Ethics and Governance of Autonomous AI Agents

• 理解AI系统和机器学习的基础知识
• 熟悉自主代理及其应用
• 了解技术政策中的伦理和法律框架

受众

• AI伦理学家
• 政策制定者和监管者
• 高级AI从业者和研究人员

自主AI代理正在迅速融入国防、医疗、金融和基础设施等领域的决策过程中。随着这些系统获得更大的独立性和自主性，迫切需要建立强大的伦理框架、治理机制和监管监督，以指导其设计和部署。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），旨在帮助高级专业人员探索在现实环境中部署自主AI代理的伦理、社会和监管影响。

培训结束后，学员将能够：

• 分析自主AI代理带来的伦理风险和道德困境。
• 评估与高风险AI部署相关的治理框架和监管模式。
• 评估自主系统中的问责、可解释性和透明度机制。
• 制定策略，使AI代理行为与法律、伦理和社会价值观保持一致。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 案例研究与角色扮演模拟。
• 实践分析治理模型和伦理框架。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

自主系统中的伦理基础

• 定义AI代理的自主性
• 应用于机器行为的关键伦理理论
• 利益相关者视角与价值敏感设计

社会风险与高风险Use Case

• 公共安全、健康和国防中的自主代理
• 人机协作与信任边界
• 意外后果和风险放大的情境

法律与监管环境

• AI立法与政策趋势概述（EU AI Act, NIST, OECD）
• AI代理的责任、法律责任与法律人格
• 全球治理倡议与差距

可解释性与决策透明度

• 黑箱自主决策的挑战
• 设计可解释且可审计的代理
• 透明度工具与框架（如模型卡、数据表）

对齐、控制与道德责任

• AI代理行为的对齐策略
• 人在回路与人在回路外的控制范式
• 设计师、用户与机构之间的共同责任

伦理风险评估与缓解

• 代理设计中的风险映射与关键失败分析
• 安全措施与关闭机制
• 偏见、歧视与公平性审计

Go治理设计与机构监督

• 负责任的AI治理原则
• 多利益相关者监督模型与审计
• 设计自主代理的合规框架

总结与下一步