코스 개요

윤리적 대화형 AI의 기초

  • 대화형 에이전트의 역사적 진화
  • 대화 시스템에서의 핵심 윤리적 도전 과제
  • Grok과 다른 선도 AI 모델 비교

Grok의 아키텍처 및 설계 철학 이해

  • 모델 특성 및 상호 작용 스타일
  • 일치 전략 및 설계 원칙
  • 맥락에서의 강점과 알려진 제한 사항

편향, 공정성, 투명성 고려사항

  • 대화 출력에서의 편향 식별 및 평가
  • 공정성과 포용성을 위한 접근 방식
  • 투명성과 설명 가능성의 도전 과제

규제 및 거버넌스 프레임워크

  • 현재와 미래의 글로벌 AI 정책
  • 위험 기반 거버넌스 접근 방식
  • 대화형 에이전트를 위한 감독 전략

사회적 및 정책적 영향

  • 대화형 AI가 공공 담론에 미치는 영향
  • 고위험 환경에서의 윤리적 위험
  • 책임감 있는 혁신 생태계 구축

실제 모델 행동 평가

  • 시나리오 기반 행동 평가
  • 안전하지 않거나 바람직하지 않은 출력 식별
  • 윤리적 평가 기준 개발

대화형 AI의 미래 방향성

  • 장기 위험과 기술 궤도
  • 차세대 대화형 시스템에서의 Grok 위치
  • 학제간 협력 기회

윤리적 배포를 위한 전략적 계획

  • 기관 준비도 구축
  • 개발 파이프라인에 윤리를 통합
  • 책임감 있는 구현을 위한 체계적인 계획

요약 및 다음 단계

요건

  • AI 거버넌스 원칙 이해
  • 기계 학습 또는 대화형 AI 경험
  • 정책 또는 규제 프레임워크에 대한熟悉度

대상자

  • AI 윤리학자
  • 정책 입안자
  • AI 연구원
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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