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課程簡介
倫理對話AI的基礎
- 對話代理的歷史演變
- 對話系統中的核心倫理挑戰
- Grok與其他領先AI模型的比較
理解Grok的架構與設計哲學
- 模型特徵與交互風格
- 對齊策略與設計原則
- 上下文中的優勢與已知限制
偏見、公平與透明性考量
- 識別與評估對話輸出中的偏見
- 公平與包容性的方法
- 透明性與可解釋性挑戰
法規與治理框架
- 當前與新興的全球AI政策
- 基於風險的治理方法
- 對話代理的監督策略
社會與政策影響
- 對話AI對公共話語的影響
- 高風險環境中的倫理風險
- 塑造負責任的創新生態系統
實踐中的模型行爲評估
- 基於場景的行爲評估
- 識別不安全或不理想的輸出
- 制定倫理評估標準
對話AI的未來方向
- 長期風險與技術軌跡
- Grok在下一代對話系統中的定位
- 跨學科合作的機會
倫理部署的戰略規劃
- 構建機構準備度
- 將倫理融入開發流程
- 負責任實施的規劃框架
總結與下一步
最低要求
- 對AI治理原則的理解
- 具備機器學習或對話AI的經驗
- 熟悉政策或法規框架
受衆
- AI倫理學家
- 政策制定者
- AI研究人員
14 時間：
