دوره هوش مصنوعی سازگار: طراحی سیستم‌های ایمن و اخلاقی

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌سازیم، نه تنها قدرتمند، بلکه ایمن، عادلانه و اخلاقی نیز باشند؟

با پیشرفت سریع هوش مصنوعی، اطمینان از سازگاری آن با ارزش‌های انسانی و استانداردهای اخلاقی، به یکی از مهم‌ترین چالش‌ها و اولویت‌های عصر حاضر تبدیل شده است. دوره “هوش مصنوعی سازگار” به طور خاص به این موضوع حیاتی پرداخته و شما را با اصول، چارچوب‌ها و تکنیک‌های طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی ایمن، قابل اعتماد و اخلاقی آشنا می‌کند.

هدف اصلی این دوره چیست؟

هدف اصلی این دوره، توانمندسازی متخصصان و علاقه‌مندان حوزه هوش مصنوعی برای درک و پیاده‌سازی مفاهیم “هوش مصنوعی سازگار” (AI Alignment) است. پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• اهمیت ایمنی و اخلاق در هوش مصنوعی را درک کنید.
• ریسک‌ها و چالش‌های مرتبط با سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته را شناسایی کنید.
• اصول کلیدی هوش مصنوعی سازگار، مانند شفافیت (Transparency)، پاسخگویی (Accountability) و انصاف (Fairness) را بیاموزید.
• تکنیک‌ها و رویکردهای عملی برای کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های هوش مصنوعی را فرا بگیرید.
• چارچوب‌های اخلاقی و سیاست‌گذاری‌های مرتبط با هوش مصنوعی را بشناسید.
• سیستم‌های هوش مصنوعی را با در نظر گرفتن ملاحظات ایمنی و اخلاقی طراحی و توسعه دهید.
• در بحث‌ها و تصمیم‌گیری‌های مرتبط با حکمرانی هوش مصنوعی مشارکت فعال داشته باشید.

مخاطبان دوره:

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

• مهندسان و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
• پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و اخلاق فناوری.
• مدیران پروژه و رهبران فنی که مسئولیت توسعه سیستم‌های AI را بر عهده دارند.
• سیاست‌گذاران و مشاوران در حوزه فناوری و هوش مصنوعی.
• دانشجویان و علاقه‌مندان به جنبه‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی.

پیش‌نیازها:

• آشنایی کلی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
• علاقه به مباحث اخلاق، ایمنی و حکمرانی در فناوری.

سرفصل‌های اصلی دوره:

1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی سازگار و اخلاق در AI:

   • چرا ایمنی و اخلاق در AI حیاتی است؟
   • معرفی مفاهیم کلیدی: هوش مصنوعی سازگار (AI Alignment)، هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)، هوش مصنوعی مسئولانه (Responsible AI).
   • چالش‌های اخلاقی نوظهور در AI (مانند خودمختاری، حریم خصوصی، تأثیر بر اشتغال).

2. ریسک‌ها و چالش‌های سیستم‌های هوش مصنوعی:

   • سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها و راهکارهای مقابله با آن.
   • قابلیت تفسیر و توضیح‌پذیری (Interpretability & Explainability – XAI).
   • امنیت و مقاومت در برابر حملات (Adversarial Robustness).
   • مشکل کنترل (Control Problem) و چالش‌های سیستم‌های فوق هوشمند.

3. اصول طراحی هوش مصنوعی ایمن و اخلاقی:

   • انصاف (Fairness): معیارهای مختلف انصاف و روش‌های اندازه‌گیری و تضمین آن.
   • شفافیت (Transparency): درک نحوه عملکرد مدل‌ها.
   • پاسخگویی (Accountability): تعیین مسئولیت در قبال تصمیمات AI.
   • قابلیت اطمینان (Reliability) و استحکام (Robustness): اطمینان از عملکرد صحیح و پایدار.
   • حریم خصوصی (Privacy): حفاظت از داده‌های حساس.

4. تکنیک‌های عملی برای پیاده‌سازی:

   • روش‌های تشخیص و کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها.
   • استفاده از تکنیک‌های XAI برای توضیح تصمیمات مدل.
   • روش‌های آزمون و اعتبارسنجی مدل‌ها از منظر ایمنی و اخلاق.
   • طراحی معیارهای ارزیابی اخلاقی برای سیستم‌های AI.

5. چارچوب‌ها، استانداردها و سیاست‌گذاری:

   • مروری بر چارچوب‌های اخلاقی ارائه‌شده توسط سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ.
   • استانداردهای بین‌المللی مرتبط با هوش مصنوعی.
   • قوانین و مقررات نوظهور در حوزه AI (مانند AI Act اتحادیه اروپا).

6. مطالعات موردی (Case Studies):

   • بررسی نمونه‌های واقعی از چالش‌های اخلاقی در AI و راه‌حل‌های ارائه‌شده.
   • تحلیل سیستم‌های AI در حوزه‌های حساس مانند پزشکی، مالی و عدالت کیفری.

7. آینده هوش مصنوعی سازگار:

   • روندهای تحقیقاتی در زمینه AI Alignment.
   • نقش جامعه در شکل‌دهی به آینده هوش مصنوعی.

با گذراندن این دوره، شما نه تنها به یک متخصص فنی، بلکه به یک مدافع هوش مصنوعی مسئولانه و سازگار تبدیل خواهید شد که می‌تواند آینده‌ای بهتر و ایمن‌تر را با کمک هوش مصنوعی رقم بزند.