B0708 - COMPUTATIONAL ETHICS

Anno Accademico 2024/2025

  • Docente: Francesca Lagioia
  • Crediti formativi: 4
  • SSD: IUS/20
  • Lingua di insegnamento: Inglese
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Artificial Intelligence (cod. 9063)

Conoscenze e abilità da conseguire

Alla fine del corso, lo studente conosce le principali questioni metaetiche, i modelli etici normativi e i contributi teorici delle scienze cognitive legati alla traducibilità in termini computazionali dei giudizi morali. Alla fine del corso, lo studente è capace di ragionare criticamente sulle proposte teoriche alternative di formulazione algoritmica dell’etica, nonché sulle teorie che negano la possibilità dell’etica computazionale.

Contenuti

Il contenuto dettagliato del corso corrisponde all'elenco delle letture e dei materiali discussi durante le lezioni e disponibili su Virtuale.
Gli studenti acquisiranno le seguenti competenze e abilità:

  • Panoramica delle questioni etico-giuridiche dell'IA
  •  Comprensione dei concetti di Ethics of AI, Machine Ethics, Computational Ethics e del modo in cui si relazionano tra loro e con il diritto
  • Analisi di casi di studio su processi decisionali algoritmici, IA e discriminazione, protezione dei dati, manipolazione, equità e trasparenza.
  • Approccio criticoalle questioni etiche dell'intelligenza artificiale, all'etica delle macchine e all'etica computazionale


Non ci sono prerequisiti per questo corso. Il corso è pensato per studenti che non hanno mai studiato etica o filosofia.

Testi/Bibliografia

I materiali utili saranno messi a disposizione degli studenti nell'ambiente di apprendimento Virtuale.

Metodi didattici

Le lezioni sono tenute dal Prof. Lagioia con il supporto di collaboratori invitati.
Gli studenti sono caldamente invitati a partecipare attivamente alle lezioni e a discutere con i loro compagni notizie ed eventi relativi agli argomenti del corso.
Il corso prevede anche gruppi di discussione, in cui gli studenti devono preparare argomenti basati su un documento assegnato durante il corso.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame consisterà in una prova orale, composta da tre domande relative agli argomenti del corso.

Strumenti a supporto della didattica

The reading materials will be made available on Virtuale.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Francesca Lagioia