《人工智能伦理》教学大纲

《人工智能伦理》教学大纲课程英文名EthicsofArtificialIntelligence课程代码03M0224学分1.0总学时16理论学时16实验学时0上机学时0实践学时0课程类别学科基础课课程性质选修课先修课程人工智能导论、机器学习等适用专业人工智能开课学院信息工程学院注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课；课程性质是指必修/限选/任选。课程地位与课程目标（一）课程地位随着科技的不断进步，人工智能（AI）已经成为21世纪最具革命性的技术之一。它不仅在改变着我们的工作方式，还在深刻影响着社会结构、伦理道德乃至人类自我认知：AI如何影响人类社会？我们又该如何负责任地发展这项技术？为了更好地理解AI的力量及其对个人和社会带来的挑战，开设该课程。本课程旨在为所有对此领域感兴趣的学生提供一个平台，共同探讨AI背后更深层次的问题。（二）课程目标通过探索思考人工智能伦理议题，并进行相关课程实践，达到本课程的课程目标：课程目标1：带领学生考察人工智能的技术和商业模式发展历程的基础上，引导学生分析、思考人工智能产生的政治、经济与社会挑战，促使学生学会结合法律基本原理理解相关现象，并探索问题解决方案。课程目标2：指导学生增进对与人工智能相关的网络法基本问题的了解，并在此基础上深入思考人工智能的商业模式和社会应用对现有法律制度的影响，特别是批判性辨析人工智能企业的兴起对法律提出了哪些变化与回应的要求。。课程目标3：指导学生了解、跟进了解人工智能在国内的发展趋势，培养学生的创新能力和实践精神，增强学生的社会责任感，树立强烈的爱国主义使命感与责任心，使其在未来的学习和工作中，能够更好地为社会发展贡献力量。二、课程目标达成的途径与方法课程主要以课堂教学为主，结合课堂讨论、课外作业、课程论文等途径和方式来达成。具体课程目标的达成途径与方法如下表所示。课程目标达成途径目标1通过分析真实世界中的AI应用案例，让学生理解理论与实践的结合，以及技术决策背后的伦理考量。目标2鼓励学生参与课堂讨论，培养批判性思维和解决问题的能力，启发学生批判性思考。目标3课堂教学、课程论文课程目标与相关毕业要求的对应关系课程目标课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）毕业要求2毕业要求3毕业要求8课程目标1H课程目标2H课程目标3H注：1.支撑强度分别填写H、M或L（其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。2.毕业要求应根据课程所在专业培养方案进行描述。3.通识选修课程可不填写上表。四、课程主要内容与基本要求该课程详细教学内容和方法如下所述：这一轮人工智能由来大数据大数据应用案例大数据时代关联分析机器学习可能的未来发展趋势思政融合点1：通过分析人工智能的发展过程，引入我国在该领域取得的巨大成就，激发学生的爱国主义热情、自豪感与使命感。AI向善的理论与实践主题思考：AI伦理与治理的根本问题技术改变世界，世界需要治理技术恶果源于人类自身，人工智能带来了哪些挑战“技术替代”甚嚣尘上，通用人工智能在哪里技术发展不断向前，人工智能如何治理前沿技术结合行业应用，如何明确治理责任AI的公平性主题思考全球AI治理进展和新动态人工智能与数据治理法律如何保障AI应用的公平性主题思辨：AI公平性的现状和趋势技术提升公平性，根源在于“人心”公平是动态概念，多重因素决定评估标准技术“偏见”为中性，解决方案基于社会语境技术标准和光同尘，AI现实求同存异AI与风险治理主题思考自动驾驶中的技术、风险与法律AI风险的事实、幻象与感知道阻且长，行则将——进入深水区的AI与企业实践AI系统风险分析主题思辨：AI是把双刃剑，风险和价值“皆在场”风险不只是概率，也具有社会维度AI的能力越大，责任越大AI正在代替人类决策，但可解释AI任重而道远思政融合点2：通过了解国家在人工智能领域的有关政策，及其国家在社会治理现代化上的努力和进展，以及通过构建经济、社会领域里的智能合约，实现社会公平、平等、公平、正义，加快实现伟大复兴的中国梦。AI决策的可靠性和可解释性主题思考从可解释AI到可理解AI：基于算法治理的视角人工智能：从“知其然”到“知其所以然”AI可靠性和可解释性：软件工程视角主题思辨：AI决策的可靠性和可解释性为何需要可解释与可靠性面对AI风险，公众有哪些诉求AI可靠性和可解释性有什么样的关系可信人工智能在实际应用中面临哪些挑战各方如何共同参与AI可靠性的发展强监管环境下，政府和企业如何联动用户数据隐私主题思考“伦理即服务”视角下的AI数据伦理治理人脸识别技术的法律规制框架算法中的“人”——基于“个人信息保护法”的观察主题对话：新时代的用户数据隐私宏观视角下的数据隐私如何看待用户和平台之间的关系主题思辨价值化条件下，如何减少对用户数据隐私的侵犯如何定义隐私如何保护个人数据隐私普通民众如何影响相关的政策制定包容性的AI主题思考无障碍与平等参与从爱到AI的变与不变：残障何以作为“人”的尺度面向无障碍应用的创新设计无形的障碍与包容性人工智能人工智能创新发展与伦理治理主题思辨：包容性AI——以人为本什么是包容性AI如何考虑包容性AI的成本效益人和AI到底应该是什么样的关系思政融合点3：鼓励学生通过互联网查阅文献、自学、小组研讨等方式，帮助学生以辩证的、战略的思维理解科技第一生产力对于国家建设与中华民族伟大复兴的重要意义。如何撰写一篇高质量的课程论文五、课程学时安排章节号教学内容学时数学生任务对应课程目标第1章这一轮人工智能由来可能的未来发展趋势2完成课后作业，包括文献查阅目标1-3第2章AI向善的理论与实践1.1主题思考：AI伦理与治理的根本问题2完成课后作业，包括文献查阅目标1-3第3章AI的公平性2.1主题思考2.2主题思辨：AI公平性的现状和趋势2完成课后作业，包括文献查阅目标1-3第4章AI与风险治理3.1主题思考3.2主题思辨：AI是把双刃剑，风险和价值“皆在场”2完成课后作业，包括案例分析设计目标1-3第5章AI决策的可靠性和可解释性4.1主题思考4.2主题思辨：AI决策的可靠性和可解释性2完成课后作业，包括案例分析设计目标1-3第6章用户数据隐私5.1主题思考5.2主题思辨：如何保护个人数据隐私2完成课后作业，包括案例分析设计目标1-3第7章包容性的AI6.1主题思考6.2主题思辨：包容性AI——以人为本2完成课后作业，包括案例分析设计目标1-3第9章如何撰写一篇高质量的课程论文2完成课后作业，包括案例分析设计目标1-3六、实践环节及基本要求课外文献查阅，课程论文撰写不少于16学时。除此之外，暂不设置课程实践内容。七、考核方式及成绩评定学生成绩的评定由过程考核和课程论文的成绩组成，其中，过程考核占30%，课程论文占70%。课程结束后，学生需完成一篇研究性论文。在课堂讲授主题中选择一个话题开展论述，并应在论述中合理参考、援引、评述相应课程阅读材料。每篇作业字数不少于5000字，不多于7000字，并应符合引证规范。考核内容考核方式评定标准（依据）占总成绩比例支撑课程目标过程考核含到课率、课堂讨论发言、平时作业等点名记录讨论发言记录作业批改成绩30%目标1-3期末考