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Temario del curso
Fundamentos de la ética en sistemas autónomos
- Definición de la autonomía en agentes de IA.
- Principales teorías éticas 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 impacto
- Agentes autónomos en seguridad pública, salud y defensa.
- Colaboración humano-IA y límites de la confianza.
- Escenarios de consecuencias no deseadas y amplificación de riesgos.
Panorama legal y regulatorio
- Resumen de la legislación y tendencias de políticas de IA (Ley de IA de la UE, NIST, OCDE).
- Responsabilidad, responsabilidad legal y personería jurídica de los agentes de IA.
- Iniciativas de gobernanza global y brechas existentes.
Explicabilidad y transparencia en la toma de decisiones
- Desafíos de la toma de decisiones autónoma tipo "caja negra".
- Diseño de agentes explicables y auditables.
- Herramientas y marcos de transparencia (p. ej., model cards, fichas de datos).
Alineación, control y responsabilidad moral
- Estrategias de alineación de IA para el comportamiento de agentes.
- Paradigmas de control humano-en-el-bucle vs. humano-sobre-el-bucle.
- Responsabilidad compartida entre diseñadores, usuarios e instituciones.
Evaluación y mitigación de riesgos éticos
- Mapeo de riesgos y análisis de fallas críticas en el diseño de agentes.
- Medidas de seguridad y mecanismos de corte de emergencia.
- Seguimiento de sesgos, discriminación y equidad.
Diseño de gobernanza y supervisión institucional
- Principios de la gobernanza de IA responsable.
- Modelos de supervisión multiparticipante 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.
- Familiaridad con 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.
- Profesionales e investigadores de IA de nivel avanzado.
14 Horas
