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XuetangX

人工智能伦理

via XuetangX

Overview

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课程系统探讨人工智能发展过程中的伦理原则与实践挑战,从企业和工程师视角出发,深入分析AI技术应用中面临的公平性、透明性、隐私保护、安全性、人权保护和可持续发展等核心伦理问题,结合国内外典型案例和政策法规,培养学习者识别、分析和解决AI伦理问题的能力,推动AI技术向善、经济社会健康可持续发展。

学习目标

构建系统的 AI 伦理知识框架:理解人工智能伦理的核心概念、理论工具和分析方法,能够识别 AI 技术在研发、应用过程中的伦理风险点。

掌握伦理分析与决策能力:学会从技术、法律、社会、哲学等多视角评估 AI 应用的伦理合理性,具备在实际场景中权衡多方利益、制定伦理可行方案的初步能力。

深化对科技与社会关系的认知:明晰 AI 技术对人类社会结构、就业模式、价值观念的深远影响,建立“科技向善”的技术发展观,形成“将公众安全、健康和福祉置于首位”的职业伦理观。

获取跨学科的思维视角:融合计算机科学、哲学、法学、管理学、社会学等多领域知识,提升跨学科分析复杂问题的素养。

对接行业实践与政策要求:了解国内外 AI 伦理相关的政策规范和行业标准,为从事 AI 研发、管理、应用等工作提供合规与伦理层面的指导。





Syllabus

  • 第一章课程导论
    • 第一节 AI的发展
    • 第二节 AI 发展带来的伦理问题
    • 第三节 课程学习的目的与意义
  • 第二章 AI伦理的相关理论及政策
    • 第一节 三大伦理理论
    • 第二节 企业社会责任的三个基本理论
    • 第三节 AI 发展的原则
  • 第三章AI的公平性原则
    • 第一节 防止算法偏见原则
    • 第二节 数据公平原则
    • 第三节 信息茧房
  • 第四章AI 的透明性原则
    • 第一节 可解释性原则
    • 第二节 开放性原则
  • 第五章AI 的隐私保护原则
    • 第一节 数据安全
    • 第二节 用户同意
  • 第六章AI 的安全性原则
    • 第一节 系统安全
    • 第二节 稳定性
    • 第三节 责任明确
  • 第七章AI 的人权保护原则
    • 第一节 基本权利
    • 第二节 自主性
    • 第三节 就业影响
    • 第四节 社会公平
  • 第八章 AI的可持续发展原则
    • 第一节 绿色AI
    • 第二节:AI在可持续发展的深度实践
    • 第三节:AI在可持续发展的未来展望
  • 考试

    Taught by

    Taiyuan University of Science and Technology)

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