Responsible AI in Software Development

• 对软件开发流程的基本理解
• 熟悉Agile、DevOps或一般软件项目实践

受众

• 合规团队
• 开发者
• 软件项目经理

Responsible AI in Software Development 是一门基础课程，探讨在软件开发过程中使用 AI 工具时的伦理、法律和治理问题。课程强调透明度、公平性、知识产权问题以及 AI 生成代码的安全部署。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望在其软件项目中确保 AI 使用符合伦理、合规且风险意识强的初级技术及非技术专业人员。

培训结束后，学员将能够：

• 识别并缓解与 AI 辅助开发相关的伦理和法律风险。
• 理解 AI 生成代码中的偏见，并评估其公平性。
• 管理与 AI 生成内容相关的软件许可和归属问题。
• 为开发团队建立 AI 使用的治理、政策和合规框架。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

负责任的AI基础

• 什么是负责任的AI，及其在软件开发中的重要性
• 原则：公平性、问责性、透明性和隐私
• 代码库中的伦理失败和AI滥用的示例

AI生成代码中的偏见与公平性

• LLM如何通过训练数据强化偏见
• 检测和修复有偏见或不安全的代码建议
• AI幻觉及大规模引入错误的风险

许可、归属和知识产权考虑

• 理解开源许可证（MIT、GPL、Copyleft）
• LLM生成的输出是否需要归属？
• 审计AI辅助代码中的第三方许可问题

AI辅助开发中的安全与合规性

• 确保代码安全性，避免来自LLM的不安全模式
• 遵守内部安全指南和行业法规
• AI辅助决策的可审计文档

开发团队的策略与治理

• 为软件团队制定内部AI使用策略
• 定义可接受的使用范围和警示信号
• 工具选择及AI助手的负责任引入

评估与审计AI输出

• 使用检查表评估生成内容的可信度
• 对AI生成的代码进行手动和自动审查
• 同行评审和签署流程的最佳实践

总结与下一步