Kursplan

Grunnleggende etikk i autonome systemer

  • Definere autonomi hos AI-agenter
  • Nøkkel etiske teorier brukt på maskinadferd
  • Interessentperspektiver og verdi-følsom design

Samfunnsrisiko og høyrisikosituasjoner Use Case

  • Autonome agenter innen offentlig sikkerhet, helse og forsvar
  • Samarbeid mellom mennesker og AI og grenser for tillit
  • Scenarier med uønskede konsekvenser og risikoforsterkning

Juridisk og regulerende landskap

  • Oversikt over AI-lovgivning og politiske tendenser (EU AI-loven, NIST, OECD)
  • Ansvar, ansvarsrett og juridisk personlighet hos AI-agenter
  • Globale styremodeller og gap

Forklarbarhet og beslutningstransparens

  • Utfordringer ved autonome beslutningsprosesser i svart bok
  • Design for forklarbare og sjekkbare agenter
  • Transparensverktøy og rammeverk (e.g., modellkort, datasett)

Samstemming, kontroll og moralsk ansvar

  • AI-samstemmingsstrategier for agentadferd
  • Human-in-the-loop vs. human-on-the-loop-kontrollparadigmer
  • Delt ansvar mellom designere, brukere og institusjoner

Etisk risikovurdering og reduksjon

  • Risikokartlegging og kritisk feilanalyse i agentdesign
  • Sikkerhetsforanstaltninger og avslutningsmekanismer
  • Bias, diskriminering og rettferdighetskontroll

Governingsdesign og institusjonell overvåkning

  • Prinsipper for ansvarlig AI-styring
  • Multistakeholder-overvåkningsmodeller og revisjoner
  • Design av overholdelsesrammeverk for autonome agenter

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Forståelse av AI-systemer og grunnleggende maskinlæringsprinsipper
  • Kjennskap til autonome agenter og deres anvendelser
  • Kunnskap om etiske og juridiske rammeverk innen teknologipolitikk

Målgruppe

  • AI-etikere
  • Politiskere og reguleringsmyndigheter
  • Avanserte AI-praktikere og forskere
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories