Основные проблемы этики ИИ: Bias — если в обучающих данных отражено историческое неравенство, модель принимает такие же решения (есть примеры гендерной, расовой, классовой дискриминации). Прозрачность — «чёрные ящики» не могут объяснить свои решения. Это крайне опасно в суде, медицине и финансах.
Вопрос ответственности: кто виноват, если ИИ ошибается? Создатель модели, пользователь или оба? EU AI Act (2024) — первое в мире комплексное AI-законодательство. Системы высокого риска (трудоустройство, кредит, суд) подпадают под строгий контроль. Для разработчиков важно работать по принципам FATE: fairness, accountability, transparency, ethics.
Наши курсы по этой теме