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Temario del curso
Fundamentos de la ética en sistemas autónomos
- Definición de autonomía en agentes de IA
- Principales teorías éticas aplicadas al comportamiento de las máquinas
- Perspectivas de las partes interesadas y diseño sensible a los valores
Riesgos sociales y casos de uso de alto riesgo
- Agentes autónomos en seguridad pública, salud y defensa
- Colaboración humano-IA y límites de la confianza
- Escenarios de consecuencias no deseadas y amplificación del riesgo
Contexto legal y regulatorio
- Visión general de la legislación y tendencias de política de IA (Ley de IA de la UE, NIST, OCDE)
- Rendición de cuentas, responsabilidad legal y personería jurídica de los agentes de IA
- Iniciativas de gobernanza global y brechas existentes
Explicabilidad y transparencia en la toma de decisiones
- Desafíos de la toma de decisiones autónoma de "caja negra"
- Diseño de agentes explicables y auditables
- Herramientas y marcos de transparencia (p. ej., tarjetas de modelos, hojas de datos)
Alineación, control y responsabilidad moral
- Estrategias de alineación de la IA para el comportamiento de agentes
- Paradigmas de control "humano en el bucle" vs. "humano sobre el bucle"
- Responsabilidad compartida entre diseñadores, usuarios e instituciones
Evaluación y mitigación de riesgos éticos
- Mapeo de riesgos y análisis de fallos críticos en el diseño de agentes
- Dispositivos de seguridad y mecanismos de interrupción (off-switch)
- Auditoría de sesgo, discriminación y equidad
Diseño de gobernanza y supervisión institucional
- Principios de gobernanza de IA responsable
- Modelos de supervisión multilateral y auditorías
- Diseño de marcos de cumplimiento para agentes autónomos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los sistemas de IA y los fundamentos del aprendizaje automático.
- Conocimiento de los agentes autónomos y sus aplicaciones.
- Conocimiento de los marcos éticos y legales en la política tecnológica.
Público objetivo
- Éticos de la IA.
- Tomadores de decisiones políticas y reguladores.
- Practicantes e investigadores avanzados en IA.
14 Horas
