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Ethics of Artificial Intelligence - Detailseite

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  • Online Belegung noch nicht möglich oder bereits abgeschlossen
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 32863
Semester WiSe 2024/25 SWS 2
Rhythmus keine Übernahme Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfristen - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Fr. 13:30 bis 15:00 wöch 18.10.2024 bis 14.02.2025  BCCN-LH (Lecture Hall, Bernstein Center for Computational Neuroscience, Haus 6, Philippstraße 12)
Stockwerk:


externe Gebäude - außerhalb Humboldt-Universität (HU-EX)

  findet statt     35
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Haynes, John-Dylan, Professor, Dr.
Kaas, Marten , Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Arts  Mind and Brain - Mind Hauptfach ( POVersion: 2013 )   -  
Master of Arts  Mind and Brain - Mind Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Master of Science  Mind and Brain - Brain Hauptfach ( POVersion: 2013 )   -  
Master of Science  Mind and Brain - Brain Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Prüfungen / Module
Prüfungs- bzw. Modulnummer Modul
73801 Mind & Brain: Fokus-Thema

Prüfungsformen:
PT Projekttutorien, M mündlich, S schriftlich, KL Klausur, HA Hausarbeit, B Bachelorarbeit, MT Masterarbeit, P Praktikum, FS Forschungsseminar, MP Modulabschlussprüfung, PS Proseminar, EX Exkursion, ME Mündliche Prüfung und Expose
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Lebenswissenschaftliche Fakultät, Institut für Psychologie
Inhalt
Kommentar

The striking success of modern AI systems raises new and unique ethical questions that complicate orthodox views of how humans interface with technology. The widespread use of AI systems complicates ascriptions of moral responsibility, i.e., deciding who ought to bear blame when things go wrong. The black-box nature of AI systems threatens to erode trust in the organizations that deploy them because, for example, it can be difficult, if not impossible, to understand why the AI system made one particular decision rather than another. It can, moreover, be difficult to assure the safety of AI systems given their tendency to display capabilities that they were not explicitly designed to possess. Furthermore, the use of AI systems raises privacy concerns because of the massive amounts of data required for their training. And the use of human-generated data to train AI systems can have far reaching negative consequences on justice and fairness given the variety of biases encoded in the data that are then parroted back by the AI system thereby exacerbating existing inequalities. AI systems have even reinvigorated debates on who or what ought to be included within our moral circle, i.e., who or what ought to count as deserving of moral consideration (a moral patient) and capable of bearing moral responsibility (a moral agent). This seminar will introduce you to questions around the ethical dimensions of modern AI, with a special perspective on normative ethics, governance and regulatory practices. 

Literatur

Suggested reading: 

 

Dubber, M. D., Pasquale, F., & Das, S. (Eds.). (2020). The Oxford handbook of ethics of AI. Oxford Handbooks. 

Liao, S. M. (Ed.). (2020). Ethics of artificial intelligence. Oxford University Press. 

Schaich Borg, J., Sinnott-Armstrong, W., Conitzer, V. (2024). Moral AI: And How We Get There. Pelican Books.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2024/25. Aktuelles Semester: SoSe 2025.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin