Kurzusleírás

Önálló rendszerek etikai alapjai

  • Önállóság meghatározása AI ügynököknél
  • Kulcsfontosságú etikai elméletek a gépeknél
  • Érdekeltségi csoportok nézőpontja és értékérzékeny tervezés

Társadalmi kockázatok és magas rizikójú Use Case-ok

  • Önálló ügynökök a közbiztonságban, egészségügyben és védelmi területén
  • Ember-AI együttműködés és bizalomhatárok
  • Váratlan következmények és kockázat-amplifikáció

Jogi és szabályozási környezet

  • AI törvényhozás és politika irányzatok áttekintése (EU AI Törvény, NIST, OECD)
  • Felelősség, jogi felelősség és AI ügynökök jogi személyisége
  • Globális kormányzati kezdeményezések és hiányosságok

Megmagázhatóság és döntési átláthatóság

  • Fekete-dobozos önálló döntéshozatal kihívásai
  • Megmagázható és auditálható ügynökök tervezése
  • Átláthatóság eszközei és keretrendszerek (pl. modellkártyák, adatlapok)

Egyeztetés, irányítás és erkölcsi felelősség

  • AI egyeztetési stratégiák ügynökviselkedéshez
  • Ember a rendszerben vs. ember a rendszeren kívüli irányítási paradigmák
  • Megosztott felelősség tervezők, felhasználók és intézmények között

Etikai kockázatértékelés és kockázatkezelés

  • Kockázatkép és kritikus hibaelemzés az ügynöktervezésben
  • Védőintézkedések és kikapcsoló mechanizmusok
  • Eltérés, diszkrimináció és igazságosság auditálása

Governancatervezés és intézményi felügyelet

  • Felelős AI-vernanc alapelvei
  • Több érdekeltségi csoport felügyeleti modelljei és auditok
  • Önálló ügynököknek megfelelő engedélyezési keretrendszerek tervezése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Mesék a mesterséges intelligencia rendszerek és az önálló tanuló rendszerek alapjai
  • Ismeret az önálló ügynökök és alkalmazásaikról
  • Tudás a technológiai politikában érvényes etikai és jogi keretekről

Célközönség

  • AI-etikai szakemberek
  • Politikai döntéshozók és szabályozók
  • Haladó AI szakemberek és kutatók
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák