Ethics and Governance of Autonomous AI Agents

Prerequisites:

• Zrozumienie systemów AI i podstaw uczenia maszynowego
• Znajomość agentów autonomicznych i ich zastosowań
• Wiedza na temat ram etycznych i prawnych w polityce technologicznej

Grupa docelowa

• Etycy AI
• Politycy i regulatorzy
• Zaawansowani praktycy i badacze AI

Overview:

Autonomiczne agenty AI są szybko integrowane w procesy podejmowania decyzji w różnych sektorach, takich jak obrona, opieka zdrowotna, finanse i infrastruktura. W miarę jak te systemy zdobywają większą niezależność i autonomię, istnieje pilna potrzeba solidnych ram etycznych, mechanizmów zarządzania i regulacyjnej kontroli, aby kierować ich projektowaniem i wdrażaniem.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zbadać etyczne, społeczne i regulacyjne implikacje wdrażania autonomicznych agentów AI w rzeczywistych środowiskach.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Analizować etyczne ryzyka i moralne dylematy związane z autonomicznymi agentami AI.
• Oceniać ramy zarządzania i modele regulacyjne dotyczące wdrażania AI o wysokim ryzyku.
• Oceniać mechanizmy odpowiedzialności, wyjaśnialności i przejrzystości w autonomicznych systemach.
• Rozwijać strategie dla dostosowania zachowania agentów AI do praw, wartości etycznych i społecznych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Przykłady i symulacje ról.
• Praktyczna analiza modeli zarządzania i ram etycznych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.

Course Outline:

Podstawy etyki w systemach autonomicznych

• Definiowanie autonomii w agencjach AI
• Kluczowe teorie etyczne stosowane do zachowania maszyn
• Perspektywy interesariuszy i projektowanie wrażliwe na wartości

Ryzyka społeczne i sytuacje wysokiego ryzyka

• Autonomiczne agencje w dziedzinie bezpieczeństwa publicznego, zdrowia i obrony
• Współpraca człowiek-AI i granice zaufania
• Scenariusze nieplanowanych konsekwencji i wzmocnienia ryzyka

Krajobraz prawny i regulacyjny

• Przegląd legislacji dotyczącej sztucznej inteligencji i trendów politycznych (Ustawy o AI UE, NIST, OECD)
• Odpowiedzialność, odpowiedzialność cywilna i osobowość prawna agentów AI
• Globalne inicjatywy rządowe i luki

Wyjaśnialność i przejrzystość decyzji

• Wyzwania zautomatyzowanych decyzji autonomicznych czarnej skrzynki
• Projektowanie agentów wyjaśnialnych i audytowalnych
• Narzędzia i ramy przejrzystości (np. karty modeli, arkusze danych)

Wyrównanie, kontrola i odpowiedzialność moralna

• Strategie wyrównania AI dla zachowania agentów
• Paradygmaty kontroli człowiek w pętli vs. człowiek na pętli
• Wspólna odpowiedzialność między projektantami, użytkownikami i instytucjami

Ocena i łagodzenie ryzyka etycznego

• Mapowanie ryzyka i analiza krytycznych awarii w projektowaniu agentów
• Mechanizmy ochrony i wyłączników awaryjnych
• Audytowanie uprzedzeń, dyskryminacji i sprawiedliwości

Projektowanie zarządzania i nadzór instytucjonalny

• Zasady odpowiedzialnego zarządzania AI
• Modele nadzoru wielostronnego i audytów
• Projektowanie ram zarządzania zgodnością dla autonomicznych agentów

Podsumowanie i następne kroki