Jul, 2023

人工智能时代的伦理学: AI 从业者认知与挑战分析

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TL;DR对 AI 从业者的 AI 道德认识和融入挑战进行了调查，发现绝大多数 AI 从业者对 AI 道德有一定的了解，主要源于工作场所规章制度，其中隐私保护和安全是他们最关注的伦理原则。AI 从业者在开发道德的基于 AI 系统中面临的挑战包括一般性挑战，技术相关挑战和人员相关挑战。研究还找出了需要进一步调查的领域，并提出了建议以帮助 AI 从业者和公司将道德融入 AI 开发。
发现论文，激发创造
  • 人工智能：全球道德准则的地理分布

    研究表明，围绕着五个伦理原则（透明度、正义与公平、非恶意行为、责任和隐私），出现了全球一致性的道德人工智能共识，提出了相关的指导原则和技术标准，同时应该充分融合伦理分析和实施策略的努力。

    Jun, 2019

  • 全球范围内人工智能伦理的异同：原则实施差距分析

    本研究在全球角度对人工智能伦理原则进行了评估和分析，并提出了如何减轻原则实施差距的建议。

    May, 2022

  • 人工智能伦理调查：社会技术观点

    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

  • 走出 AI 伦理之路：组织挑战和伦理企业家之间风险的个人化

    这篇研究通过对技术工作者进行质性分析，探讨了 AI 伦理实践的实际落实情况，并发现了伦理创业者在这一领域的三大障碍以及个人风险，揭示了技术公司中的制度变革复杂动态。

    May, 2023

  • 人工智能伦理教育在网络安全中的挑战与机遇：一个焦点小组报告

    AI 工具在网络安全领域的出现带来了诸多机遇和不确定性。一项针对网络安全领域高级研究生的焦点小组讨论揭示了挑战和机遇的潜在深度和广度。主要问题包括获取开源或免费工具、文件文献、课程多样性以及明确的人工智能网络安全教育伦理原则的表达。解决 “黑匣子” 思维在人工智能网络安全工作中的问题至关重要，同时还需要更加深入和优先教授基础人工智能知识。系统思维和有效沟通也被认为是教育改进的相关领域。未来的人工智能教育家和从业者需要通过实施严格的技术培训课程、明确的文件文献和用于伦理监控人工智能的框架，结合批判性思维和系统思维和沟通技巧来解决这些问题。

    Nov, 2023

  • AI 伦理的伦理学──指南评估

    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

  • 仅靠原则无法保证道德人工智能

    AI 伦理是学术和政策圈子中一个全球性的讨论话题，近期 meta 分析表明， AI 伦理已经收敛于一组与医学伦理四项经典原则非常相似的原则，但是这种原则取向在 AI 的发展和治理方面可能不会像医学那样成功，因为它们之间存在四个显著的不同点。

    Jun, 2019

  • 负责任的人工智能 -- 从原则到实践

    人工智能的应用不仅依赖基础研究和技术发展，更需要关注其公平性、透明度和隐私问题。为了确保 AI 的合理应用，我们需要制定技术、社会、制度和法律方法和工具，提高所有人的参与度和意识，确保 AI 系统与我们社会的原则和价值观一致。

    May, 2022

  • 人工智能课程中的伦理考虑

    本文提供实用案例和资源链接，旨在帮助人工智能教育者将伦理学、道德以及哲学问题纳入其教学课程中，以提高学生对人工智能实践的准备程度，以及了解人工智能对社会产生的伦理、道德和哲学影响。还为人工智能教育者提出了将人工智能伦理纳入通识人工智能课程以及如何开设单独的人工智能伦理课程的具体建议。

    Jan, 2017

  • 教育领域中人工智能的伦理

    人工智能从实验室科学转变为实际人类环境，引发了许多历史、社会文化的偏见、不平等和道德困境。人工智能教育（AIED）提出了更多特定的挑战，涉及技术对用户的影响，这些技术如何用于加强或改变我们学习和教学的方式，以及作为社会和个体，我们对教育结果的价值观。该文章讨论了人工智能的关键伦理维度，并将其置于 AIED 设计和工程实践中，以建立我们所构建的 AIED 系统、我们提出的有关人类学习和发展的问题、我们使用的教学伦理以及我们通过 AIED 在更广泛的社会技术系统中提倡的价值观之间的联系。

    Mar, 2024