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課程簡介
自主系統中的倫理基礎
- 定義AI代理的自主性
- 應用於機器行爲的關鍵倫理理論
- 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、健康與國防中的自主代理
- 人機協作與信任邊界
- 意外後果與風險放大的場景
法律與監管環境
- AI立法與政策趨勢概述(歐盟AI法案、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
- 設計可解釋與可審計的代理
- 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對齊策略用於代理行爲
- 人在迴路與人在環路的控制範式
- 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故障分析
- 安全措施與緊急關閉機制
- 偏見、歧視與公平性審計
Go治理設計與機構監督
- 負責任AI治理的原則
- 多方利益相關者監督模型與審計
- 爲自主代理設計合規框架
總結與下一步
最低要求
- 理解AI系統和機器學習的基礎知識
- 熟悉自主代理及其應用
- 瞭解技術政策中的倫理和法律框架
受衆
- AI倫理學家
- 政策制定者和監管者
- 高級AI從業者和研究人員
14 時間:
客戶評論 (1)
培訓師即時回答問題。
Adrian
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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