Etyka i odpowiedzialność w erze AI DM-SL>EtyOdpAI
Tematyka obejmuje czternaście zagadnień w dwóch częściach:
Część I: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i teorii informacji
1. System binarny i teoria informacji Shannona
2. Problem myślenia maszyn – koncepcje Alana Turinga
3. Sztuczna inteligencja – symulowanie czy odtwarzanie ludzkiego umysłu? Analizy Johna Searle’a
4. Funkcjonowanie ludzkiego mózgu i problem samoświadomości AI – perspektywa Rogera Penrose’a
5. Współczesne sukcesy AI – LLM, ChatGPT i pokrewne projekty
Część II: Zastosowania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach i związane z nimi wyzwania etyczne
6. Rola AI w obronności i działaniach wojennych – strategie, technologie i etyczne dylematy
7. Zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej – innowacje, efektywność i etyczne aspekty
8. Sztuczna inteligencja w kontekście bezpieczeństwa publicznego i osobistego – regulacje, wyzwania i perspektywy.
9. Zastosowania sztucznej inteligencji w nauce i edukacji – przegląd technik i wynikające z nich korzyści
10. Sztuczna inteligencja w dziennikarstwie – wpływ, możliwości i wyzwania
11. Interakcje między AI a social media – implementacje i ich konsekwencje
12. Zastosowania AI w prawie i wymiarze sprawiedliwości – analizy, perspektywy i etyczne implikacje
13. Transhumanizm – konsekwencje etyczne, tożsamość i wartość ludzkiej natury
14. Kościół wobec sztucznej inteligencji
15. Test końcowy i podsumowanie wykładów
Tryb zajęć
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po zakończeniu wykładu student:
1. Wiedza:
a) Rozumie kluczowe pojęcia związane z teorią informacji, sztuczną inteligencją oraz wyzwaniami związanymi z jej zastosowaniem.
b) Zna zasady etyczne oraz dylematy związane z zastosowaniami AI w różnych obszarach życia społecznego.
2. Umiejętności:
a) Potrafi analizować etyczne aspekty związane z rozwojem i zastosowaniem AI w społeczeństwie.
b) Umie ocenić wpływ AI na wybrane sektory oraz uzasadnić stanowisko w dyskusji na temat zastosowań i regulacji AI.
3. Kompetencje społeczne:
a) Jest świadomy odpowiedzialności społecznej związanej z projektowaniem oraz wykorzystywaniem technologii AI.
b) Dba o etyczne aspekty rozwoju technologii, kierując się dobrem społecznym i prywatnością jednostek.
Kryteria oceniania
1) Kolokwia pisemne weryfikujące wiedzę.
2) Projekty praktyczne oraz analizy case study – w czasie wykładów (prace w grupach, indywidualne wypowiedzi)
1) Aktywność na zajęciach: 10%
2) Bieżące prace pisemne: 40%
3) Opracowania na zajęciach: 20%
4) Obowiązkowa obecność na minimum 80% wykładów (tj. 12 z 15): 30%
Praktyki zawodowe
nie dotyczy
Literatura
Poniższe pozycje są lekturą obowiązkową:
Kloch J. (2017) Sztuczna inteligencja a umysł. Geneza AI – Turing – Searle – Penrose (plik w MS Teams)
„The Imitation Game” (fabularyzowany film dokumentalny)
Walsh T. (2018), To żyje! Sztuczna inteligencja od logicznego fortepianu po zabójcze roboty, PWN (udostępnione fragmenty)
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: