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Schulungsübersicht
Grundlagen der Ethik in autonomen Systemen
- Definition von Autonomie bei KI-Agenten
- Anwendung wichtiger ethischer Theorien auf das Verhalten von Maschinen
- Ansichten der Stakeholder und wertesensitives Design
Gesellschaftliche Risiken und Hochrisiko-Fälle
- Autonome Agenten in der öffentlichen Sicherheit, im Gesundheitswesen und in der Verteidigung
- Mensch-KI-Kooperation und Vertrauensgrenzen
- Szenarien unbeabsichter Folgen und Risikoverstärkung
Rechtlicher und regulatorischer Rahmen
- Überblick über KI-Gesetzgebung und politische Trends (EU AI Act, NIST, OECD)
- Rechenschaftspflicht, Haftung und rechtliche Persönlichkeit von KI-Agenten
- Globale Governance-Initiativen und bestehende Lücken
Erklärbarkeit und Entscheidungstransparenz
- Herausforderungen der autonomen Entscheidungsfindung im Black-Box-Ansatz
- Gestaltung erklärbare und überprüfbare Agenten
- Transparenzwerkzeuge und -rahmenwerke (z. B. Modellkarten, Datenblätter)
Ausrichtung, Steuerung und moralische Verantwortung
- KI-Ausrichtungsstrategien für das Verhalten von Agenten
- Steuerungsparadigmen: Human-in-the-loop vs. Human-on-the-loop
- Gemeinsame Verantwortung zwischen Designern, Nutzern und Institutionen
Ethische Risikobewertung und -minderung
- Risikokartierung und Analyse kritischer Ausfälle im Agentendesign
- Schutzmaßnahmen und Notabschaltmechanismen
- Prüfung von Verzerrungen, Diskriminierung und Fairness
Governance-Design und institutionelle Aufsicht
- Prinzipien verantwortungsvoller KI-Governance
- Mehrere Stakeholder-Aufsichtsmodelle und Audits
- Gestaltung von Compliance-Rahmenwerken für autonome Agenten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von KI-Systemen und Machine-Learning-Grundlagen
- Vertrautheit mit autonomen Agenten und deren Anwendungen
- Kenntnis ethischer und rechtlicher Rahmenwerke in der Technologiepolitik
Zielgruppe
- KI-Ethiker
- Politische Entscheidungsträger und Regulierungsbehörden
- Fortgeschrittene KI-Praktiker und Forscher
14 Stunden
