IA confiable para el razonamiento legal

Resumen

Explore cómo se puede aplicar la IA al razonamiento legal con un enfoque en la confiabilidad, presentado por Ruzica Piskac de la Universidad de Yale en el Instituto Simons.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en el razonamiento legal
Visión general del papel de la IA en contextos legales
Desarrollo histórico y hitos clave
• Fundamentos de la IA confiable
Definiciones y principios de la IA de confianza
Importancia de la ética y la responsabilidad
• Técnicas de IA para el análisis legal
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en documentos legales
Modelos de aprendizaje automático para predicciones legales
• Construyendo sistemas de IA explicable
Técnicas para interpretar decisiones de IA
Estudios de caso sobre IA explicable en el derecho
• Asegurando la equidad en los sistemas legales de IA
Identificación y mitigación de sesgos
Marcos para la evaluación de la equidad
• Seguridad y privacidad en la IA legal
Protección de datos y preocupaciones de privacidad
Estrategias para el despliegue seguro de IA
• Confianza y transparencia en la IA
Construcción de infraestructuras de IA transparentes
Herramientas para auditar sistemas de IA
• Perspectivas legislativas y regulatorias
Regulaciones existentes que afectan la IA en el derecho
Posibles desarrollos futuros en la regulación de la IA legal
• Estudios de caso y aplicaciones
Ejemplos del mundo real de IA en el razonamiento legal
Éxitos y desafíos en la implementación
• Implicaciones y consideraciones éticas
Equilibrar la innovación con el impacto social
Debate sobre dilemas éticos en el despliegue de IA
• Futuro de la IA en el razonamiento legal
Tendencias emergentes y tecnologías
Visión para el futuro de la IA en sistemas legales
• Conclusión y cierre del curso
Conclusiones clave y reflexiones
Discusión abierta sobre el contenido del curso y caminos futuros de aprendizaje

Asignaturas

Ciencias de la Computación