Objectives
The main objective of the subject is to map the ethical problems related to artificial intelligence and automatization and to show the possible solutions to these problems. The students get a glimpse into the contemporary situation of AI in terms of technological preparedness and market penetration. The most important ethical frameworks are discussed. While the course addresses both topics in detail, it do not have pre-requisites as it was designed to be accessible for all students of a technical university. At the second part of the semester, the two main topics get synthethized with a particular view to the recent findings and proposals of the related international engineering organizations (IEEE, ACM, VDI, university centres). The problems are framed by using case studies (e.g., ethical concerns of autonomous cars, recommendation systems, ethical problems of browsers with AI, unemployment and AI, AI and issues of world security, rights of AI agents). The examples might change to represent the actual trending topics of the field
Academic results
Knowledge
- the conventional terminology of AI.
- the conventional terminology of ethics.
- the ethical concerns related to AI.
- various approaches of ethics related to the cases covered in the subject.
- how the discipline being studied fits into a larger disciplinary and social scheme, how it relates to the neighbouring fields, how these fittings give rise to using certain contexts.
- the fundamentals of various mechanisms of social decision-making.
Skills
- to use professional terms, basic concepts and advanced elements of the special terminology of the profession.
- to see and treat science in its embeddedness, to use an interdisciplinary approach.
- to analyze, evaluate, draw conclusions and synthesize explanations in their professional work.
- to provide a critical analysis of information by using a wide array of well-founded techniques.
- to participate in lifelong learning.
- to use a multi-sided, interdisciplinary approach to identify specific problems, to explore and define the detailed theoretical and practical background that is needed to solve these problems.
- to discover facts and basic relationships by applying the theories and methods learned. To systematize, to analyze, to draw conclusions, to give critical remarks,
- to prepare proposals of decision-making and to make decisions both in a routine and in a non-routine - domestic and international - environment.
Attitude
- Accepts and consistently and plausibly represents the diversity of the perspectives of social sciences in the related narrower and wider environment.
- Demonstrates and open mind to critical self-evaluation, to various forms of training, to the self-help forms of intellectual worldview.
- Endeavours for self-development in these areas.
- Has problem-centric perspective and problem-solving thinking.
Independence and responsibility
Teaching methodology
Lectures, optional individual or group exercises.
Materials supporting learning
- Stuart, Russel, and P. Norvig. „Mesterséges Intelligencia modern megközelítésben.
- Boros Gábor (szerk). „Filozófia.
- Diák és jegyzetek a www.filozofia.bme.hu oldalon. Slides and notes on the official site of the subject.
- Gerdes, J. C., & Thornton, S. M. Implementable ethics for autonomous vehicles. In Autonomes fahren (pp. 87- 102). Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg, (2015).
- MIT OpenCourseWare: Engineering Ethics
- https://ocw.mit.edu/courses/engineering-systems-division/esd-932-engineering-ethics-spring-2006/
- Molnár László, Environmental Ethics and Engineering Ethics Courses at the BUTE: What Kind of Ethics Do We Teach? In: Banse, Gerhard, Imre Hronszky, and Gordon L. Nelson, eds. Rationality in an uncertain world. Vol. 5. edition sigma, (2005).
- Letölthető anyagok/Downloadable contents:
- IEEE Ethically Aligned Design: A Vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent Systems
- https://ethicsinaction.ieee.org/
- European Commission: Ethics guidelines for trustworthy AI:
- https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=58477
- Magyar Mérnöki Kamara Országos Etikai-fegyelmi Szabályzat
- https://mmk.hu/tudastar/dokumentumtar/szabalyzatok/etikai-fegyelmi-szabalyzat.pdf
- Verein Deutscher Ingenieure Ethische Grundsätze des Ingenieurberufs
- https://www.vdi.de/bildung/ethische-grundsaetze/ethische-grundsaetze/
- IEEE Code of Ethics
- https://www.ieee.org/about/corporate/governance/p7-8.html
General Rules
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése: három évközi írásbeli teljesítménymérés és az aktív órai részvétel alapján (opcionális) történik.
Performance assessment methods
B. Összegző tanulmányi teljesítményértékelés: a tantárgy és tudás, képesség típusú kompetenciaelemeinek komplex, írásos értékelési módja zárthelyi dolgozat formájában. A dolgozat tudáselemekre, értelmezési feladatokra, következtetési feladatokra koncentrál írásos kérdésválaszolás formájában. munkaidő anyagrésztől függően 30-60 perc. Minden összegző tanulmányi teljesítményértékelésen legalább a szerezhető pontok 50%- át el kell érni a tárgy teljesítéséhez. C. Részteljesítmény-értékelés (órai aktív részvétel, opcionális): a tantárgy tudás, képesség, attitűd, valamint önállóság és felelősség típusú kompetenciaelemeinek egyszerűsített értékelési módja, melynek megjelenési formája a felkészült megjelenés és tevékeny részvétel a gyakorlat folyamatában, felkérésre vezetett példamegoldás a hallgatók előtt; az egységes értékelési elveket a tantárgyfelelős és a tantárgy előadója együttesen határozza meg.
Percentage of performance assessments, conducted during the study period, within the rating
- 1. összegző tanulmányi teljesítményértékelés : 50%
- 2. összegző tanulmányi teljesítményértékelés : 50%
- részteljesítmény értékelés (aktív részvétel) : 50%
- összesen: 100%+
Percentage of exam elements within the rating
Issuing grades
% | |
---|---|
Excellent | 90-100 |
Very good | 81–90 |
Good | 71–80 |
Satisfactory | 61–70 |
Pass | 50–60 |
Fail | 50 |
Retake and late completion
Javítás esetén a korábbi és az új eredmény közül a pótláskor vagy javításkor elért eredmény kerül beszámításba
Coursework required for the completion of the subject
Nature of work | Number of sessions per term |
---|---|
részvétel a kontakt tanórákon | 14×2=28 |
felkészülés a teljesítményértékelésekre | 2x8=16 |
házi feladat elkészítése | 0 |
kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása | 16 |
vizsgafelkészülés | 0 |
összesen | 60 |
Approval and validity of subject requirements
Topics covered during the term
Lecture topics |
---|
Additional lecturers
Name | Position | Contact details |
---|---|---|
Dr. Danka István | egyetemi adjunktus | danka.istvan@filozofia.bme.hu |
Dr. Ziegler Zsolt | egyetemi adjunktus | zsolt.ziegler@filozofia.bme.hu |
Gyarmathy Ákos | egyetemi tanársegéd | gyarmathy@filozofia.bme.hu |