人工智能工程伦理问题 人工智能的工程伦理问题

大家好,今天来为大家分享人工智能工程伦理问题的一些知识点,和人工智能的工程伦理问题的问题解析,大家要是都明白,那么可以忽略,如果不太清楚的话可以看看本篇文章,相信很大概率可以解决您的问题,接下来我们就一起来看看吧!

本文目录

  1. 人工智能语言与伦理讲的什么
  2. 人工智能研究是否应当像基因技术研究一样,设立严格的研究伦理禁区,以免创造出拥有人类情感的强人工智能?
  3. 在AI的发展过程中,如何处理与人的伦理关系?

人工智能语言与伦理讲的什么

随着人工智能深入到人们的生活之中,人工智能可能引发的伦理问题日益受到关注,尤其是涉及到人类的基本价值和威胁人类生存的话题。

其实,人们对于人工智能的担忧多半出于对未知事物的恐惧,人工智能作为科技发展的产物不可能解决人类面对的伦理冲突,只是某种程度上放大了这种冲突,人类完全可以采取措施化解人工智能可能带来的伦理危机。

对人工智能进行伦理规范应建立人工智能的伦理审核与学习机制。人工智能尚不具备感情和自主意识,即便未来通过学习可以获得独立思考的能力,其价值取向也可以用人文精神加以引领和规范。

聊天机器人之所以会说出“希特勒没有错”这样违反伦理的言论,是因为现实社会里有极少数人仍持有这种认识,这句话通过人工智能说出来显得惊悚,但并不奇怪,这种表达与网络上侮辱先烈结构主流价值的言论并无二致。

应当避免的是这种言论通过人工智能的快速传播对整个社会空气形成危害,实现这一目标需要深入把握人工智能的学习机制,加强人工智能对主流价值的学习,同时建立对机器人的伦理测试机制

人工智能研究是否应当像基因技术研究一样,设立严格的研究伦理禁区,以免创造出拥有人类情感的强人工智能?

这个问题在逻辑链上本身就有问题。

禁区的建立是要先有建立禁区的资格。

人工智能是否能有人类的情怀在于人们是否具备能力能让它具备人类的情怀,说到底还是人们自身的问题。

举个例子:你给小朋友们讲微积分,然后让他们用微积分解决实际问题,或是给失明失聪的人电影票。他们可能会回应你听不懂或者无视你,即使你用尽可能将这一信息告诉双失的那个人,也有可能得到你是神经病的回应。

人工智能的产品是给需要的人生产的,但需要不是用人工智能就最好。

如果出题人是在用自己的价值观去判定和他可能毫无关系的人工智能是否能满足她生存和发展的需求,未找到答案,然后慌乱的向外求所。

能用就用,用就要承担用的责任,光进不出的那是貔貅。

另外,人工智能也是有强弱之分的,在弱中有强,强中也有弱,不能一杆子划定一切,这样非黑即白的认知逻辑就现在而言已经是被淘汰的认知逻辑,再去谈人工智能,已经是在制造混乱了,还要要我给你帮衬,和你一起傻。

那我应该有责任提醒邀请人,你和我一样都需要先完善或是使我们自己的认知结构和逻辑,实事求是的应对我们所面对的不期而遇。先做好自己,在不给政府和大众造成恐慌和时间、精力允许的情况下,先把自己提升起来。

在AI的发展过程中,如何处理与人的伦理关系?

日前,中国发展研究基金会和微软公司联合发布了《未来基石——人工智能的社会角色与伦理》报告,其中,就对人工智能与人的伦理关系进行了剖析,并给出了一些建议。这里列举报告中的几个主要观点以供参考:

1.要理解人工智能的社会影响,首先要认识人类智能在社会发展中的独特作用。在人类发展进程中,知识的增长和社会协作体系的扩展起到了十分重要的作用,而这一切都离不开人类大脑提供的智能基础。正是因为智能,才使人类有了“万物灵长”的地位,得以区别和超越地球上的其他动物,取得了非凡的成就。

2.人工智能的发展,将带来知识生产和利用方式的深刻变革,提供了重大的发展机遇。人工智能不仅是前沿的科技和高端的产业,未来也可以广泛用于解决人类社会的一些长期性的挑战,包括克服疑难的疾病、提供低成本的医疗服务、为穷人和弱势群体提供高质量的教育服务、减少能源资源的消耗,使社会发展更加公平而可持续。

3.在拥抱人工智能的同时,也要正视人工智能开发和应用中存在的挑战。这些挑战有些是技术性的,包括错误目的的开发、技术上的不透明和不可控、过度追求利润目标而不考虑技术上的平衡、以及终端的误用和滥用。更严峻的挑战可能是社会层面的,包括对人自身认知的困境、社会互动协作方式的改变、数据和隐私的侵犯、不对称信息权力的滥用、数据和技术导致的垄断、偏见强化和族群对立、弱势人群的边缘化和贫困化、以及人工智能武器和恐怖活动等。不仅如此,我们迄今为止的伦理、法律也还没有为人工智能的大规模应用做好充分准备。这些挑战并不遥远,有些已经真实在发生。

4.各国政府、产业界、研究人员、民间组织和其他有关利益攸关方应该就人工智能开展广泛对话和持续合作,加快制定针对人工智能开发和应用的伦理规范和公共政策准则。报告还建议,在社会层面,鼓励高校研究机构、企业和行业协会、投资机构和社会组织在各自领域进行相关探索和研究;在政策层面,在鼓励引导社会研究和产品开发的同时,需要重视政策和法律监管,并加强国际合作,建立多层次的国际人工智能治理机制。

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