Scheda programma d'esame
ETICA E POLITICA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
DANIELA TAFANI
Academic year2023/24
CourseCORPORATE COMMUNICATION AND HUMAN RESOURCES MANAGEMANT
Code307QQ
Credits2
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
ETICA E POLITICA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALESPS/01SEMINARI14
DANIELA TAFANI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Lo studente conosce

  • i principali aspetti etici e politici relativi all’utilizzo dei sistemi di apprendimento automatico (machine learning)  a supporto di decisioni che hanno effetti sulle vite di esseri umani;
  • i principali aspetti etici e politici relativi all’utilizzo dei generatori di linguaggio naturale;
  • le caratteristiche essenziali della gestione algoritmica del personale;
  • le principali questioni politiche poste dal capitalismo dei grandi monopoli intellettuali.
Knowledge

The student understands the main ethical and political aspects related to the use of machine learning systems to select actions that affect the lives of human beings.

The student understands the main ethical and political aspects related to the use of LLM (large language models).

The student knows the essential features of algorithmic management.

The student is familiar with the major policy issues posed by intellectual monopoly capitalism.

 

Modalità di verifica delle conoscenze

Esame orale conclusivo.
Partecipazione in classe dello studente.

Assessment criteria of knowledge

Final oral exam.
Continuous assessment.

 

Capacità

Lo studente è capace di ragionare criticamente sulle questioni morali e politiche posti dall'utilizzo di sistemi di apprendimento automatico (machine learning) a supporto di decisioni che hanno effetti sulle vite di esseri umani.

Lo studente è capace di ragionare criticamente sulle questioni morali e politiche posti dall'utilizzo dei generatori di linguaggio naturale.

Skills

The student is able to reason critically about the moral and political issues posed by the use of machine learning systems to select actions that affect the lives of human beings.

The student is able to reason critically about the moral and political issues posed by the use of LLM.

Modalità di verifica delle capacità

Esame orale conclusivo.
Partecipazione in classe dello studente.

Assessment criteria of skills

Final oral exam.
Continuous assessment.

Comportamenti

E' apprezzata la partecipazione attiva in classe.

Behaviors

Active participation in class is appreciated.

Modalità di verifica dei comportamenti

Partecipazione in classe dello studente.

Assessment criteria of behaviors

Continuous assessment.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Nessuno.

Prerequisites

None.

Indicazioni metodologiche

Lezioni frontali e discussioni in classe.

 

Teaching methods

Lectures and class discussions.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Anno Accademico 2023/24 - Primo semestre

Introduzione critica all'etica dell'intelligenza artificiale.

Il seminario si propone di fornire un’introduzione filosofica alle questioni etiche e politiche poste dall'uso

  • di sistemi apprendimento automatico (machine learning) per assumere decisioni che hanno effetti sulle vite degli esseri umani.
  • dei generatori di linguaggio naturale.

L'analisi concettuale sarà accompagnata dalla discussione di casi esemplari pratici.

 

Syllabus

Academic Year 2023/24 - First Semester

Introduction, from a critical perspective, to the ethics of artificial intelligence.


This seminar aims to provide a philosophical introduction to the ethical and political issues raised by

  • the employment of computer systems to automatically make decisions affecting the lives of human beings;
  • the employment of large language models.


The conceptual analysis will be accompanied by the discussion of practical case examples.
 

This is an 14 hrs seminar. Lectures will be held in Italian.

Bibliografia e materiale didattico

Il materiale utile sarà messo a disposizione degli studenti.

 

 

Bibliography

Useful materials will be made available to students.


Indicazioni per non frequentanti

E' richiesta la frequenza.

Non-attending students info

Attendance is required.

Modalità d'esame

La prova orale consiste in un colloquio tra il candidato e il docente ed è superata se il candidato si mostra in grado di esporre e utilizzare autonomamente i concetti essenziali presentati durante il seminario.

Assessment methods

The oral test consists of an interview between the candidate and the lecturer and is passed if the candidate is able to autonomously present and use the essential concepts introduced during the seminar.

Altri riferimenti web

 

 

Updated: 11/09/2023 10:49