教学目标
知识目标
- 理解AI伦理的核心概念和重要性
- 了解AI应用中的主要伦理问题和风险
- 熟悉国内外AI相关法律法规和行业规范
- 掌握负责任的AI应用原则和方法
能力目标
- 能识别AI应用中的伦理问题和风险
- 能分析典型AI伦理案例
- 能提出AI应用中的风险防范措施
- 能在实践中遵循AI伦理原则
情感目标
- 培养负责任的AI应用意识
- 树立尊重隐私、公平正义的价值观
- 增强社会责任感和伦理道德观念
- 激发对AI伦理问题的关注和思考
教学内容
情境导入（5分钟）
播放AI伦理相关新闻视频或讲述典型案例（如人脸识别技术滥用、算法偏见等），引发学员对AI伦理问题的思考和关注，引出本节课主题。
AI伦理核心问题讲解（20分钟）
详细阐述AI应用中涉及的主要伦理问题，结合案例说明其影响和危害。
隐私与数据保护：AI系统收集、存储和使用个人数据带来的隐私风险，如人脸识别技术的滥用。
算法偏见与公平性：AI系统可能因训练数据或算法设计不当而产生偏见，导致歧视性结果。
透明度与可解释性：复杂的AI系统决策过程不透明，难以解释其背后的逻辑。
责任与问责：当AI系统造成损害时，难以确定责任主体。
就业与社会影响：AI技术可能导致部分岗位被取代，带来就业结构变化和社会不平等。
AI法律法规与行业规范（15分钟）
介绍国内外AI相关的法律法规和行业规范，说明其对AI应用的约束和指导作用。
国内法规：《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《个人信息保护法》、《数据安全法》等。
国际法规：欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)、美国《人工智能法案》草案等。
行业规范：ISO/IEC人工智能标准、IEEE伦理准则、企业AI伦理框架等。
角色扮演与小组讨论（15分钟）
将学员分成小组，每组分配一个AI伦理案例（如智能招聘系统偏见、自动驾驶伦理困境等），进行角色扮演或案例分析讨论。
讨论要点：案例中的伦理问题是什么？涉及哪些利益相关者？可能的解决方案有哪些？如何平衡技术发展与伦理要求？
分享环节：各小组派代表分享讨论结果，教师进行点评和总结。
负责任的AI应用原则（10分钟）
讲解负责任的AI应用应遵循的核心原则，说明如何在实践中落实这些原则。
公平性：确保AI系统不歧视任何群体，提供公平的结果。
透明性：提供AI系统工作原理和决策过程的合理解释。
隐私保护：确保个人数据安全，获得用户知情同意。
安全性：预防AI系统被滥用或产生有害影响。
问责制：明确AI系统的责任主体，建立监督和追责机制。
小结与行动倡议（5分钟）
总结本节课重点内容，强调AI伦理的重要性，发起"负责任的AI应用"行动倡议，鼓励学员在实践中遵守伦理原则。
教学资源
PPT课件
包含AI伦理与安全讲解
AI伦理新闻视频
精选相关新闻报道和纪录片片段
AI伦理案例集
包含典型AI伦理问题案例分析
AI法律法规汇编
国内外相关法律法规和行业规范