Titulació | Tipus | Curs |
---|---|---|
Intel·ligència Artificial / Artificial Intelligence | FB | 2 |
Podeu consultar aquesta informació al final del document.
Aquesta assignatura no té prerequisits
A partir casos d'estudi reals, aquest curs està dissenyat per introduir als estudiants les implicacions ètiques i socials de la intel·ligència artificial (IA). L'assignatura promourà la incorporació d'estratègies i l'ús d'eines per minimitzar els riscos ètics alhora desenvolupar sistemes d'IA en el marc d'una IA responsable.
Part I: Aspectes ètics de la intel·ligència artificial
1. Introducció: Per què els professionals de la IA hauríem d'estudiar ètica?
1.1. Codi Ètic i de Conducta Professional de l'ACM.
1.2. Marcs ètics (conseqüencialisme, teoria de la justícia, ètica de la virtut...).
1.3. Principis ètics (equitat, responsabilitat, justícia, privacitat...).
2. Recollida de dades i privadesa
2.1. La importància de la privadesa
2.2. Principals tècniques per a la privadesa de dades (anonimat, xifrat, privadesa diferencial...).
2.3. Privadesa més enllà de les dades (en el context, per disseny...).
3. Algorismes, presa de decisions i biaixos
3.1. Definicions tècniques de biaix en resultats algorísmics.
3.2. Discriminació algorísmica directa i indirecta.
3.3. Definició d'equitat i mètriques d'equitat.
3.4. Representació del coneixement normatiu i ètic en IA.
3.5. Directrius ètiques per a una IA fiable: AI-Fairness Toolkits.
4. Explicabilitat
4.1. L'impacte sobre la responsabilitat i la rendició de comptes en els sistemes autònoms, centrant-nos en el cas dels vehicles autònoms.
4.2. La importància de les bones explicacions en els sistemes d'IA.
4.3. Eines per a avaluar l'explicabilitat.
Part II: Aspectes ètico-polítics de la intel·ligència artificial
5. Introducció: per què són rellevants els aspectes polítics i socials de la IA.
5.1. Teoria de la mediació tecnològica.
5.2. Narrativa al voltant de la IA i determinisme tecnològic
5.3. Innovació i recerca responsable (RRI)
6. Ètica i robòtica
6.1. Robots i societat.
6.2. Reptes ètics en robòtica.
6.3. Exemples de robòtica en l'àmbit quotidià.
Títol | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|
Tipus: Dirigides | |||
Asistència i participació activa a classe | 30 | 1,2 | 3, 4, 5, 9, 10, 12, 13, 14 |
Casos d'estudis | 50 | 2 | 1, 3, 5, 7, 8, 12, 15 |
Pràctiques i exercicis | 50 | 2 | 2, 5, 6, 8, 9, 10, 13, 14, 16 |
L'orientació del curs és predominantment pràctica. Cada classe començarà generalment amb la presentació d'un cas d'estudi real, que donarà lloc a una discussió grupal. A continuació, s'introduiran i explicaran els conceptes, els mètodes o els sistemes d'IA relacionats amb els reptes ètics plantejats pel cas d'estudi. Finalment, l'alumnat farà pràctiques individuals o grupals per reforçar el seu aprenentatge del contingut de la classe. En algunes sessions es reserva temps per repassar i corregir aquestes pràctiques. Algunes classes consistiran en visites a centres de recerca d'IA.
Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.
Títol | Pes | Hores | ECTS | Resultats d'aprenentatge |
---|---|---|---|---|
Pràctica avaluativa 1 | 34% | 7 | 0,28 | 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16 |
Pràctica avaluativa 2 | 33% | 7 | 0,28 | 1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 14, 16 |
Pràctica avaluativa 3 | 33% | 6 | 0,24 | 4, 5, 9, 11, 12, 13, 14 |
L’avaluació de l’assignatura es pot dur a terme mitjançant dues modalitats: avaluació continuada o avaluació única.
L’estudiant haurà de completar individualment tres activitats d’avaluació: dues corresponents a la Part I i una a la Part II.
Per poder ser avaluat per aquesta modalitat, cal haver realitzat les tres activitats. Per superar l’assignatura, cal obtenir una nota mínima de 5 sobre 10 en cadascuna d’elles. En cas contrari, l’estudiant haurà de presentar-se a la recuperació. La nota final serà la mitjana aritmètica de les tres activitats d’avaluació.
L’estudiant realitzarà un examen final individual al gener, estructurat en tres parts equivalents a les activitats de l’avaluació continuada, tant pel tipus de prova com en pes. Per aprovar, cal obtenir una nota mínima de 5 sobre 10 en cadascuna de les tres parts. La nota final serà la mitjana aritmètica de les tres qualificacions.
Podran accedir a la recuperació:
La recuperació consistirà en un examen final individual. Per aprovar, cal obtenir una nota mínima de 5. Aquesta serà la nota final de l’assignatura.
Després de cada activitat d’avaluació, el professorat informarà a través de Moodle sobre les notes obtingudes i el procediment i la data per a la revisió.
S’atorgaran a estudiants amb una nota final de 10. Si hi ha més estudiants amb aquesta nota que matrícules d’honor assignades a aquesta assignatura, es realitzarà una prova addicional per determinar a qui s’atorguen.
L’estudiant rebrà la qualificació de “No avaluable” si no es presenta a més d’una activitat d’avaluació (avaluació continuada) o si no es presenta a l’examen de gener (avaluació única).
No es preveu cap tractament diferenciat per a estudiants repetidors.
En aquesta assignatura, no es permet l'ús de tecnologies d'IA en cap de les seves fases. Qualsevol treball que inclogui fragments generats amb IA serà considerat una falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització parcial o total en la nota de l'activitat, o sancions majors en casos de gravetat.
Qualsevol irregularitat que puguialterar significativament la qualificació d’una activitat comportarà una nota de zero en aquesta activitat. En cas de múltiples irregularitats, la nota final de l’assignatura serà zero, independentment de qualsevol procés disciplinari.
En el cas que les proves o exàmens no es puguin fer presencialment, s'adaptaran a un format en línia posat a disposició a través de les eines virtuals de la UAB (es mantindrà la ponderació original). Els deures, activitats i la participació a classe es realitzaran mitjançant fòrums, wikis i/o discussions a Teams, etc. Els professors vetllaran perquè els estudiants puguin accedir a aquestes eines virtuals o els oferiran alternatives factibles.
Per determinar (Part I).
La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d’aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura
Nom | Grup | Idioma | Semestre | Torn |
---|---|---|---|---|
(PAUL) Pràctiques d'aula | 711 | Anglès | primer quadrimestre | tarda |
(TE) Teoria | 71 | Anglès | primer quadrimestre | tarda |