Ética y gobernanza de agentes de IA autónomos

Fundamentos de la ética en sistemas autónomos

• Definiendo la autonomía en los agentes de IA
• Principales teorías éticas aplicadas al comportamiento de las máquinas
• Perspectivas de las partes interesadas y diseño sensible a los valores

Riesgos sociales y casos de uso de alto impacto

• Agentes autónomos en seguridad pública, salud y defensa
• Colaboración humano-IA y límites de confianza
• Escenarios de consecuencias no deseadas y amplificación de riesgos

Paisaje legal y regulatorio

• Visión general de la legislación de IA y tendencias de políticas (Ley de IA de la UE, NIST, OCDE)
• Responsabilidad, responsabilidad legal y personalidad jurídica de los agentes de IA
• Iniciativas de gobernanza global y brechas existentes

Explicabilidad y transparencia en la toma de decisiones

• Desafíos de la toma de decisiones autónoma de "caja negra"
• Diseño de agentes explicables y auditables
• Herramientas y marcos de transparencia (p. ej., tarjetas de modelos, hojas de datos)

Alineación, control y responsabilidad moral

• Estrategias de alineación de la IA para el comportamiento de los agentes
• Paradigmas de control humano-en-el-bucle vs. humano-sobre-el-bucle
• Responsabilidad compartida entre diseñadores, usuarios e instituciones

Evaluación y mitigación de riesgos éticos

• Mapeo de riesgos y análisis de fallos críticos en el diseño de agentes
• Mecanismos de salvaguarda y de interrupción (off-switch)
• Auditoría de sesgo, discriminación y equidad

Diseño de gobernanza y supervisión institucional

• Principios de la gobernanza responsable de la IA
• Modelos de supervisión multilateral y auditorías
• Diseño de marcos de cumplimiento para agentes autónomos

Resumen y próximos pasos