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Temario del curso
Fundamentos de la ética en sistemas autónomos
- Definición de la autonomía en agentes de IA
- Principales teorías éticas aplicadas al comportamiento de las máquinas
- Perspectivas de los partes interesadas y diseño sensible a los valores
Riesgos sociales y casos de uso de alto impacto
- Agentes autónomos en seguridad pública, salud y defensa
- Colaboración humano-IA y límites de confianza
- Escenarios de consecuencias no deseadas y amplificación de riesgos
Paisaje legal y regulatorio
- Resumen de la legislación de IA y tendencias en políticas (Ley de IA de la UE, NIST, OCDE)
- Responsabilidad, responsabilidad civil y personalidad jurídica de los agentes de IA
- Iniciativas de gobernanza global y vacíos regulatorios
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 IA para el comportamiento de agentes
- Paradigmas de control humano en el circuito vs. humano en supervisión
- 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
- Mecanismos de salvaguarda y controles de apagado
- Auditoría de sesgo, discriminación y equidad
Diseño de gobernanza y supervisión institucional
- Principios de la gobernanza responsable de la IA
- 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
- Familiaridad con los agentes autónomos y sus aplicaciones
- Conocimiento de los marcos éticos y legales en la política tecnológica
Público objetivo
- Éticos en IA
- Tomadores de decisiones de políticas públicas y reguladores
- Profesionales y investigadores de IA de nivel avanzado
14 Horas
