Panoramica delle Normative Globali: Legislazioni chiave sull’IA negli Stati Uniti, UE e altre regioni.
GDPR e Privacy: Implicazioni del GDPR e altre leggi sulla privacy per l’IA.
Conformità e Governance: Come garantire che i progetti di IA rispettino le normative vigenti.
Modulo 4: Bias e Fairness nei Sistemi di IA
Definizione di Bias: Tipi di bias (cognitivo, algoritmico, di campionamento) e loro impatti.
Metodi per Mitigare il Bias: Tecniche per riconoscere e ridurre il bias nei modelli di IA.
Fairness nell’IA: Strategie per garantire equità e giustizia nei sistemi automatizzati.
Modulo 5: Privacy e Protezione dei Dati
Principi di Privacy: Concetti fondamentali come il consenso, la minimizzazione dei dati, e l’anonimizzazione.
Sfide della Privacy nell’IA: Come l’IA può minare la privacy e possibili soluzioni.
Progettazione Privacy-First: Integrazione della privacy sin dalla fase di progettazione (Privacy by Design).
Modulo 6: Sorveglianza e Monitoraggio Etico
Sorveglianza e Libertà Civili: Impatti della sorveglianza basata su IA sulle libertà individuali.
Tecnologie di Sorveglianza: Facial recognition, tracciamento dei movimenti, e monitoraggio online.
Linee Guida Etiche: Come bilanciare la sicurezza pubblica con il rispetto dei diritti umani.
Modulo 7: Trasparenza e Spiegabilità (Explainable AI)
Importanza della Trasparenza: Perché è cruciale spiegare i modelli di IA.
Tecniche di Explainability: SHAP, LIME, e altre tecniche per rendere l’IA comprensibile.
Sfide nella Spiegabilità: Limiti e difficoltà nel rendere trasparenti modelli complessi.
Modulo 8: Responsabilità e Accountability
Responsabilità nell’IA: Chi risponde per gli errori dei sistemi automatizzati?
Accountability Frameworks: Strumenti per garantire la responsabilità nei progetti di IA.
Case Studies: Esempi di fallimenti etici e come potevano essere prevenuti.
Modulo 9: Diritti Umani e IA
Impatto sui Diritti Umani: Come l’IA può influenzare i diritti fondamentali.
IA e Giustizia Sociale: Garantire che l’IA promuova l’inclusione e la parità.
Strumenti di Valutazione: Metodi per valutare l’impatto dell’IA sui diritti umani.
Modulo 10: Etica e Automazione del Lavoro
Automazione e Mercato del Lavoro: Come l’IA sta cambiando il panorama lavorativo.
Sfide Etiche dell’Automazione: Disoccupazione tecnologica e le sue implicazioni sociali.
Politiche di Mitigazione: Strategie per affrontare gli impatti negativi dell’automazione.
Modulo 11: Decisionalità e IA
Decision-Making Algoritmico: Come gli algoritmi influenzano le decisioni importanti.
Etica nella Decisionalità Automatica: Questioni etiche legate alle decisioni prese da macchine.
Responsabilità nelle Decisioni: Assegnare la responsabilità per le decisioni automatizzate.
Modulo 12: Etica dell’Intelligenza Artificiale e Autonomia
IA e Autonomia Umana: Bilanciare l’autonomia delle persone con l’assistenza dell’IA.
Implicazioni Etiche dell’Autonomia: Rischi e benefici delle macchine autonome.
IA nelle Decisioni Critiche: Considerazioni etiche per l’uso dell’IA in settori come la medicina e la giustizia.
Modulo 13: Etica nell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
Implicazioni Etiche del NLP: Bias linguistico, manipolazione dell’informazione.
Etica dei Chatbot e degli Assistenti Virtuali: Interazione etica con gli utenti.
Manipolazione e Misinformazione: Come evitare che i modelli di NLP diffondano falsità.
Modulo 14: Intelligenza Artificiale e Società
IA e Disuguaglianza: Analisi di come l’IA può amplificare o ridurre le disuguaglianze sociali.
Impatto Sociale delle Tecnologie AI: Conseguenze positive e negative sulla società.
Coinvolgimento Pubblico: Importanza del dialogo pubblico sullo sviluppo dell’IA.
Modulo 15: Etica della Robotica e delle Macchine Autonome
Principi Etici per la Robotica: Autonomia, sicurezza e interazione umana.
Robot in Ambienti Sensibili: Etica nell’uso di robot in medicina, cura degli anziani, e militare.
Human-Robot Interaction (HRI): Questioni etiche nella convivenza e interazione tra umani e robot.
Modulo 16: Valutazione e Certificazione Etica dei Sistemi di IA
Frameworks di Valutazione Etica: Strumenti per valutare l’etica nei progetti di IA.
Certificazioni Etiche: Come ottenere certificazioni per sistemi di IA eticamente responsabili.
Auditing Etico: Processi per l’auditing etico dei sistemi di IA.
Modulo 17: Etica nell’IA e Sicurezza
Sicurezza nell’IA: Rischi associati a sistemi di IA non sicuri.
IA e Sicurezza Cibernetica: Protezione delle infrastrutture critiche e dei dati personali.
Prevenzione di Rischi Catastrofici: Come minimizzare i rischi di malfunzionamenti su larga scala.
Modulo 18: Etica nell’Intelligenza Artificiale e l’Ambiente
Impatto Ambientale dell’IA: Consumo energetico e sostenibilità delle tecnologie AI.
IA per la Sostenibilità: Come l’IA può contribuire alla soluzione dei problemi ambientali.
Considerazioni Etiche sull’Energia: Bilanciare i benefici dell’IA con il suo impatto ambientale.
Modulo 19: Comunicazione e Consapevolezza Etica
Comunicare l’Etica dell’IA: Come sensibilizzare il pubblico e i professionisti sull’importanza dell’etica nell’IA.
Insegnamento e Formazione Etica: Metodi per educare ingegneri e sviluppatori sui principi etici.
Coinvolgimento degli Stakeholder: Lavorare con le diverse parti interessate per promuovere pratiche etiche.
Modulo 20: Prospettive Future dell’Etica nell’Intelligenza Artificiale
Tendenze Emergenti nell’Etica dell’IA: Nuove sfide e aree di ricerca.
IA Generativa e le Sue Implicazioni Etiche: Esplorare i dilemmi etici posti dall’IA creativa.
Visione per il Futuro: Come costruire un futuro in cui l’IA sia allineata ai valori etici della società