コース概要

倫理的な対話型AIの基礎

  • 対話型エージェントの歴史的進化
  • ダイアログシステムにおける核心的な倫理的課題
  • Grokと他の主要なAIモデルの比較

Grokのアーキテクチャと設計哲学の理解

  • モデル特性と対話スタイル
  • アライメント戦略と設計原則
  • 文脈における強みと既知の制限

バイアス、フェアネス、透明性の考慮点

  • 対話型出力におけるバイアスの特定と評価
  • フェアネスと包含性へのアプローチ
  • 透明性と説明可能性の課題

規制とガバナンスフレームワーク

  • 現在および新興の世界的AIポリシー
  • リスクに基づくガバナンスアプローチ
  • 対話型エージェントの監督戦略

社会的および政策的な影響

  • 対話型AIが公共ディスコースに与える影響
  • 高リスク環境での倫理的リスク
  • 責任あるイノベーションエコシステムの形成

実践におけるモデル動作の評価

  • シナリオに基づく動作評価
  • 不安全または望ましくない出力の特定
  • 倫理的評価基準の開発

対話型AIの未来方向性

  • 長期的なリスクと技術的軌道
  • 次世代対話システムにおけるGrokの位置づけ
  • 学際的協働の機会

倫理的な導入を戦略的に計画する

  • 機構の準備態勢の構築
  • 開発パイプラインへの倫理統合
  • 責任ある実装のための構造的な計画

まとめと次なるステップ

要求

  • AIガバナンス原則の理解
  • 機械学習または対話型AIの経験
  • ポリシーまたは規制フレームワークへの熟悉度

対象者

  • AI倫理学者
  • 政策立案者
  • AI研究者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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