91257 - ETHICS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Anno Accademico 2020/2021

  • Docente: Giovanni Sartor
  • Crediti formativi: 6
  • SSD: IUS/20
  • Lingua di insegnamento: Inglese
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Artificial intelligence (cod. 9063)

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

L'esame comprende una parte scritta, obbligatoria, e una parte orale, facoltativa.

Nella parte scritta, lo studente dovrà rispondere a domande aperte sugli argomenti del corso. Per rispondere alle domande, lo studente compilerà gli appositi campi del modulo d'esame ed eventualmente proseguirà sul retro dello stesso.

L'esame scritto durerà 2 ore. Non è possibile utilizzare testi e/o codici.

Circa una settimana dopo l'esame, pubblicheremo i risultati.

Gli studenti che ottengono un punteggio di almeno 18 punti nell'esame scritto hanno la seguente possibilità di scelta:

  1. possono chiedere che il voto ottenuto nell'esame scritto sia registrato come voto finale; oppure
  2. possono venire all'esame orale e chiedere un'ulteriore domanda per migliorare il loro voto. L'esame orale è facoltativo e può anche comportare una diminuzione del punteggio ottenuto nell'esame scritto.

Nel caso 1), lo studente invierà un messaggio di posta elettronica a informaticagiuridicags.adm@gmail.com, contenente le seguenti informazioni:

  • nome e cognome
  • matricola
  • data dell'esame scritto
  • accettazione esplicita del voto così come pubblicato sul sito web del corso

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