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Programa do Curso

Fundamentos da Ética em Sistemas Autônomos

  • Definindo autonomia em agentes de IA
  • Principais teorias éticas aplicadas ao comportamento de máquinas
  • Perspectivas das partes interessadas e design sensível a valores

Riscos Sociais e Casos de Uso de Alto Risco

  • Agentes autônomos em segurança pública, saúde e defesa
  • Colaboração humano-IA e fronteiras de confiança
  • Cenários de consequências não intencionais e amplificação de riscos

Paisagem Legal e Regulatória

  • Visão geral da legislação de IA e tendências de política (EU AI Act, NIST, OCDE)
  • Responsabilidade, responsabilidade legal e personalidade jurídica de agentes de IA
  • Iniciativas de governança global e lacunas existentes

Explicabilidade e Transparência na Tomada de Decisão

  • Desafios da tomada de decisão autônoma em caixa-preta
  • Projetando agentes explicáveis e auditáveis
  • Ferramentas e estruturas de transparência (ex.: model cards, datasheets)

Alinhamento, Controle e Responsabilidade Moral

  • Estratégias de alinhamento de IA para o comportamento dos agentes
  • Paradigmas de controle humano-no-loop vs. humano-on-the-loop
  • Responsabilidade compartilhada entre projetistas, usuários e instituições

Avaliação e Mitigação de Riscos Éticos

  • Mapeamento de riscos e análise de falhas críticas no design do agente
  • Medidas de segurança e mecanismos de desligamento
  • Auditoria de viés, discriminação e justiça

Design de Governança e Supervisão Institucional

  • Princípios da governança responsável de IA
  • Modelos de supervisão multilaterais e auditorias
  • Projetando estruturas de conformidade para agentes autônomos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos sistemas de IA e fundamentos de aprendizado de máquina
  • Familiaridade com agentes autônomos e suas aplicações
  • Conhecimento de estruturas éticas e legais em políticas de tecnologia

Público-Alvo

  • Éticos de IA
  • Formulações de políticas e reguladores
  • Profissionais e pesquisadores avançados de IA
 14 Horas

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