AI 倫理 (二)：百工百業有倫理
教師: 林杏子
國立高雄大學
2026/06/05~2026/07/10
報名截止日期：2026/06/26
摘要
課程目標
授課教師
課程進度表
課程內容
上課形式
評分標準
證書資訊

摘要



  1. 本課程為AI倫理系列第二門，聚焦AI倫理如何落實於AI系統開發、應用場域與治理流程中。課程從AI倫理在哪裡？為核心問題出發，透過Amazon AI招聘案例，引導學習者理解AI偏誤、公平性與責任問題如何出現在資料、模型與決策流程中。接著介紹人類監督、AI/ML開發過程與Human Oversight評估，協助學習者判斷哪些情境適合AI輔助，哪些情境仍需保留人類理解、覆核與最終把關。

  2. 課程進一步以AI Ethics by Design（設計即倫理）為核心，說明如何將公平性、隱私保護、人類自主、透明可解釋與可問責性等倫理原則，轉化為資料檢核、模型測試、人工覆核、資訊揭露、申訴管道與責任分工等具體設計要求。最後透過教育與影音推薦案例，帶領學習者練習辨識不同場域中的AI風險，並以設計即倫理的綜整與演示，培養將AI倫理原則轉化為可操作治理方案的能力。

課程目標


藉由修習本課程，學習者將能建立以下觀念與能力：

  1. 辨識AI倫理問題出現的位置：理解AI倫理可能存在於資料蒐集、特徵設計、模型訓練、部署應用與後續監測等流程中。

  2. 理解AI偏誤、公平性與責任問題：能透過具體案例，分析AI系統如何因歷史資料、組織判準或模型設計而產生不公平結果。

  3. 掌握人類監督的基本概念：理解Human Oversight包含理解、覆核、介入、修正與責任承擔。

  4. 認識AI/ML開發流程中的倫理節點：能理解AI系統從問題定義、資料處理、模型訓練、部署到監測的流程，找出各階段的倫理風險。

  5. 判斷AI是否適合取代人類決策：能從風險程度、錯誤後果、申訴可能性與人類實質控制權等角度，進行Human Oversight替換評估。

  6. 理解AI Ethics by Design的實作精神：能將AI倫理原則轉化為具體設計檢核點，例如資料最小化、透明揭露、人工覆核與責任分工。

  7. 分析不同場域中的AI倫理議題：能以教育與影音推薦案例為基礎，辨識AI在學習評量、學生資料、推薦系統與平台責任中的倫理問題。

  8. 建立AI治理與負責任設計思維：能從案例出發，提出較具體的AI風險控制與治理改善方向。
授課教師


  • 教師姓名： 林杏子 老師
  • 簡介： 長期關注 AI 倫理與資料治理，擅長將複雜法規轉化為易懂案例。致力於推動 AI 研究誠信，協助學習者建立「會使用、能判斷、負責任」的數位 AI 素養。

				
			
課程進度表
第1週:AI 倫理問題在哪裡：從流程辨識到 Amazon 招聘案例
第2週:人類監督與人在 AI 裡的角色
第3週:認識 AI / ML 開發流程
第4週:Human Oversight 替換評估：AI 能不能取代人？
第5週:AI Ethics by Design：把倫理放進設計流程
第6週:教育場域中的 AI 倫理案例
第7週:影音推薦與日常平台中的 AI 倫理案例
第8週:設計即倫理 EbD 綜整與演示
第9週:期末整合
課程內容
本課程共規劃為 9 週、18 小時學習量，涵蓋以下三大階段：
  1. 問題辨識與評估： 從 Amazon 招聘案例切入，說明偏誤如何出現在資料與模型中；並介紹「人類監督」的角色，評估 AI 是否適合取代人類判斷。
  2. 設計即倫理 (EbD)： 將公平、隱私、自主、透明與問責等原則，轉化為具體的設計要求，如資料檢核、模型測試、資訊揭露與申訴管道。
  3. 場域實務應用： 深入探討教育場域與影音平台案例，將倫理原則嵌入治理流程，建立負責任的 AI 應用能力。
上課形式
  1. 本課程為9週、18小時學習量之線上課程，採非同步影片學習、每週測驗、每週作業與期末考搭配進行。課程內容接續AI倫理(一)的基礎觀念，進一步聚焦AI倫理如何落實於AI/ML開發流程、人類監督、設計即倫理、教育案例與影音推薦案例等實務情境中。

  2. 本課程共分為9個週次主題。每週由一至數個影片單元組成，每週提供約60至160分鐘不等之影音教材，全課程影片總長約11.3小時。學習者可依平台進度觀看影片，並於每週完成後進行線上測驗，以確認是否理解該週的核心概念、案例分析與應用判斷。

  3. 除影片與測驗外，本課程每一單元皆安排短篇情境作業或反思任務。作業設計不以記憶法規條文為主，而是引導學習者將課程內容應用於真實或常見的AI使用情境。

  4. 本課程不另設期中考，以每單元測驗與每單元作業作為評量，讓學習者在學習過程中持續檢核理解與反思能力。課程最後安排一場期末測驗，整合檢核學習者對AI倫理問題出現的位置、人類監督的必要性、AI/ML流程中的倫理節點、AI Ethics by Design的設計檢核，以及教育與影音推薦案例中的治理判斷之理解程度。
評分標準
•	課程及格標準:70分  滿分： 100分

•	平時測驗：60%
平時測驗為本課程主要評量方式之一，安排於各週或各單元學習後進行，目的在於協助學習者即時確認是否理解該週／該單元的重點內容。題型以是非題、單選題、複選題為主，必要時搭配具標準答案的情境選擇題，以利線上平台自動批閱與學習者即時掌握學習成效。

•	平時作業：加分項，至多加20分
各單元後的作業不列入基本成績比例，採鼓勵學習者延伸思考與應用課程內容的加分項目。作業採完成制、簡易檢核制或自評制，依課程平台設定給予加分。

•	期末考：40%
期末考安排於課程最後進行，作為全課程的總結性評量。考試範圍涵蓋全部課程內容，重點在於檢核學習者對AI倫理問題出現的位置、人類監督的必要性、AI/ML流程中的倫理節點、AI Ethics by Design的設計檢核，以及教育與影音推薦案例中的治理判斷之理解程度。期末考題型以是非題、單選題、複選題與情境選擇題為主，兼顧概念理解與情境應用，皆採具標準答案之題型，便於平台線上測驗與自動批閱。
通過標準

課程及格標準:70滿分：100分
先修科目或先備能力
本課程無須背景知識，適合所有對AI倫理有興趣的學習者修習。
證書資訊
本課程修課通過證明費用：500元
如何申請及下載證書？

				

				 
				   

					
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