伦理问题

摘要： 1临床研究1.1伦理审批与注册要求所有在人体中进行或涉及人体标本的研究应符合国际医学期刊的编辑委员会(ICMJE)的有关要求,严格遵守临床试验研究的所有伦理原则。文章中需提供批准此次研究的伦理委员会名称、伦理审查编号及审批日期,并且必须按照《赫尔辛基宣言》中的原则进行。

摘要： 近年来,真实世界研究越来越受到广泛关注,其在药物评价等领域的应用彰显了伦理价值,同时也带来了许多伦理问题.其重要的伦理价值在于遵循了伦理学的实践品格,印证了医药道德的广泛适用性的基本特征,更好地实现了个人利益与公共利益相统一.该文分析了真实世界药物评价在知情同意、隐私权和知识产权保护、评价的真实性及伦理审查等方面存在的问题,并提出了相应的解决对策.

摘要： 智能机器人在给人类带来便利的同时也带来了新的伦理问题。如智能机器人的道德主体性和对人类尊严的威胁、价值判断与责任认定、对个人隐私和社会的冲击等都展现了其“双刃剑”的特性。为应对智能机器人带来的伦理问题,我们要确保对其绝对控制,在技术研发中坚持伦理观念“外化于物”与“内化于心”,充分发挥制度约束与政策引导作用。

摘要： 网络恐怖主义是互联网发展和国际恐怖主义演变融合互动的产物。恐怖分子或活跃于网络社交媒体,宣扬恐怖理念和传播恐怖信息,或利用媒体分享发布恐袭视频和恐怖画面,或隐身于游戏空间进行秘密联络和策划恐袭行动。网络恐怖主义利用网络空间的开放性和隐蔽性拓展活动空间。为遏止网络恐怖主义威胁蔓延,各国政府和国际社会加强合作,利用新科技手段发现、跟踪恐怖组织和恐怖分子,协同阻止和打击恐怖活动,人工智能技术以其独特优势得到越来越广泛的应用。与此同时,人工智能在网络恐怖主义防控中暴露出来的合法性、公平性、隐私保护等伦理问题,也值得关注。

摘要： 人工智能教育应用的伦理讨论重点有教育大数据导致信息数据存在隐患、智能应用潜在威胁着教师职业的稳定、定制化推荐算法潜藏的伦理问题、教育方面难以避免的数字鸿沟引发的伦理风险、智能应用兴起存在的社会情感的伦理冲突等不同方面的伦理问题。究其原因,与用户太过追崇技术、独立思考与选择能力弱化、监督管理与法律制度的不足等有着重要关系。人工智能教育应用应健全智能教育应用的伦理法规机制,建立追责制度,完善算法透明与数据监督体系,构筑以人为本的伦理认知,来推动人工智能教育应用高质量发展。

摘要： 《案例评析》栏目长期征集咨询个案,个案报告字数2300~2500。个案报告需要有四个大的结构部件:故事情境(来访者的基本资料)+咨询视角的分析(个案概念化)+咨询过程(主要流程、运用的技术和方法)+咨询师的反思。请特别注意保密伦理问题,不要出现任何真实的来访者的背景资料,有可能导致泄密的特殊事件也不要写出来。

摘要： 纳米认知增强技术是在纳米尺度上对大脑进行直接干预,从而提升正常个体认知功能的技术。该技术以其在微观环境下的高效和精准而独得宠爱,但也可引发安全和风险、自主和尊严、公平与正义以及“过时人”方面的伦理问题。在该技术的开发和将来应用过程中,必须遵循生命伦理原则,并从风险评估、伦理审查、研发主体和使用主体的道德约束和责任感、监管体系、社会价值导向和舆论环境等多角度、全方位入手,实施积极有效的对策,以使其始终沿着促进人类福祉的道路发展。

摘要： 人工智能的发展日臻成熟,已经渗透到临床试验的各个领域,人工智能为临床试验带来了新的发展机遇。然而,人工智能应用于临床试验仍然处于探索阶段,面临很多伦理问题,包括数据质量导致的试验风险、数据监管带来的隐私保护以及数据授权与知情同意矛盾等。我们应该精准定位人工智能于临床试验的可实现应用并理解其现实的伦理问题,制定相应的应对策略以保障临床试验全过程性能的最大化改进,包括加强数据质量管理,降低临床试验风险;优化数据监管机制,保障数据安全和隐私;搭建数据授权平台,健全知情同意司法保护等。

摘要： 智慧医疗是互联网、物联网、大数据分析和人工智能在医学领域的整合和应用的结果,目前,中国智慧医疗发展迅速。但智慧医疗优势与风险并存,面临伦理挑战和问题:因此,智慧医疗技术限制增加隐私泄露和延迟治疗的风险,医疗获益的区域公平问题向人群公平问题转移,并引起人文与科技关系的平衡问题。智慧医疗需要遵循伦理基本原则和临床医学伦理学的经验,充分发挥智慧医疗的福祉,其发展中的伦理挑战需要在法律层面规范,同时也要通过伦理层面规范和引导。

摘要： 进入大数据时代,人们被数据包围。大数据技术的发展促进了金融业的发展,银行业、保险业、证券业等相关金融行业中都应用了大数据技术。但是大数据自身海量性及多样性等特点导致大数据在金融中的应用存在着数据质量不足、从业人员行业标准缺失以及相关金融监管机构压力大等难题。因此文章从大数据在金融中的应用现状入手并分析,得出大数据在金融应用中存在数据泄露、个人隐私被侵犯、数字鸿沟等伦理问题。面对这些伦理问题,文章从主体、技术以及外部三方面对产生原因进行探讨,最后提出增强个人的隐私意识、加强数据管理、培养大数据相关人才、完善监管大数据技术的法律法规等建议,从而让大数据技术更好地服务于社会。

摘要： 随着以大数据挖掘和人工智能为技术特征的算法型内容生产模式的崛起,一批基于算法分析的个性化推荐引擎产品在积累了为数众多的用户后,也屡屡遭遇版权侵权的风波.同时,通过数据挖掘用户信息并进行智能兴趣推荐,从而实现商业性目的的做法不仅招致隐私权侵权的争议,更引发令专业人士所不忍的茧房效应.本文基于信息聚合型媒体的内容生产和分发逻辑,对其中的侵权纠纷和伦理问题加以分析,认为数字时代的内容生产需要通过立法手段进行规范,并提供行业内自律模式对技术造成的无序性加以规制,同时增强公众的个人素养和法律意识.

摘要： 随着信息技术在医疗行业的广泛应用,越来越多的道德与伦理问题也随之显露出来.医疗信息技术在实践中面临着信息垄断、信息平等、信息污染以及信息安全等问题的挑战,需要加强对医学信息技术人员的道德与伦理教育,推动医疗信息化的健康发展.

摘要： 阐释了科研管理伦理概念,讨论了科研管理伦理问题的主要表现,分析了科研管理伦理问题的主要成因,提出了科研管理伦理问题的对策，即强化科研管理人员的责任意识，加强对科研管理的监督，加强立法、完善相关法律和制度规范。

摘要： 本研究主要探讨在职业学院心理咨询师从业的过程中如何透过专业伦理的学习,增加对伦理问题的敏感度,并提高对伦理问题的思考和推理能力,增强对模糊情境中的伦理判断能力.

摘要： 不同哲学理念下的东西方医学有不同的思维模式,中医药科学研究的伦理审查过程中会遇到不同于西方医学的特殊伦理问题,本文提出应当构建符合中医药特色的伦理审查体系,制定中医药伦理审查的标准,在推动中医药科研进步的同时维护中医药受试者的合法权利.

摘要： 真实世界研究范式已经成为近年国内外临床研究特别是中医药临床研究关注的前沿,本文从伦理的角度,对真实世界研究范式下的临床研究可能存在的伦理问题进行了审视和分析;结合近年来的实践探索,提出了一些在真实世界研究过程中保护受试者、进行伦理审查以及提高科学性和伦理性的初步策略.

摘要： 2018年1月20日,由中国人民大学伦理学与道德建设研究中心和南京师范大学公共管理学院、国家社科基金重大招标项目“中国乡村伦理研究”课题组共同主办的“乡村振兴与乡村伦理”高层论坛在南京师范大学召开.来自中国社会科学院、北京大学、中国人民大学、湖北大学、首都师范大学、天津社会科学院、湖南师范大学和南京师范大学等高校和科研院所的近30名专家学者围绕“乡村振兴与乡村伦理”这一主题,对乡村振兴战略实施背景下的乡村伦理问题展开了多维度、深层次的探讨.以“产业兴旺”为重点.聚焦乡村经济伦理转型，以“生态宜居”为关键，立足乡村环境伦理建构，以“乡风文明”为保障，注重乡村家庭伦理培育和道德建设，以“治德治、理有效”为基础，提出自治、法治相融合的有效路径，以“生活富裕”为根本，引入乡村发展的伦理目标与道德评价。

摘要： 生物样本库是有组织地收集、储存和管理生物标本和相关数据的集合，生物样本库涉及到遗传样本或信息的采集、处理、使用和保存，还有研究、共享等环节，在建立生物样本库的各个环节上都存在伦理问题。2014年以来中国相关政策有《关于开展高通量基因检测技术临床应用试点单位申报工作的通知》《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》等。解决知情同意、样本信息隐私保密、伦理委员会、利益共享等问题。

摘要： 随着生物样本库在中国的发展,大数据运用作为生物样本库管理的有效方式,对生物样本库的拓展与运用具有重要意义.但现阶段生物样本库业务需求的快速增长使得产生的大数据保护与共享难题逐渐显现,有学者认为,生物样本库可以实现的创新功能仍然被低估.本文旨在针对生物样本库产生的大数据在应用中出现的伦理与法律问题进行简要分析,并结合生物样本库本身潜在的法律属性(“债权属性”说、“虚拟财产权”说、“新型的知识产权”说)细化解读生物样本库的法律基础,同时就我国生物样本库的大数据库权利归属存有争议且大数据共享机制尚未建立的现状,提出初步的设想与建议:首先,个人信息保护与大数据开发的边界应约定明确;其次,应明确基于生物样本库产生的大数据的法律属性和权利归属;最后,在加强知识产权保护的同时,应建立生物样本库产生的大数据共享机制.

摘要： 随着生物样本库在中国的发展,大数据运用作为生物样本库管理的有效方式,对生物样本库的拓展与运用具有重要意义.但现阶段生物样本库业务需求的快速增长使得产生的大数据保护与共享难题逐渐显现,有学者认为,生物样本库可以实现的创新功能仍然被低估.本文旨在针对生物样本库产生的大数据在应用中出现的伦理与法律问题进行简要分析,并结合生物样本库本身潜在的法律属性(“债权属性”说、“虚拟财产权”说、“新型的知识产权”说)细化解读生物样本库的法律基础,同时就我国生物样本库的大数据库权利归属存有争议且大数据共享机制尚未建立的现状,提出初步的设想与建议:首先,个人信息保护与大数据开发的边界应约定明确;其次,应明确基于生物样本库产生的大数据的法律属性和权利归属;最后,在加强知识产权保护的同时,应建立生物样本库产生的大数据共享机制.

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。

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。