AI 倫理／負責任 AI 經理 職業訓練課程
AI 倫理／負責任 AI 經理 (AI Ethics / Responsible AI Manager) 職業訓練課程 — 三小時精華班
課程簡介：
AI 倫理經理負責確保 AI 系統公平、透明、可問責，避免偏見、歧視與社會危害。隨著公眾對 AI 信任危機加劇，本課程於三小時內濃縮倫理原則、偏見偵測與治理機制設計，帶領學員從倫理風險評估到企業負責任 AI 文化建立，結合國際準則與實務案例。適合希望將倫理融入 AI 產品全生命週期的領導者。
課程特色
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原則導向實務：UNESCO、IEEE 倫理準則轉化為企業執行框架
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偏見治理專精：偵測、緩解與持續監控完整流程
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文化轉型策略：從政策到組織行為改變的系統方法
課程時長
共 3 小時 (180 分鐘)
倫理框架 40%、風險評估 40%、文化策略 20%
課程大綱
第一階段：AI 倫理經理角色與核心原則 (30 分鐘)
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職能定位：倫理守門人 + 文化推動者，與合規、法務區別
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全球 AI 倫理準則：
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UNESCO AI 倫理建議書十大原則
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IEEE Ethically Aligned Design 八大領域
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OECD AI 原則與企業自願承諾
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倫理風險全景：偏見放大、隱私侵犯、失控自主性、就業衝擊
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商業正當性：信任建立、品牌保護、法規前置合規
第二階段：偏見偵測與公平性評估實務 (60 分鐘)
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偏見來源分析：
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資料偏見（歷史偏差、採樣偏差）、模型偏見（代理問題）
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群體公平性指標：Demographic Parity、Equal Opportunity、Equalized Odds
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公平性評估工具：
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AIF360、Fairlearn 偏見偵測與緩解技術
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交叉分析矩陣、子群體效能監控
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緩解策略矩陣：
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前處理（重新採樣、生成合成資料）、處理中（對抗訓練）、後處理（閾值調整）
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實作練習：使用合成資料集進行偏見診斷與公平性報告生成
第三階段：負責任 AI 治理框架設計 (45 分鐘)
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倫理影響評估 (AIE)：專案啟動前倫理審查流程
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透明度與可解釋性：
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Model Card、Datasheet for Datasets、AI Facts 標準化文件
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XAI 可解釋性要求與使用者溝通策略
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問責機制設計：
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倫理委員會架構、人事決策追蹤、審計留痕
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事件分類與倫理事件應變流程
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持續監控系統：公平性漂移偵測、使用者回饋閉環
第四階段：組織文化轉型與領導策略 (30 分鐘)
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倫理文化落地：
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高層承諾、倫理 KPI 設計、全員倫理訓練
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獎懲機制、成功案例宣傳
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利益相關者溝通：
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內部：跨部門倫理對話、技術人員說服策略
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外部：公關危機應對、利益團體合作
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進階挑戰：生成式 AI 倫理、具身 AI 倫理、多文化倫理差異
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個人領導力：倫理報告撰寫、論壇演講、政策影響力
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Q&A 與 AI 倫理實戰經驗交流
預期學習成果
完成課程後，學員將能：
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全面掌握全球 AI 倫理準則與企業執行框架
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領導偏見偵測、公平性評估與緩解專案
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設計負責任 AI 治理委員會與持續監控機制
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建立企業 AI 倫理文化並提升領導影響力與品牌信任
**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。
