之前的36个月内不得在荷兰居住或进行主要活动(工作、学习等)超过12个月。

  • 候选人必须能够在跨学科团队中工作,并且有兴趣与行业合作伙伴合作。

  • 候选人必须有动力发展自己的教学技能并指导学生。

  • 候选人必须具备流利的英语口语和书面能力(C1 级别)。

3. 提供

在一所充满活力、雄心勃勃的大学、跨学科环境和国际网络中,这是一份有意义的工作。您将在美丽、绿色的校园工作,步行即可到达中央火车站。此外,我们还为您提供:

  • 全职工作四年,九个月后进行中间评估(通过/不通过)。您将把 10% 的工作时间花在教学任务上。

  • 工资和福利(如养老金计划、带薪怀孕和产假、部分带薪育儿假)符合荷兰大学集体劳动协议P 级(最低 2,872 欧元,最高 3,670 欧元)。

  • 年终奖金8.3%,年休假工资8%。

  • 高质量的培训计划和其他支持,帮助您成长为有自我意识、自主的科学研究人员。在 TU/e,我们要求您掌控自己的学习过程

  • 优良的技术基础设施、校内儿童日托和体育设施。

  • 通勤、在家工作和互联网费用的补贴。

  • 员工移民团队和针对国际候选人的税收补偿计划(30% 的便利)

4. 申请要求

  • 申请提交:申请必须在 2024 年 12 月 1 日之前提交。

  • 选择标准:将根据候选人的学术背景、研究经验以及与项目目标的一致性进行评估。选拔过程将公开、透明、择优、公正、公平。

  • 面试:入围候选人将被邀请参加结构化面试,面试中包含预定义的问题和评分系统。

  • 储备名单:可能会为未来的机会创建顶尖候选人的储备名单。

  • 评选委员会:评选委员会将由多元化的专家组成,确保性别平衡、国籍多样性和相关经验。



以上信息由本公众号收集,欢迎点赞支持,并分享给需要的人

source:
https://www.academictransfer.com/en/346536/phd-on-philosophical-constraints-on-the-explainability-and-fairness-of-llms/



研途用脑
脑科学科研&科普、AI知识、学术职位信息等分享
 最新文章