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課程簡介

責任 AI 基礎

  • 什麼是責任 AI,以及其在軟體開發中的重要性
  • 原則:公平性、問責制、透明度及隱私
  • 程式碼庫中倫理失敗及 AI 濫用的實例

AI 生成程式碼中的偏見與公平性

  • LLM 如何透過訓練數據強化偏見
  • 檢測及修復有偏見或不安全的程式碼建議
  • AI 幻覺及大規模引入錯誤的風險

授權、歸屬及智慧財產權考量

  • 理解開源授權 (MIT、GPL、Copyleft)
  • LLM 生成的輸出是否需要歸屬?
  • 審核 AI 輔助程式碼中的第三方授權問題

AI 輔助開發中的安全與合規

  • 確保程式碼安全,避免來自 LLM 的不安全模式
  • 符合內部安全指南及行業法規
  • AI 輔助決策的可審計文檔

開發團隊的政策與治理

  • 為軟體團隊制定內部 AI 使用政策
  • 定義可接受的使用方式及警戒信號
  • 工具選擇及負責任地導入 AI 助手

評估與審核 AI 輸出

  • 使用清單評估生成內容的可信度
  • 對 AI 生成的程式碼進行手動及自動化審查
  • 同行審查及簽署流程的最佳實踐

總結與下一步

最低要求

  • 基本了解軟體開發工作流程
  • 熟悉敏捷、DevOps 或一般軟體專案實踐

受眾

  • 合規團隊
  • 開發人員
  • 軟體專案經理
 7 小時

客戶評論 (1)

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