Plan Szkolenia

Wprowadzenie do regulacji AI w sektorze publicznym

  • Dlaczego polityka AI ma znaczenie dla rządów
  • Przegląd przypadków użycia AI i wyzwań regulacyjnych
  • Rola zespołów prawnych i ds. zgodności w nadzorze nad AI

UE AI Act i GDPR

  • Struktura i klasyfikacje w ramach UE AI Act
  • Systemy AI wysokiego ryzyka i przypadki użycia w sektorze publicznym
  • Przejrzystość AI, nadzór ludzki i odpowiedzialność
  • Nakładanie się na GDPR: zgoda, minimalizacja danych, prawa podmiotów danych

Krajobraz regulacji AI w Ameryce Północnej

  • Kanadyjska ustawa o AI i danych (AIDA)
  • Rozporządzenie wykonawcze USA dotyczące bezpiecznej, godnej zaufania AI (2023)
  • Regulacje na poziomie stanowym i wytyczne sektorowe (np. opieka zdrowotna, edukacja)
  • Implikacje dla agencji federalnych, prowincjonalnych i miejskich

Etyczne i prawne rozważania dotyczące ryzyka

  • Problemy związane z uprzedzeniami, dyskryminacją i wyjaśnialnością
  • Odpowiedzialność prawna w podejmowaniu decyzji algorytmicznych
  • Zaufanie publiczne i zabezpieczenia z udziałem człowieka

Ramy zarządzania AI i modele nadzoru

  • Ramy zarządzania ryzykiem AI NIST
  • Zasady AI OECD i wytyczne UNESCO
  • Opracowywanie wewnętrznych polityk i protokołów audytowych

Strategie rozwoju i wdrażania polityk

  • Tworzenie odpowiedzialnej polityki AI dla organizacji publicznych
  • Współpraca między działami i dostosowanie procesów pozyskiwania
  • Szkolenia, komunikacja i monitorowanie zgodności

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Ogólne zrozumienie prawnych i zgodnościowych ram w sektorze publicznym
  • Znajomość regulacji dotyczących ochrony danych, takich jak GDPR, jest pomocna
  • Wymagana jest znajomość techniczna AI

Grupa docelowa

  • Doradcy prawni w instytucjach publicznych
  • Pracownicy ds. zgodności i spraw regulacyjnych
  • Profesjonaliści rządowi zaangażowani w pozyskiwanie AI lub ocenę ryzyka
 7 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie