Considerazioni etiche nell'uso dell'AI.

Modulo 1: le Considerazioni Etiche nell'AI Panoramica sull'AI e il suo impatto sulle società moderne Perché è importante considerare l'etica nell'uso dell'AI Obiettivi del corso: esplorare i dilemmi etici e come affrontarli Modulo 2: Definizione di Etica nell'Intelligenza Artificiale Cosa si intende per etica nell'AI e perché è un argomento complesso Principi etici fondamentali (giustizia, trasparenza, autonomia, non discriminazione) Differenze tra etica tecnologica, etica professionale e etica sociale Modulo 3: Bias e Discriminazione nei Sistemi AI Come i bias nei dati possono influenzare le decisioni dell'AI Esempi di discriminazione nei modelli di AI (razza, genere, orientamento sessuale, ecc.) Strategie per ridurre e mitigare i bias nei modelli di AI Modulo 4: Trasparenza e Spiegabilità nell'AI Concetto di black box nell'AI: cosa succede quando i modelli sono opachi Importanza della trasparenza e della spiegabilità nei sistemi decisionali Tecniche per migliorare la spiegabilità dei modelli complessi Modulo 5: Responsabilità e Accountability nei Sistemi AI Chi è responsabile delle decisioni prese da un sistema AI? La questione della responsabilità legale per danni causati da errori di AI Modelli di responsabilità condivisa tra sviluppatori, utenti e organizzazioni Modulo 6: Autonomia e Decisori Umani nell'AI Riflessione sull'autonomia dei sistemi AI: fino a che punto possiamo affidare decisioni a un'intelligenza artificiale? Il ruolo dell'umano nel processo decisionale automatizzato Come bilanciare le decisioni AI con l'intervento umano Modulo 7: AI e Privacy dei Dati Rischi legati alla privacy e alla sicurezza dei dati trattati dall'AI L'uso dell'AI per la raccolta e l'elaborazione di dati sensibili (sorveglianza, riconoscimento facciale, ecc.) Regolamenti e normative sulla privacy (come il GDPR) e il loro impatto sull'AI Modulo 8: Intelligenza Artificiale e Lavoro Impatti dell'AI sul mercato del lavoro: automazione e disoccupazione Il futuro del lavoro in un mondo con AI Come affrontare i cambiamenti sociali ed economici causati dall'introduzione dell'AI Modulo 9: AI e Giustizia Sociale Come l'AI può influenzare la giustizia sociale e l'accesso equo alle risorse L'uso dell'AI nei sistemi giudiziari: vantaggi e rischi Etica nell'uso dell'AI per applicazioni sensibili, come la sorveglianza e la previsione della criminalità Modulo 10: AI e Impatti Ambientali L'impronta ecologica dell'AI: il consumo energetico dei modelli di deep learning Soluzioni etiche per ridurre l'impatto ambientale dei sistemi AI Come l'AI può essere utilizzata per combattere i cambiamenti climatici Modulo 11: Etica nell'AI e nei Dati di Addestramento L'importanza di dati etici nell'addestramento dell'AI La protezione dei diritti umani e la qualità dei dati Problemi legati ai dati di bassa qualità e le loro implicazioni etiche Modulo 12: Regolamentazione dell'AI: Leggi e Politiche Etiche Panoramica sulle leggi e le normative internazionali sull'AI Il ruolo degli Stati e delle organizzazioni internazionali nella regolazione dell'AI Esempi di iniziative per regolare l'uso etico dell'AI (UE, USA, ecc.) Modulo 13: L'AI nella Medicina e nel Settore Sanitario L'uso dell'AI nella diagnosi medica e nei trattamenti personalizzati Riflessioni etiche sull'uso di AI in contesti sensibili come la salute La questione del consenso informato e della privacy dei pazienti Modulo 14: AI, Manipolazione e Deontologia Professionale Il rischio di manipolazione attraverso AI (fake news, deepfakes, propaganda) Etica e responsabilità dei professionisti che sviluppano e utilizzano l'AI Il codice etico per i professionisti nell'ambito dell'AI e della tecnologia Modulo 15: Sostenibilità e Futuro Etico dell'AI Come promuovere uno sviluppo responsabile e sostenibile dell'AI Visione etica a lungo termine per l'adozione dell'AI nella società Ruolo delle future generazioni di scienziati, ingegneri e decisori nella creazione di un'AI etica