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。

自主系統中的倫理基礎

• 定義AI代理的自主性
• 應用於機器行為的關鍵倫理理論
• 利益相關者視角與價值敏感設計

社會風險與高風險Use Case

• 公共安全、健康和國防中的自主代理
• 人機協作與信任邊界
• 意外後果和風險放大的情境

法律與監管環境

• AI立法與政策趨勢概述（EU AI Act, NIST, OECD）
• AI代理的責任、法律責任與法律人格
• 全球治理倡議與差距

可解釋性與決策透明度

• 黑箱自主決策的挑戰
• 設計可解釋且可審計的代理
• 透明度工具與框架（如模型卡、數據表）

對齊、控制與道德責任

• AI代理行為的對齊策略
• 人在迴路與人在迴路外的控制範式
• 設計師、用戶與機構之間的共同責任

倫理風險評估與緩解

• 代理設計中的風險映射與關鍵失敗分析
• 安全措施與關閉機制
• 偏見、歧視與公平性審計

Go治理設計與機構監督

• 負責任的AI治理原則
• 多利益相關者監督模型與審計
• 設計自主代理的合規框架

總結與下一步