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Programa do Curso
Fundamentos da Ética em Sistemas Autônomos
- Definindo a autonomia em agentes de IA
- Principais teorias éticas aplicadas ao comportamento das máquinas
- Perspectivas de 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 limites de confiança
- Cenários de consequências não intencionais e amplificação de riscos
Paisagem Legal e Regulatória
- Visão geral da legislação e tendências de política de IA (EU AI Act, NIST, OCDE)
- Responsabilidade, responsabilidade legal e personalidade jurídica de agentes de IA
- Iniciativas de governança global e lacunas
Explicabilidade e Transparência nas Decisões
- Desafios da tomada de decisão autônoma em caixa-preta
- Design de 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 de agentes
- Paradigmas de controle human-in-the-loop vs. human-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 de agentes
- Dispositivos de segurança e mecanismos de desligamento
- Auditoria de viés, discriminação e equidade
Design de Governança e Supervisão Institucional
- Princípios da governança responsável de IA
- Modelos de supervisão e auditoria multiparticipante
- Design de 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
- Tomadores de decisão e reguladores
- Profissionais e pesquisadores avançados em IA
14 Horas
