Science, Engineering, AI & Data Ethics | 科学技術・AI倫理

Resumen

¿Quieres aprender a identificar y resolver problemas éticos cotidianos en ingeniería, ciencia e Inteligencia Artificial (IA)? ¡Si es así, este es el curso para ti! La ética juega un papel integral en la práctica de la ingeniería y la ciencia y recientemente ha sido impactada por la IA y el análisis de grandes datos. Este curso, originalmente lanzado en 2017, enseña la ética preventiva tradicional en ingeniería pero enfatiza la ética aspiracional. Se agregó un nuevo módulo que abarca temas de ética de IA y Datos, los cuales los ingenieros y científicos también deben comprender.

Los objetivos de aprendizaje de este curso son los siguientes:

1. Reconocer el significativo impacto social y ambiental de las soluciones de ingeniería/científicas.
2. Aplicar una guía ética práctica de siete pasos a casos del mundo real.
3. Criticar, analizar y desarrollar las mejores soluciones éticas desde niveles micro hasta meta para problemas del mundo real.
4. Entender cómo se comporta uno profesionalmente en una organización como ingeniero ético.
5. Aprender cómo aplicar principios éticos a tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial.
6. Entender las diferentes guías éticas relacionadas con IA y cómo aplicarlas.
7. Comprender cómo los estándares éticos y técnicos relacionados con la IA son influenciados por prejuicios, compensaciones y normas.

Las primeras seis unidades cubren temas de ciencia e ingeniería, y las conferencias se dan en japonés y están dobladas al inglés. Las diapositivas, los cuestionarios y las transcripciones están disponibles tanto en inglés como en japonés. En la unidad 7 sobre ética de IA y Datos, las conferencias y todos los materiales están en inglés con subtítulos en inglés y japonés.

本コースは、工学、科学、IA（人工知能）分野で日々起こる倫理的問題を捉え、解決する方法を学びたいと考えている方に最適のコースです。倫理は、工学と科学を実践する際に不可欠な役割を果たし、最近では、AIとビッグデータ分析の影響も受けています。2017年にリリースされた本コースの前身となるコースでは、工学分野の伝統的な「予防倫理」および「志向倫理」を取扱ってきましたが、今回の改訂により、すべての技術者および科学者に必要なAIとデータ倫理を取扱う新しいモジュールが追加されました。

本コースの学習目標は以下のとおりです。

1. 工学的・科学的解決策が社会・環境に与える影響の大きさを認識する。
2. 事例研究を通して実践的な倫理手法であるセブン・ステップ・ガイドを応用する。
3. 現実世界の問題に対し、マクロからメタレベルにかけて倫理的に最も良い解決策を批評、分析、発展させる。
4. 事例研究を通じて、倫理的な技術者として専門的な組織内でどのように個人がふるまうかを理解する。
5. AIのような発展中の技術に対し、どう倫理原則を適用するかを理解する。
6. AIに関連する様々な倫理ガイドラインとその適用方法を理解する。
7. AI関連の倫理的および技術的な基準が偏見、トレードオフの関係、規範等によってどのような影響を受けるのかと把握する。

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