Upravne informacije
| Naslov | Modeli zaupanja in količinska opredelitev zaupanja |
| Trajanje | 90 min |
| Modul | C |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Tehnična – prihodnja umetna inteligenca |
| Tema | Nastajajoča vrednotenja za modele okužb, povezanih z zdravstveno oskrbo |
Ključne besede
Zanesljivost, zaupanje,
Učni cilji
- Razumevanje zaupanja kot AI Virtue
- Razumeti ocenjevalni seznam za zaupanja vredno umetno inteligenco (ALTAI)
- Biti sposoben izvesti samoocenjevanje seznama ALTAI
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
- Nobenega
Neobvezno za študente
- Seznam Altai
Reference in ozadje za študente
- Floridi, L. (2021). Določitev pravil za izgradnjo zaupanja vredne umetne inteligence. Etika, upravljanje in politike v umetni inteligenci, 41–45.
Priporočeno za učitelje
- (AI HLEG) Strokovna skupina na visoki ravni za umetno inteligenco, etične smernice za zaupanja vredno umetno inteligenco, Evropska komisija, besedilo, april 2019. Dostop do: 26. oktobra 2020.
- Zerilli, J., Bhatt, U. & Weller, A. (2022). Kako preglednost modulira zaupanje v umetno inteligenco. Vzorci.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
- Uvod (10 min)
- Evropski pristop k zaupanju v umetno inteligenco (10 min)
- Človekova agencija in nadzor (15 min)
- Tehnična robustnost in varnost (5 min)
- Zasebnost in upravljanje podatkov (5 min)
- Transparentnost (15 min)
- Raznolikost, nediskriminacija in poštenost (10 min)
- Družbeni in okoljski vpliv
- Odgovornost
Obris
Priznanja
Nobenega
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).