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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos de la ética en sistemas autónomos
- Definiendo la autonomía en los agentes de IA
- Teorías éticas clave aplicadas al comportamiento de las máquinas
- Perspectivas de las partes interesadas y diseño sensible a los valores
Riesgos sociales y casos de uso de alto riesgo
- Agentes autónomos en seguridad pública, salud y defensa
- Colaboración humano-IA y límites de confianza
- Escenarios de consecuencias no intencionadas y amplificación de riesgos
Entorno legal y regulatorio
- Resumen de la legislación y tendencias de política de IA (Reglamento de IA de la UE, NIST, OCDE)
- Responsabilidad, responsabilidad civil y personería legal 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 en "caja negra"
- Diseño de agentes explicables y auditables
- Herramientas y marcos de transparencia (p. ej., tarjetas de modelo, fichas de datos)
Alineación, control y responsabilidad moral
- Estrategias de alineación de IA para el comportamiento de los agentes
- Paradigmas de control: humano en el bucle (human-in-the-loop) vs. humano sobre el bucle (human-on-the-loop)
- 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
- Medidas de seguridad y mecanismos de apagado
- Auditoría de sesgos, 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
- Conocimiento de los agentes autónomos y sus aplicaciones
- Conocimiento de los marcos éticos y legales en la política tecnológica
Público objetivo
- Éticos de IA
- Formuladores de políticas y reguladores
- Practicantes e investigadores avanzados de IA