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 課程時長 7 時間:

課程簡介

負責任 AI 的基礎

  • 什麼是負責任 AI,以及它在軟件開發中的重要性
  • 核心原則:公平性、問責性、透明度與隱私
  • 代碼庫中道德失敗及 AI 濫用的案例

AI 生成代碼中的偏差與公平性

  • LLM 如何通過訓練數據強化偏差
  • 檢測並修復有偏差或不安全的代碼建議
  • AI 幻覺(Hallucination)及大規模引入錯誤的風險

許可證、署名歸屬及知識產權考量

  • 理解開源許可證(MIT、GPL、Copyleft)
  • LLM 生成的輸出是否需要署名?
  • 審計 AI 輔助代碼中的第三方許可證問題

AI 輔助開發中的安全與合規

  • 確保代碼安全,避免 LLM 產生的不安全模式
  • 遵守內部安全指南及行業法規
  • 對 AI 輔助決策過程進行可審計的文檔記錄

開發團隊的政策與治理

  • 為軟件團隊制定內部 AI 使用政策
  • 定義可接受的用途及紅線警示
  • 工具選擇及 AI 助手的負責任導入

AI 輸出的評估與審計

  • 使用清單評估生成內容的可信度
  • 對 AI 生成的代碼進行人工及自動審查
  • 同行評審及簽署批准流程的最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 對軟件開發工作流程有基本了解
  • 熟悉 Agile、DevOps 或一般軟件項目實踐

目標受眾

  • 合規團隊
  • 開發人員
  • 軟件項目經理

客戶評論 (1)

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