自主 AI 代理的倫理與治理培訓
自主 AI 代理正迅速整合至防禦、醫療、金融及基礎設施等各領域的決策流程中。隨著這些系統獲得更高的自主性，亟需建立穩健的倫理框架、治理機制與監管監督，以指引其設計與部署。
本課程為講師主導的線上或現場實地培訓，旨在幫助進階專業人員深入探討在真實環境中部署自主 AI 代理所涉及的倫理、社會及監管影響。
完成本培訓後，學員將能夠：
- 分析自主 AI 代理所引發的倫理風險與道德困境。
- 評估適用於高風險 AI 部署的治理框架與監管模式。
- 評估自主系統中的問責、可解釋性與透明度機制。
- 制定策略，使 AI 代理的行為符合法律、倫理與社會價值觀。
課程形式
- 互動式講解與討論。
- 案例研究與角色扮演模擬。
- 對治理模式與倫理框架進行實務分析。
課程客製化選項
- 如需針對此課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。
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課程簡介
自主系統中的倫理基礎
- 定義 AI 代理中的自主性
- 應用於機器行為的主要倫理理論
- 利益相關者觀點與價值敏感設計
社會風險與高風險應用場景
- 公共安全保障、醫療與防禦領域中的自主代理
- 人機協作與信任邊界
- 非預期後果與風險放大場景
法律與監管環境
- AI 立法與政策趨勢概覽（歐盟 AI 法案、NIST、OECD）
- AI 代理的問責、法律責任與法律主體地位
- 全球治理倡議與缺口
可解釋性與決策透明度
- 黑盒自主決策的挑戰
- 設計可解釋且可審計的代理
- 透明度工具與框架（例如：模型卡片、資料表）
對齊、控制與道德責任
- 針對代理行為的 AI 對齊策略
- 人在回路（Human-in-the-loop）與人在監控（Human-on-the-loop）控制範式
- 設計者、使用者與機構間的共同責任
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
- 保障措施與緊急停止機制
- 偏見、歧視與公平性審計
治理設計與機構監督
- 負責任 AI 治理原則
- 多利益相關者監督模式與審計
- 為自主代理設計合規框架
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 AI 系統與機器學習基礎知識
- 熟悉自主代理及其應用場景
- 了解技術政策中的倫理與法律框架
適用對象
- AI 倫理學家
- 政策制定者與監管機構人員
- 進階 AI 實務專家與研究人員
14 小時
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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