伦理研究

摘要： 近年来,突发公共卫生事件在全球范围内时有发生,需要坚守“人类命运共同体”理念,提高社会综合治理能力。处置突发公共卫生事件,我们该遵循什么样的原则,采取何种适当的措施,政府、社会、医疗机构等社会系统的各方面积累了一定的经验,也形成了一定的理论观念。《中国医学伦理学》现推出专题征文活动,欢迎广大同仁撰文交流、研究。

摘要： 近年来,突发公共卫生事件在全球范围内时有发生,需要坚守“人类命运共同体”理念,提高社会综合治理能力。处置突发公共卫生事件,我们该遵循什么样的原则,采取何种适当的措施,政府、社会、医疗机构等社会系统的各方面积累了一定的经验,也形成了一定的理论观念。《中国医学伦理学》现推出专题征文活动,欢迎广大同仁撰文交流、研究。

摘要： 刘海明,1967年生,中国传媒大学新闻学博士,现任重庆大学新闻学院教授、博士生导师,重庆大学传媒伦理与法规研究中心主任、广播电视学专业负责人、融媒体实验中心执行主任,兼任中国新闻史学会媒介法规与伦理研究委员会常务理事、河南财经政法大学马克思主义学院特聘教授、重庆日报报业集团传媒研究院学术顾问、楚天网络评论研究院专家顾问。

摘要： 伴随深度学习之下样本数据的算法突破与模式应用的骤然发展,世界范围内对人工智能(AI)的研究与探索遂成一发不可收之势,学界、业界争先恐后,各国政府推波助澜,诸多预言更是宣称:人类第四次工业革命必由AI主导.然而,当AI技术发展到一定程度之后,其是否会产生“自我意识”,是否会超越人类智慧转而奴役人类抑或毁灭人类?AI技术的研究与发展对人类而言是福还是祸?目前,尚无定论.对AI相关边缘学科的研究众多且复杂,涉及生命科学、认知科学、生理科学、物理化学甚至是哲学的思辨,结合影像学科的相关领域,从科幻电影入手另辟蹊径对AI的前沿问题进行细致深入地研究,竟有意想不到的发现和启示.本文对科幻电影视阈下AI诸多重要前言议题进行爬梳,总结出三个颇具建设性的议题并得出结论:首先,出现创见性“奇点”/“闪耀时刻”咸将是AI未来发展的终极目的;其次,自我意识的“边界”/“格局”,或将是评判AI未来发展的逻辑基准;最后,自我意识的“伦理”/“道德界限”,或将是AI未来发展的根本准则.

摘要： 《法律与伦理》是由常州大学史良法学院创办、社会科学文献出版社出版的集刊。每年出版两期(1月和7月)。现面向海内外专家、学者真诚约稿。一刊物栏目设置本刊主要栏目有:(1)自然法专题;(2)法律与环境伦理专题;(3)法律、科技与伦理研究专题;(4)法律与人性关系研究专题;(5)法政治学研究专题。

摘要： 万钢:强化人工智能学科建设,以应用为导向拓宽专业教育内容5月20日,全国政协副主席、中国科协主席万钢在第五届世界智能大会开幕式上表示,要把高水平的人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重,进一步强化人工智能的学科建设,理顺高校、科研院所与企业等机构之间的交流合作渠道,以应用为导向拓宽人工智能专业教育的内容,重视人工智能的伦理研究和教育。他表示,新一代人工智能的发展,对于人才规模、结构、素质的要求越来越高,从模型、架构到算法,以及软硬件、算力、孵化、产业等新方面,新的发展态势对人才的需求更加旺盛。

摘要： 一、技术伦理的“人之为人”技术实践根据技术伦理研究不但要依循伦理学理论基础与研究范式,更要立足于人与技术互动共生的“人之为人”根据。技术伦理研究不能脱离“人之为人”的技术生存实践根基,无视人与技术互动共进的历史演进。“人之为人”的根据不是神创说的“上帝造人”,而是人的自我创造、自我发明。

摘要： 一、人工智能发展的智能伦理启示。新一代人工智能的发展,将使人工智能伦理问题成为长期的关注热点。在算法伦理研究中,立足点是自然人类,所讨论的是人类伦理,而当机器智能具有伦理地位,伦理问题的研究就不能仅仅立足于自然人类了。

摘要： 运用女性主义相关理论对韩国电影《82年生的金智英》进行读解,以其女性主义的精神内核描摹出韩国乃至整个东方社会当中中年女性的生存群像,映照出东方社会中年女性的生活境况与内心指涉,以此表征出时下社会发展中家庭伦理的时代症候。通过探求影片表征和蕴含的时代症候及伦理诉求,观照女性在家庭、工作以及社会层面中生活情感的表达以及自我价值的实现。

摘要： 运用女性主义相关理论对韩国电影《82年生的金智英》进行读解,以其女性主义的精神内核描摹出韩国乃至整个东方社会当中中年女性的生存群像,映照出东方社会中年女性的生活境况与内心指涉,以此表征出时下社会发展中家庭伦理的时代症候.通过探求影片表征和蕴含的时代症候及伦理诉求,观照女性在家庭、工作以及社会层面中生活情感的表达以及自我价值的实现.

摘要： 基于人工智能伦理规则修订的伦理仿真实验方法和机器人，包括：规则选项步骤；第一选择步骤；获取操作步骤；操作对应行为状态步骤；获取规则应用结果步骤；更新场景步骤；第一选择结果评价步骤。技术效果：所述方法通过不同的人工智能伦理规则选项的虚拟实验，使得用户能够通过虚拟实验来体验不同人工智能伦理规则选项的执行效果，起到实验与考核相互促进的效果。而且还能通过知识库和深度学习模型来实现人工智能伦理规则的自动应用，并得到自动应用的结果，从而实现了人工智能伦理规则的应用结果和应用后场景的预测。

摘要： 基于人类伦理的人工智能机器人伦理生成方法和系统，包括：获取场景步骤；交互步骤；获取问题选择步骤；通用模型训练步骤；用户模型训练步骤；可能选择预测步骤；应做选择预测步骤；选择提醒步骤。上述方法、系统和机器人，通过人类对伦理问题的答案的选择，来训练伦理模型，使得人们和机器人或人工智能系统可以利用伦理模型来判断自己的选择是否得当，进而避免和防范人工智能伦理风险。

摘要： 基于人工智能伦理规则修订的伦理仿真实验方法和机器人，包括：规则选项步骤；第一选择步骤；获取操作步骤；操作对应行为状态步骤；获取规则应用结果步骤；更新场景步骤；第一选择结果评价步骤。技术效果：所述方法通过不同的人工智能伦理规则选项的虚拟实验，使得用户能够通过虚拟实验来体验不同人工智能伦理规则选项的执行效果，起到实验与考核相互促进的效果。而且还能通过知识库和深度学习模型来实现人工智能伦理规则的自动应用，并得到自动应用的结果，从而实现了人工智能伦理规则的应用结果和应用后场景的预测。

摘要： 基于伦理规则修订的人工智能伦理风险辨识防范方法，包括：场景获取步骤、规则获取步骤、初始化步骤、优选度计算步骤、规则选择步骤、规则修订步骤、规则和行为推荐步骤。上述方法、系统和机器人，通过对人工智能伦理规则的不断修订得到在事件场景中产生的人工智能伦理风险小于预设阈值的人工智能伦理规则，使得人工智能伦理风险的辨识和防范不再被单一的人工智能伦理规则所束缚，从而使得事件场景中的人工智能伦理风险变得可控。

摘要： 基于人工智能伦理备选规则的人工智能伦理风险防范方法，包括：多规则获取步骤；风险类型获取步骤；事件场景获取步骤；合规场景步骤；风险计算步骤；规则选择步骤；行为步骤；检测步骤。上述方法、系统和机器人，采用多个备选人工智能伦理规则，从而可以根据事件场景选择能使得事件场景产生人工智能伦理风险最小的人工智能伦理规则，因为有多个备选的人工智能伦理规则，所以产生的人工智能伦理风险必然小于单一人工智能伦理规则情况下事件场景会产生的人工智能伦理风险，能够极大地提高人工智能伦理风险的辨识和防范能力,同时，当人类或人工智能体执行行为失败时，又可以重新选择人工智能伦理风险小的其他人工智能伦理规则，从而提高了人工智能伦理风险的辨识和防范的灵活性。

摘要： 基于伦理风险评定的人工智能伦理风险辨识和防范方法，包括：装置与场景获取步骤；规则和风险类型获取步骤；场景判断与规则选择步骤；规则设定步骤；场景变化检测步骤。上述方法、系统和机器人，根据事件场景动态选择合适的人工智能伦理规则来降低和防范人工智能伦理风险，使得同一个人工智能装置可以根据事件场景选择合适的不同的人工智能伦理规则，从而可以提高人工智能装置遵守人工智能伦理规则的灵活性，通过选择合适的事件场景，可以极大防范和降低人工智能伦理规则在事件场景中所产生的人工智能伦理风险。

摘要： 基于伦理规则判断的人工智能伦理风险辨识和防范方法，包括：规则获取步骤；事件获取步骤；规则判断步骤；场景变换步骤；获取行为步骤；行为通知步骤。上述方法、系统和机器人，通过判断事件场景是否符合人工智能伦理规则，来进行人工智能伦理风险的辨识，同时通过对符合人工智能伦理规则的人类行为和人工智能体行为的预测来防范人工智能伦理风险，进而在人工智能伦理风险没有发生前就可以防患于未然，通过执行预测得到的人类行为和人工智能体行为来降低甚至消除人工智能伦理风险。

摘要： 基于动态人工智能伦理规则的伦理风险防范方法和机器人，包括：装置与场景获取步骤；规则和风险类型获取步骤；场景判断与规则选择步骤；规则设定步骤；场景变化检测步骤。上述方法、系统和机器人，根据事件场景动态选择合适的人工智能伦理规则来降低和防范人工智能伦理风险，使得同一个人工智能装置可以根据事件场景选择合适的不同的人工智能伦理规则，从而可以提高人工智能装置遵守人工智能伦理规则的灵活性，通过选择合适的事件场景，可以极大防范和降低人工智能伦理规则在事件场景中所产生的人工智能伦理风险。

摘要： 人工智能机器人伦理仿真方法和系统，包括：获取模块；训练模块；判断模块；比较模块；防范模块。上述方法、系统和机器人，通过登陆者将观看网页展示的各类逼真的场景动画，并扮演一个智能体，在数个关于伦理道德的问题之中做出选择，机器人将会对这些数据进行学习和分析，最后形成一套符合普遍伦理的价值观，进而避免和防范人工智能伦理风险。

摘要： 本发明涉及人工智能伦理技术领域，尤其涉及一种基于预训练模型的伦理行为抽取方法，首先以涵盖伦理道德和人类行为的社会新闻为数据源，构建社会新闻数据集，并使用众包方法对数据集进行标注，再利用具有双向Transformer结构的中文预训练语言模型ERNIE，经过微调的模型编码了实体知识信息，从大量的社会新闻数据中准确的抽取伦理行为，此外预训练模型在标记数据稀缺时准确提取数据的重要特征，能够提高任务的整体性能，解决了中文语境下单词边界和组成成分的不确定性。