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課程簡介

負責任AI的基礎

  • 什麼是負責任AI,以及它在軟體開發中的重要性
  • 原則:公平性、問責制、透明度和隱私
  • 代碼庫中倫理失敗和AI濫用的案例

AI生成代碼中的偏差與公平性

  • 大型語言模型如何透過訓練資料強化偏差
  • 檢測並糾正有偏見或不安全的代碼建議
  • AI幻覺及大量引入錯誤的風險

授權、歸屬和智慧財產權考量

  • 理解開源授權(MIT、GPL、Copyleft)
  • LLM生成的輸出是否需要歸屬?
  • 審查AI輔助代碼以發現第三方授權問題

AI輔助開發中的安全與合規

  • 確保代碼安全並避免來自大型語言模型的不安全模式
  • 符合內部安全指南和行業法規
  • 可審計的AI輔助決策文檔記錄

開發團隊的政策與治理

  • 為軟體團隊制定內部AI使用政策
  • 定義允許使用的範圍與紅線指標
  • 工具選擇及負責任地導入AI助手

評估和審計AI輸出

  • 使用清單來評估生成內容的可信度
  • 對AI生成的代碼進行人工和自動化審查
  • 同行審查和簽署流程的最佳實踐

總結與下一步

最低要求

  • 基本了解軟體開發工作流程
  • 熟悉敏捷開發、DevOps或一般軟體專案實踐

受眾

  • 合規團隊
  • 開發人員
  • 軟體專案經理
 7 小時

人數


每位參與者的報價

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