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 期間 14 時間

コース概要

自律システムの倫理の基礎

  • AIエージェントにおける自律性の定義
  • 機械の行動に応用される主要な倫理理論
  • ステークホルダーの視点と価値観重視の設計

社会的リスクとハイリスク使用ケース

  • 公共安全、健康、防衛における自律エージェント
  • 人間とAIの協働と信頼の境界
  • 意図しない結果とリスク増幅のシナリオ

法的および規制の状況

  • AI法案と政策トレンドの概要(EU AI法、NIST、OECD)
  • AIエージェントの説明責任、責任、法的主体性
  • グローバルなガバナンスイニシアチブとギャップ

説明可能性と意思決定の透明性

  • ブラックボックス型の自律的意思決定の課題
  • 説明可能で監査可能なエージェントの設計
  • 透明性ツールとフレームワーク(例:モデルカード、データシート)

整合性、制御、道徳的責任

  • エージェントの行動のためのAI整合性戦略
  • ヒューマン・イン・ザ・ループとヒューマン・オン・ザ・ループの制御パラダイム
  • 設計者、ユーザー、機関間の共有責任

倫理リスク評価と軽減

  • エージェント設計におけるリスクマッピングと重大な故障分析
  • セーフガードとオフスイッチメカニズム
  • バイアス、差別、フェアネス監査

ガバナンス設計と組織的監督

  • 責任あるAIガバナンスの原則
  • マルチステークホルダー監督モデルと監査
  • 自律エージェントのためのコンプライアンスフレームワークの設計

まとめと次のステップ

要求

  • AIシステムと機械学習の基礎知識
  • 自律エージェントとその応用への理解
  • テクノロジー政策における倫理および法制度に関する知識

対象読者

  • AI倫理学者
  • 政策立案者と規制当局者
  • 上級AI実務家と研究者

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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