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

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

该研究通过对 AI 事故数据库的内容分析，确定出发生非伦理行为的 13 个主要应用领域和 8 种不同形式的伦理问题，旨在提供给 AI 从业者一个实用指南来在 AI 应用过程中遵守伦理准则。

Jun, 2022

本文分析了人工智能治理的技术解决方案，提出了一个分类目录，分为四个领域：探索伦理困境、个体伦理决策框架、集体伦理决策框架和人工智能交互中的伦理问题，并讨论了面向成功将伦理人工智能系统整合到人类社会的未来研究方向。

Dec, 2018

本文对人工智能伦理学的现状进行了批判性分析，并认为基于原则性伦理准则的这种治理形式不足以规范人工智能行业及其开发者。建议通过对人工智能相关专业人员的培训过程和增加对其行业的监管来实现根本性变革。为此，建议法律应从生物伦理学中获益，并将人工智能伦理学的探索成果在法律条文中加以明确规范。

Oct, 2022

近期的人工智能进展为学术同行评审带来了机遇与风险，讨论主要围绕在学术期刊出版中的剽窃和作者权益，忽视了同行评审所处的更广泛的认知、社会、文化和社会认知等问题；论文强调了：AI 驱动的同行评审的合法性需要进行批判性评估，包括其在更广泛的认知、社会、道德和法规因素上的利弊，并与学术社区中定义适当行为的道德和认知规范的一致性。

Sep, 2023

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

本报告总结了 2021 年 AI 伦理领域的主要问题、趋势、现有的差距，并展望了未来的发展方向，是 AI 伦理领域研究人员和从业者制定研究和开发计划的资源。

Feb, 2022

在美国，本研究聚焦于人工智能的伦理及其应用，强调了人工智能在美国经济各个领域以及技术空间的多个方面所产生的影响，以及对企业、政府、学术界和公民社会的影响。论文探讨了 11 个基本的 “伦理原则”，涵盖了透明度、公正、公平、平等、非恶性、责任、问责、隐私、利益、自由、自治、信任、尊严、可持续性和团结。这些原则共同构成了一个指导框架，指导着人工智能技术在美国各个领域和实体中的负责任和伦理发展、部署和利用。论文还讨论了人工智能应用，例如机器学习的革命性影响，并探讨了实施人工智能伦理的各种方法。这次研究对于解决人工智能广泛使用所带来的潜在风险问题至关重要。

Oct, 2023

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