91257 - ETHICS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Scheda insegnamento

  • Docente Giovanni Sartor

  • Crediti formativi 6

  • SSD IUS/20

  • Lingua di insegnamento Inglese

  • Campus di Bologna

  • Corso Laurea Magistrale in Artificial intelligence (cod. 9063)

Anno Accademico 2021/2022

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine dell'attività formativa, lo studente comprende i principali aspetti etici collegati alla creazione e all'uso di sistemi di intelligenza artificiale. Lo studente è capace di ragionare criticamente sui principali problemi di etica delle macchine collegati a sistemi AI dotati di capacità di decisione autonoma ed è capace di valutare l'impatto degli aspetti etici e legali dei sistemi di AI.

Contenuti

Il corso si propone di fornire una panoramica approfondita delle numerose questioni etiche e sociali sollevate dalle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (ICT), con particolare attenzione all'Intelligenza Artificiale e al suo impatto sulla società e sugli individui.
Gli studenti impareranno a conoscere le principali sfide sociali ed etiche  poste dalle ICTs e come affrontarle in modo critico. L'analisi concettuale sarà supportata dalla discussione di casi di studio pratici.
Gli studenti Erasmus seguono lo stesso programma degli studenti regolari.

Contenuti del corso:

  • Introduzione all'etica
  • Tecnologie dell'informazione, comportamento mirato e intelligenza;
  • Singolarità e superintelligenza;
  • Agente artificiale, libero arbitrio, coscienza;
  • Agenti artificiali e responsabilità;
  • Etica delle macchine;
  • Etica dell'IA e roboetica;
  • Machine Learning, Big Data e problemi di bias e discriminazione;
  • Antropomorfismo, Interazione Umano/Computer/Robot (HCI, HRI) e dignità umana; IA e fiducia;
  • Human in the loop, Sicurezza e Responsabilità;
  • Spiegabilità e trasparenza dell'intelligenza artificiale;
  • Valutazione dei casi d'uso dell'IA. Scenari Socio-Tecnici
  • Valutazione dei casi d'uso dell'IA. Tensioni etiche, Compensazioni.
  • Possibili casi d'uso:
  • Robot militari e sistemi d'arma autonomi;
  • Veicoli a guida autonoma;
  • Sistemi esperti: COMPAS, Watson, ....;
  • Aviazione e gestione del traffico aereo;
  • AI e creatività artistica (TheNextRembrandt, Obvious Art, Shimon, ...);
  • Etica dell'AI nella sanità
  • Rilevanza legale dell'etica dell'IA
  • Ethical Business
  • IA e privacy
  • Modelli computabili di norme giuridiche ed etiche e del ragionamento (con esercizi)

Testi/Bibliografia

Le slide e il materiale didattico (obbligatorio e facoltativo) saranno forniti durante il corso e saranno resi disponibili sul sito web del corso su Insegnamenti online.

Metodi didattici

Le lezioni sono tenute dal Prof. Sartor con il supporto di collaboratori.

Invitiamo gli studenti a partecipare attivamente alle lezioni e a discutere con i docenti e con gli altri studenti le novità e gli eventi relativi ai temi del corso.

Durante il corso gli studenti avranno la possibilità di partecipare a lezioni e seminari tenuti da docenti ed esperti (di filosofia, diritto e informatica) sui temi del corso.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La valutazione dell'apprendimento si divide in due parti, entrambe obbligatorie: una presentazione orale su un tema proposto dal docente e una prova scritta su tutto il programma del corso.

La prima parte consiste in una presentazione su argomenti selezionati e proposti agli studenti da parte del docente.
Gli studenti sono invitati a formare dei gruppi, sviluppare un approfondimento su uno dei temi proposti e preparare una presentazione orale durante la quale ogni studente deve presentare una parte specifica per un tempo minimo comunicato dal docente. La valutazione della presentazione prevede un voto finale in trentesimi che riguarda i seguenti aspetti:

  • coerenza con il tema proposto
  • originalità
  • rispetto delle tempistiche
  • livello di approfondimento

La seconda parte della valutazione della didattica è composta da una parte scritta, obbligatoria.
Nella parte scritta, lo studente dovrà rispondere a domande chiuse o a risposta multipla sugli argomenti del corso. La prova scritta verrà somministrata utilizzando il quiz della piattaforma Moodle.

L'esame scritto durerà 1 ore. Non è possibile utilizzare testi e/o codici.

Il voto finale verrà calcolato utilizzando la media aritmetica delle due prove sostenute.

Gli studenti che non possono sostenere la prima parte per esigenze personali possono chiedere di effettuare una prova orale a compensazione della prima parte.

Strumenti a supporto della didattica

Slide e materiali didattici integrativi sui principali argomenti trattati, software (ad es. Rationale) per mostrare la struttura degli argomenti.

Sono previsti interventi di esperti, visione di specifici filmati, letture e materiali per l’approfondimento individuale.

Gli studenti che per ragioni dipendenti da disabilità o disturbi specifici dell’apprendimento (DSA) necessitino di strumenti compensativi potranno comunicare al Docente le loro esigenze in modo da concordare l’adozione degli accorgimenti più opportuni.

Tutte le informazioni relative al corso ed i materiali didattici integrativi saranno reperibili nel sito del corso su Insegnamenti online.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Giovanni Sartor