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Durata 14 ore
Struttura del corso
Fondamenti dell'etica nei sistemi autonomi
- Definire l'autonomia negli agenti AI
- Principali teorie etiche applicate al comportamento delle macchine
- Perspettive degli stakeholder e progettazione sensibile ai valori
Rischi sociali e casi d'uso ad alto impatto
- Agenti autonomi in ambito di sicurezza pubblica, salute e difesa
- Collaborazione uomo-AI e confini della fiducia
- Scenari di conseguenze indesiderate e amplificazione del rischio
Scenario legale e regolamentare
- Panoramica sulla legislazione AI e sulle tendenze politiche (AI Act UE, NIST, OCSE)
- Responsabilità, colpa e personalità giuridica degli agenti AI
- Iniziative di governance globale e lacune normative
Spiegabilità e trasparenza decisionale
- Sfide del processo decisionale autonomo in "black box"
- Progettazione di agenti spiegabili e auditabili
- Strumenti e quadri per la trasparenza (es. model cards, datasheets)
Allineamento, controllo e responsabilità morale
- Strategie di allineamento AI per il comportamento degli agenti
- Paradigmi di controllo human-in-the-loop vs human-on-the-loop
- Responsabilità condivisa tra progettisti, utenti e istituzioni
Valutazione e mitigazione del rischio etico
- Mappatura dei rischi e analisi dei fallimenti critici nella progettazione degli agenti
- Misure di sicurezza e meccanismi di spegnimento
- Audit su bias, discriminazione e equità
Progettazione della governance e supervisione istituzionale
- Principi della governance responsabile dell'AI
- Modelli di supervisione multistakeholder e audit
- Progettazione di quadri di conformità per agenti autonomi
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei sistemi AI e delle basi del machine learning
- Familiarità con gli agenti autonomi e le loro applicazioni
- Conoscenza dei quadri etici e legali nella politica tecnologica
Pubblico
- Etici dell'AI
- Policymaker e regolatori
- Praticanti e ricercatori AI avanzati
