第1章
AI伦理概述
什么是AI伦理、为什么需要AI伦理、AI伦理的发展历程与核心原则。
伦理基础发展史
第2章
伦理审查框架基础
框架定义、构成要素、主流国际伦理框架对比（欧盟、美国、中国）。
框架对比国际
第3章
透明度与可解释性
定义、重要性、实现方法、常见挑战。
可解释AI透明度
第4章
公平性与偏见消除
偏见的来源、公平性度量、去偏技术、案例研究。
公平性去偏
第5章
隐私与数据保护
数据最小化、匿名化、差分隐私、GDPR合规要点。
隐私GDPR
第6章
问责制与责任归属
责任链设计、审计追踪、法律与伦理责任划分。
问责审计
第7章
安全性与鲁棒性
对抗攻击、数据投毒、模型鲁棒性测试、红队演练。
安全红队
第8章
人类自主与监督
人机协作模式、人类在环（HITL）、否决权机制。
人机协作HITL
第9章
社会福祉与可持续发展
AI对就业的影响、环境成本、数字鸿沟。
社会影响可持续
第10章
利益相关方分析
识别利益相关者、权力-利益矩阵、不同群体的诉求平衡。
利益相关者矩阵
第11章
风险评估方法论
定性风险评估、定量风险评估、风险矩阵、风险登记册。
风险评估矩阵
第12章
伦理审查流程设计
申请阶段、初审阶段、全面审查阶段、跟踪审查阶段。
流程审查阶段
第13章
审查委员会组建
成员构成、专业背景要求、独立性保障、培训机制。
委员会治理
第14章
审查标准与评分卡
评分维度、权重设计、阈值设定、评分结果解释。
评分卡标准
第15章
文档与证据管理
伦理声明模板、技术文档要求、证据链保存、版本控制。
文档证据链
第16章
算法影响评估（AIA）
AIA框架、评估步骤、报告撰写、公开披露。
AIA影响评估
第17章
数据伦理审查
数据来源审查、数据质量评估、数据使用授权、数据生命周期管理。
数据伦理生命周期
第18章
模型伦理审查
模型设计审查、训练数据审查、测试结果审查、部署前验证。
模型审查验证
第19章
部署与运维伦理审查
监控指标、异常检测、回滚机制、持续合规。
运维持续合规
第20章
用户交互伦理设计
知情同意、用户控制权、反馈机制、弱势群体保护。
交互设计弱势群体
第21章
跨境伦理合规
不同国家法规差异、数据跨境传输、国际标准协调。
跨境法规
第22章
行业特定伦理框架
医疗AI伦理、金融AI伦理、教育AI伦理、自动驾驶伦理。
行业医疗·金融·教育
第23章
伦理审查工具与平台
开源工具介绍、商业平台对比、自动化审查脚本。
工具自动化
第24章
伦理审计与认证
内部审计流程、第三方审计、伦理认证标准（IEEE、ISO）。
审计认证
第25章
伦理事件应急响应
事件分类、响应流程、沟通策略、整改措施。
应急响应
第26章
组织伦理文化建设
领导层承诺、员工培训、激励机制、举报渠道。
文化培训
第27章
案例研究一：人脸识别系统
人脸识别系统的伦理审查全流程。
案例人脸识别
第28章
案例研究二：招聘AI系统
招聘AI系统的偏见检测与修复。
案例偏见修复
第29章
案例研究三：医疗诊断AI
医疗诊断AI的隐私与安全审查。
案例医疗隐私
第30章
课程总结与未来展望
伦理审查趋势、新兴挑战、持续学习资源。
总结未来