Artificial Intelligence - legal and ethical aspects WP-MON-AILEA
Konwersatorium koncentruje się na wybranych aspektach rozwoju i wdrażania systemów sztucznej inteligencji (SI). W szczególności omawiane będą polityki i prawo UE w tym zakresie (Akt w sprawie sztucznej inteligencji), ale w stosownych przypadkach omówione zostaną również przykłady z innych części świata.
Zakres tematyczny:
Wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (SI)
Od etyki do regulacji prawnych dotyczących SI
RODO a SI
Polityka UE w zakresie SI
Akt w sprawie sztucznej inteligencji
Przejrzystość i wyjaśnialność algorytmów
Sztuczna inteligencja a dyskryminacja
SI a demokracja
Model nadzoru
Przykłady zastosowań sztucznej inteligencji: -
SI a predykcyjne działania policji
SI a wymiar sprawiedliwości
SI w kontekście zatrudnienia
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się
E-Learning
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Opis nakładu pracy studenta w ECTS
Poziom przedmiotu
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się
Typ przedmiotu
Wymagania wstępne
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
EK1: posługuje się regułami logicznego rozumowania oraz interpretowania tekstów prawniczych, w tym źródeł prawa sztucznej inteligencji, także w kontekście konkretnych zdarzeń prawnych.
EK2: wykorzystuje wiedzę teoretyczną z zakresu prawa sztucznej inteligencji do opisu, analizy i rozwiązywania konkretnych spraw prawnych.
EK3: prognozuje i modeluje procesy tworzenia i korzystania z systemów sztucznej inteligencji wykorzystując w tym celu właściwe metody tworzenia, interpretacji i stosowania norm prawnych oraz nowoczesne technologie informacyjne i systemy wyszukiwawcze
Kryteria oceniania
Kryteria oceniania:
EK1: Student potrafi posługiwać się regułami logicznego rozumowania oraz interpretowania tekstów prawniczych, w tym źródeł prawa sztucznej inteligencji, także w kontekście konkretnych zdarzeń prawnych.
bdb - Student biegle posługuje się regułami logicznego rozumowania oraz interpretowania tekstów prawniczych, w tym źródeł prawa sztucznej inteligencji, także w kontekście konkretnych zdarzeń prawnych.
db - Student dobrze posługuje się regułami logicznego rozumowania oraz interpretowania tekstów prawniczych, w tym źródeł prawa sztucznej inteligencji, także w kontekście konkretnych zdarzeń prawnych.
dst - Student potrafi jedynie w zakresie podstawowym posługiwać się regułami logicznego rozumowania oraz interpretowania tekstów prawniczych, w tym źródeł prawa sztucznej inteligencji, także w kontekście konkretnych zdarzeń prawnych.
ndst - Student nie potrafi posługiwać się regułami logicznego rozumowania oraz interpretowania tekstów prawniczych, w tym źródeł prawa sztucznej inteligencji, także w kontekście konkretnych zdarzeń prawnych.
EK2: Student potrafi wykorzystywać wiedzę teoretyczną z zakresu prawa sztucznej inteligencji do opisu, analizy i rozwiązywania konkretnych spraw prawnych.
bdb - Student bardzo dobrze potrafi wykorzystywać wiedzę teoretyczną z zakresu prawa sztucznej inteligencji do opisu, analizy i rozwiązywania konkretnych spraw prawnych.
db - Student dobrze potrafi wykorzystywać wiedzę teoretyczną z zakresu prawa sztucznej inteligencji do opisu, analizy i rozwiązywania konkretnych spraw prawnych.
dst - Student w stopniu podstawowym potrafi wykorzystywać wiedzę teoretyczną z zakresu prawa sztucznej inteligencji do opisu, analizy i rozwiązywania konkretnych spraw prawnych.
ndst - Student nie potrafi wykorzystywać wiedzy teoretycznej z zakresu prawa sztucznej inteligencji do opisu, analizy i rozwiązywania konkretnych spraw prawnych.
EK3: Student potrafi prognozować i modelować procesy tworzenia i korzystania z systemów sztucznej inteligencji wykorzystując w tym celu właściwe metody tworzenia, interpretacji i stosowania norm prawnych oraz nowoczesne technologie informacyjne i systemy wyszukiwawcze.
bdb - Student bardzo dobrze potrafi prognozować i modelować procesy tworzenia i korzystania z systemów sztucznej inteligencji, wykorzystując w tym celu właściwe metody tworzenia, interpretacji i stosowania norm prawnych oraz nowoczesne technologie informacyjne i systemy wyszukiwawcze.
db – Student dobrze potrafi prognozować i modelować procesy tworzenia i korzystania z systemów sztucznej inteligencji, wykorzystując w tym celu właściwe metody tworzenia, interpretacji i stosowania norm prawnych oraz nowoczesne technologie informacyjne i systemy wyszukiwawcze.
dst - Student w stopniu podstawowym potrafi prognozować i modelować procesy tworzenia i korzystania z systemów sztucznej inteligencji, wykorzystując w tym celu właściwe metody tworzenia, interpretacji i stosowania norm prawnych oraz nowoczesne technologie informacyjne i systemy wyszukiwawcze.
ndst – Student nie potrafi prognozować i modelować procesów tworzenia i korzystania z systemów sztucznej inteligencji, nie wykorzystuje w tym celu właściwych metod tworzenia, interpretacji i stosowania norm prawnych oraz nowoczesnych technologii informacyjnych i systemów wyszukiwawczych.
Sposoby weryfikacji efektów kształcenia:
Kolokwium i udział w dyskusji.
Uwagi
|
W cyklu 2025/26_L:
Zobowiązuje się Studentów do powiadomienia o szczególnych potrzebach oraz o realizacji studiów według Indywidulanej Organizacji Studiów (IOS) na początku semestru, aby ustalić dostosowanie udziału w zajęciach i zaliczenia przedmiotu do indywidulanych potrzeb Studenta. IOS nie zwalnia z obecności na zajęciach!!!! |
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: