Mākslīgais intelekts kļūst par ikdienas inženierijas prakses sastāvdaļu, ietekmējot to, kā sistēmas tiek projektētas, testētas, ieviestas un uzraudzītas. Tā kā šīs tehnoloģijas kļūst arvien spējīgākas, inženieriem ir nepieciešamas arī zināšanas un praktiski rīki, lai ņemtu vērā taisnīgumu, privātumu, pārredzamību, atbildību, ilgtspējību un savu lēmumu plašāko ietekmi.
Lai atbalstītu šīs vajadzības, ir izstrādāti atvērtie izglītības resursi (OER) „The Ethical Engineer”. Sešos moduļos studenti virzās no ētikas pamatprincipiem uz praktisku lēmumu pieņemšanu, izmantojot inženierijas gadījumus, aktivitātes un strukturētus rīkus, lai saistītu ētiskos apsvērumus ar reālām projektēšanas izvēlēm. Šie resursi ir paredzēti izmantošanai augstākajā izglītībā un var atbalstīt gan mācīšanu, gan patstāvīgu mācīšanos inženierzinātnēs, datorzinātnēs, robotikā un saistītās disciplīnās.
Bakalaura un maģistrantūras studenti var izmantot atvērtos izglītības resursus (OER), lai padziļinātu izpratni par atbildīgu mākslīgo intelektu un ētisku inženierijas praksi. Viņi iemācīsies identificēt ētiskos riskus, novērtēt ietekmi uz ieinteresētajām pusēm, izvērtēt aizspriedumus un taisnīgumu, ņemt vērā privātumu un atbildību, kā arī pieņemt apzinātākus inženierijas lēmumus.
Lektori un pasniedzēji var izmantot atvērtos izglītības resursus (OER) kā strukturētu mācību materiālu inženierzinātņu, datorzinātņu, robotikas un ar tām saistītajās programmās. Moduļos ir apvienoti mācību rezultāti, uz konkrētiem gadījumiem balstītas aktivitātes un praktiski mācību rezultāti, kas atvieglo ētikas un atbildīgas mākslīgās intelektu integrēšanu tehniskajā izglītībā.
Studenti, kas gatavojas profesionālajai darbībai inženierzinātņu un mākslīgā intelekta izstrādes jomā, iegūs praktisku pieredzi, apvienojot ētiskos principus ar sistēmu prasībām, aizsardzības pasākumiem, testēšanu, uzraudzību un lēmumu pieņemšanu. Atvērtie izglītības resursi (OER) mudina studentus apsvērt atbildību visā mākslīgā intelekta dzīves ciklā — sākot no problēmas formulēšanas un datu apstrādes līdz ieviešanai un uzraudzībai.
Speciālisti, kas strādā inženierijas, produktu dizaina, drošības, datu pārvaldības vai mākslīgā intelekta sistēmu jomā, var izmantot šos resursus, lai pilnveidotu savu pieeju atbildīgai tehnoloģiju attīstībai. Moduļi piedāvā praktiskas pieejas tādu jautājumu risināšanai kā privātums, atbildība, ieinteresēto pušu vērtības, kā arī ietekme uz vidi un sabiedrību.
Iepazīstina ar ētisko argumentāciju mākslīgā intelekta un robotikas inženierzinātnēs, pievēršot uzmanību autonomijai, taisnīgumam, pārredzamībai un nekaitēšanas principam. Studenti analizē inženierzinātņu gadījumus un izstrādā ētisko lēmumu protokolu.
Kursā tiek aplūkota neobjektivitāte mākslīgā intelekta dzīves ciklā, taisnīguma novērtēšana un iekļaujošu sistēmu izstrāde. Dalībnieki veic neobjektivitātes pārbaudi un pieņem pamatotus inženiertehniskos lēmumus.
Kursā tiek aplūkoti privātuma riski, GDPR principi, integrēta privātuma aizsardzība un datu aizsardzības pasākumi. Dalībnieki apgūst praktiskus rīkus, tostarp datu aprites cikla karti un datu aizsardzības ietekmes novērtējumu (DPIA).
Tiek izskatīti atbildības, drošības, kļūmju un pārskatatbildības jautājumi autonomās sistēmās. Kursanti izveido atbildības un kontroles shēmu, analizē kļūmju veidus un sagatavo ar pierādījumiem pamatotu pārskatatbildības ziņojumu.
Parāda, kā ieinteresēto pušu vērtības var pārvērst inženierijas prasībās, projektēšanas alternatīvās un testēšanas kritērijos. Kursu dalībnieki izstrādā ieinteresēto pušu karti, vērtību hierarhiju un uz vērtībām balstītu projektēšanas dokumentāciju.
Kursā tiek aplūkota mākslīgā intelekta sistēmu ietekme uz vidi, sabiedrību, ekonomiku un tehnoloģijām visā to dzīves ciklā. Studenti apgūst praktiskas iemaņas novērtēšanā, pārprojektēšanā, pārvaldībā un ilgtspējas plānošanā.