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《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
执笔人
司华友
审定人
专业评定小组
制定时间
2025年01月
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1
H
课程目标2
H
课程目标3
H
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
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