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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