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Resumen
Explora las ideas de Stuart Russell sobre la creación de sistemas de IA que estén matemáticamente probados para ser seguros y beneficiosos para la humanidad.
Programa de estudio
- Introducción a la Seguridad y Ética de la IA
- Fundamentos de la IA Probablemente Segura
- Enfoque de Stuart Russell para una IA Beneficiosa
- Enfoques Técnicos para la Seguridad
- Diseño de Sistemas de IA Beneficiosos
- Evaluación y Gestión de Riesgos en IA
- Desafíos Emergentes en Seguridad de IA
- Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
- Conclusión y Direcciones Futuras
Descripción general de los conceptos de seguridad en IA
Consideraciones éticas en el desarrollo de la IA
Estudios de casos de fallos de la IA y sus implicaciones
Introducción a los métodos formales en IA
Comprensión y modelado de la incertidumbre
Mecanismos para asegurar la alineación de la IA
Descripción general de las contribuciones de Stuart Russell
Principios de diseño de IA compatible con humanos
Temas avanzados en alineación de IA
Marcos matemáticos para la seguridad en IA
Técnicas de verificación y validación
Supervisión escalable y modelado recursivo de recompensas
Sistemas multiagente e IA cooperativa
Problema de alineación de valores y posibles soluciones
Sistemas de IA interactivos: colaboración humano-IA
Identificación y categorización de riesgos potenciales
Modelos de teoría de decisiones en seguridad de IA
Estrategias de mitigación de riesgos
Exploración y aprendizaje seguro en entornos desconocidos
Impacto a largo plazo de la IA: gobernanza y política
Abordar el sesgo y asegurar la equidad
Estudios de caso de implementaciones de IA exitosas y no exitosas
Herramientas y metodologías para el diseño de IA centrada en la seguridad
Proyecto práctico: Diseño de un sistema de IA seguro y beneficioso
Resumen de los conceptos principales
Problemas abiertos en seguridad de IA y direcciones de investigación futura
Llamado a la acción: Construir un futuro de IA probadamente seguro y beneficioso
Asignaturas
Ciencias de la Computación