本文通过汇总人工智能伦理学和情感识别文献的信息，提出了与自动情感识别相关的 50 个伦理考虑因素，特别关注情感识别对隐私和社会群体的影响，并提出了有关负责任的自动情感识别的关键建议。

Sep, 2021

这项研究综合了当前和未来的人工智能应用所面临的伦理问题，从技术和社会角度对 AI 部署中的公平性、隐私和数据保护、透明度与可解释性等伦理原则进行了综述。

Nov, 2023

本文探讨了 AI 和 NLP 领域中的伦理学问题，重点关注了自动化伦理判断的 Delphi 模型，并提出了批判性的观点和如何通过透明度、民主价值观和简单明了的问责机制来推动机器伦理学的发展。

Nov, 2021

在这篇论文中，作者从道德哲学和元伦理学的研究中引用论述，提出了在当前没有一套能度量 AI 系统 “伦理性” 的指标和测量方式的情况下，将 AI 系统的考虑转变为 “价值观” 而非 “伦理学”，强调了价值观的相对性，这种思路会为开展 AI 系统的安全研究和有益研究提供新的方法。

Apr, 2022

本文分析比较人工智能伦理指南的规范原则、建议和忽略之处，提供了对人工智能伦理领域的详细概述，并研究这些伦理原则和价值观在人工智能系统研究、开发和应用实践中的实现程度。最终，本文探讨了如何提高人工智能伦理的有效实施。

Feb, 2019

本研究探讨人工智能领域的伦理规范问题，发现虽然现有的一些 AI 会议和出版物已经开始确立人类数据收集的协议和规范，但是这些规范往往被作者忽视，相比之下，在心理学领域进行与众包工人的合作时，生活方式和其他信息的道德审查披露要频繁得多。

Jun, 2023

AI 技术的快速发展与伦理维度的深入研究，特别关注于医疗领域，探索透明度、数据管理、人工监督、教育要求以及国际合作等众多方面，呼吁全球统一的 AI 伦理原则和框架，并提出有益的伦理方案以应对新兴挑战。

Aug, 2023

本文以自动语音识别为例，研究具备道德操守的语音数据集应具备的特征，包括多样性、包容性、关键元数据等，以提高模型鲁棒性与可用性，同时保护用户隐私、提升可解释性、促进社会技术与情境模型设计，旨在鼓励研究者与实践者建立更多人性化的数据集，提高模型效果。

May, 2023

本文介绍了 ETHICS 数据集，旨在通过连接社会世界知识和价值判断来评估语言模型对道德基本概念的了解程度，研究发现当前语言模型有望但能力不完整地预测基本人类道德判断，并提供了实现人工智能与人类价值对齐的一步。

Aug, 2020

发展分析和缓解策略，提供了一个初始框架来理解模型限制、尊重隐私、保密和版权、避免抄袭和政策违规、确保应用程序提供整体利益，并透明可重现地使用人工智能，以保护研究的完整性。

Jan, 2024