在这些课程中，您将了解围绕AI的治理格局。您将了解AI与人类价值观的一致性以及与任何AI系统的创建和部署间接相关的外部影响，例如环境影响。您还将了解故意伤害和黑暗模式的AI系统，以及用于影响个人执行可能不符合他们最大利益的行为的欺骗性设计模式。
在这些课程中，您将了解围绕AI的治理格局。您将了解AI与人类价值观的一致性以及与任何AI系统的创建和部署间接相关的外部影响，例如环境影响。您还将了解故意伤害和黑暗模式的AI系统，以及用于影响个人执行可能不符合他们最大利益的行为的欺骗性设计模式。
管理主体是根据业务压力、监管义务、利益相关者期望和业务需求为各种IT计划分配责任的主体。就人工智能伦理而言，这意味着管理主体最终要对决策、行动和不作为负责。文化考虑、语言习俗和地理特征与道德人工智能相交，因为它基于人们在特定地方的生活和工作方式。
最后，这些课程将概述伯克曼克莱因中心确定的人工智能原则中的八个不同主题：隐私、责任、安全和保障、透明度和可解释性、公平和非歧视、人类对技术的控制、职业责任以及促进人类价值。
学习目标：
- 描述AI系统的治理结构
- 承认管理主体的责任
- 考虑AI伦理中的文化因素
你将掌握的技能
人工智能应用人工智能系统人工智能数据智能环境智能智能系统您将学到的内容
- 描述围绕人工智能系统的治理、监管和政策结构
- 认识治理机构对人工智能决策、行动和不作为所承担的责任
- 审视人工智能与人类价值观的一致性以及人工智能的非预期或不道德使用
- 考量人工智能伦理中的文化、语言和地理因素
- 识别外部影响和危害，包括环境影响和暗黑模式
- 回顾Berkman Klein Center确定的八项人工智能伦理原则主题
关键要点
- 治理机构根据业务压力、监管义务、利益相关者期望和业务需求分配信息技术举措的责任，并最终对人工智能的决策、行动和不作为负责。
- 人工智能伦理涉及与人类价值观的一致性，以及间接的外部影响，如环境影响。
- 暗黑模式是一种欺骗性设计模式，用于影响个人执行可能不符合其最佳利益的行动。
- 文化考量、语言惯例和地理特性与人工智能伦理相互交织，因为人工智能伦理基于人们在特定地方的生活和工作方式。
- Berkman Klein Center在人工智能原则中确定了八大主题：隐私、问责制、安全与保障、透明度与可解释性、公平与非歧视、人类对技术的控制、职业责任以及促进人类价值观。
常见问题
本课程涵盖哪些主题？
课程涵盖人工智能治理格局、人工智能与人类价值观的一致性、环境影响等外部影响、蓄意危害与暗黑模式、治理机构的责任、文化与语言及地理因素，以及Berkman Klein Center确定的八项人工智能伦理原则主题概述。
本课程中的暗黑模式是指什么？
暗黑模式是一种欺骗性设计模式，用于影响个人执行可能不符合其最佳利益的行动。
回顾了哪些人工智能伦理原则？
课程概述了Berkman Klein Center确定的八大主题：隐私、问责制、安全与保障、透明度与可解释性、公平与非歧视、人类对技术的控制、职业责任以及促进人类价值观。
本课程与哪些技能相关？
本课程与以下技能相关，包括人工智能应用、人工智能系统、人工智能、数据智能、环境智能以及智能系统。
字幕文稿
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(明亮的音乐) 许多组织已经拥有治理框架 为他们的信息技术或IT。 人工智能治理之间有很多相似之处 以及 IT 治理。 让我们从典型的 IT 治理结构开始。 国际标准组织(ISO)。 和国际电工委员会 (IEC)， 提供以下总体框架 关于 IT 治理。 管理机构是分配责任的机构 对于各种 IT 计划， 鉴于业务压力、监管义务、 利益相关者的期望和业务需求。 管理机构监督绩效 和管理者的一致性， 评估提案和计划 并指导战略和政策。 这个治理框架以人民为中心 和组织的流程，以确保 有适当的监督和问责制。 但归根结底，它是管理机构 负责组织的 对组织的利益相关者 他们对决策、行动和不行动负责。 这包括监督不足的情况 组织的某个领域。 就人工智能伦理而言，这意味着 管理机构负有最终责任 以确保采取适当的政策 围绕人工智能已经到位并遵循。 他们还负责评估所涉及的风险 在 IT 项目和技术使用中。 但人工智能的治理有所不同 从几个方面来说，它与典型的 IT 治理框架不同。 人工智能不仅仅是一个简单的工具。 它为 IT 框架增添了智能 及其运作的决策系统。 数据采集、清洗、分析、 和建模通常在人工智能系统中使用， 所以人工智能的治理应该包括具体的政策， 数据收集、完整性的流程和指南 并用于创建人工智能系统。 应该有一个框架 确保人工智能系统代表价值观 组织的利益相关者。 这包括边界的明确性 客户/供应商责任。 但没有任何具体考虑 为人工智能技术委托治理责任。 它仍由管理机构负责。 事实上，值得注意的是，责任 管理机构的权力不能被委托。
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