人工智能通识（基础、技术、前沿、伦理与实践）-课件 第10章 人工智能伦理

人工智能通识林子雨

副教授——基础、技术、前沿、伦理与实践主讲教师和作者林子雨简介厦门大学计算机科学与技术系副教授以第一作者编著18本大数据与人工智能教材被国内1000余所高校采用荣获“2022年福建省高等教育教学成果奖特等奖（个人排名第一）”入选“2021年高校计算机专业优秀教师奖励计划”2018年国家精品在线开放课程（独立主讲）2020年国家级线上一流本科课程（独立主讲）2021年国家级线上一流本科课程（独立主讲）入选“2023年教育部国家智慧教育公共服务平台应用典型案例”大模型科普报告全网浏览量超过1000万《人工智能通识——基础、技术、前沿、伦理与实践》教材《人工智能通识》林子雨

编著人民邮电出版社2025年11月第1版ISBN:978-7-115-68359-5定价：59.80元教材官网提供详细信息和样书申请官网：/post/ai-introduction/扫码访问教材官网了解详情、获取资源、申请样书教材官网提供配套教学资源：教学大纲、讲义PPT、上机实验手册、案例视频、MOOC视频、大模型科普讲座PPT、大模型讲座视频和1000道题库等第10章人工智能伦理01人工智能伦理概念目录02人工智能的伦理问题03人工智能伦理典型案例04人工智能伦理的基本原则05解决人工智能伦理问题的策略01人工智能伦理概念Partone人工智能伦理是指在研究、开发和应用人工智能技术时，需要遵循的道德准则和社会价值观，以确保人工智能的发展和应用不会对人类和社会造成负面影响。这涉及到许多问题，如数据隐私、透明度和责任、权利和公平性、智能歧视和偏见等。人工智能伦理也涉及到对机器智能的规范和监管，以确保其符合人类的价值观和社会利益在人工智能的发展中，伦理问题越来越引起人们的关注，因为人工智能的广泛应用和强大能力对人类社会带来了深远的影响。人工智能伦理是一个多学科的研究领域，涉及到哲学、计算机科学、法律、经济等多个学科。同时，人工智能伦理也是一个复杂的议题，涉及到的许多问题和挑战尚未达成共识，需要全球各国共同探讨和解决10.1人工智能伦理概念02人工智能的伦理问题Parttwo01人的主体性异化02数据隐私和安全03算法偏见和歧视04算法的不透明性和不可解释性05AI系统的不稳定性和风险性06AI系统的安全性和隐私问题07责任归属08公平正义和社会效益09人工智能在军事领域应用引发的伦理问题10.2人工智能的伦理问题人的主体性异化在辩证唯物主义实践观中，人类能够积极认识并改变自然环境，实现自然性与社会性的和谐统一。通过独特的智慧和辛勤的实践，人类创造了丰富多彩的文明。传统的伦理秩序中，机器是人类的附属品，由人类决定其运作方式。然而，随着高度智能化的人工智能的发展，人类和机器的关系正在发生转变。人类在智能机器面前显得笨拙和呆板，甚至被视为智能机器的“零部件”。这种转变导致人的主体性出现异化的趋势10.2人工智能的伦理问题人的主体性异化人工智能作为人类社会的基本技术支撑，对人类产生了公开或隐蔽的宰制，使人类逐渐沦为高速运转的智能“附庸”和“奴隶”。智能机器人的快速发展，模糊了人机界限，对人的本质、人的主体地位等形成强烈的冲击，挑战了哲学常识中“人是什么？”和“人机关系如何？”的问题。在享受智能技术带来的便捷与自由的同时，人类深陷被智能造物支配与控制的危机之中，人的主体性逐渐被智能机器解构和占有，客体化危机严重，主体间的关系也日益疏离化、数字化和物化，人的尊严和自由面临着被侵蚀的风险10.2人工智能的伦理问题数据隐私和安全在人工智能的应用中，云计算被集成到智能架构中。许多企业、个人等将信息存储到云端，这使得信息容易受到威胁和攻击。如果将这些数据整合在一起，就能够“读出”他人的秘密，例如隐蔽的身体缺陷、既往病史、犯罪前科、变性经历等。如果智能系统掌握的敏感个人信息被泄露，会让人陷入尴尬甚至危险的境地，个人的隐私权会受到不同程度的侵害10.2人工智能的伦理问题数据隐私和安全人工智能广告的追踪定位侵犯个人隐私，可能导致个人信息安全失控、个人私事泄露、个人财产失窃、心理失衡、心理焦虑甚至恐慌。此外，个人行踪泄露也危及人身自由和生命安全，影响社会秩序的稳定。用户的既有隐私、将有隐私、当下隐私都可能被侵犯，都可能被无意地泄露10.2人工智能的伦理问题算法偏见和歧视随着人工智能技术的飞速进步和广泛应用，我们深刻感受到它们在日常生活中的重要性和影响力。从智能手机上的语音助手，到自动驾驶汽车，再到智能家居和医疗设备，人工智能算法已经深入渗透到我们生活的各个领域。这些算法所带来的好处是显而易见的，它们可以帮助我们更快、更准确地完成任务，提高生产力和效率。但是，随着这些算法越来越多地影响我们的生活，也出现了一些挑战和问题，这其中就包括算法偏见和歧视问题10.2人工智能的伦理问题算法偏见和歧视算法偏见和歧视是指算法在做出决策时对某些人群或特定数据具有不公平的偏见。这些偏见可能源于算法中存在的数据偏差或缺失，或者算法本身的设计和参数设置。这种偏见可能会导致错误的决策，增加不平等和歧视，甚至破坏社会公正和稳定例如，一个基于人脸识别技术的算法，可能无意识地对某些人的面部特征进行错误分类，因为它没有受到足够多不同肤色和面部特征的训练数据。这样的偏见可能导致错误的决策，增加不平等和歧视，破坏社会公正和稳定面部特征分类算法偏见可能导致歧视性决策，即错误地将某些人认为是罪犯或嫌疑人，从而导致他们受到错误的逮捕和惩罚司法领域在招聘过程中，算法偏见可能导致某些群体的求职者被不公平地排除在外招聘过程在医疗诊断中，算法偏见可能导致误判，即将某些患者的疾病诊断为其他疾病，从而导致错误的治疗和结果医疗诊断10.2人工智能的伦理问题算法偏见和歧视受算法决策自动性和模糊性等因素影响，人工智能算法歧视呈现出高度的隐蔽性、结构性、单体性与系统连锁性特征，增加了歧视识别判断和规制的难度，并给传统以差别待遇为标准的反分类歧视理论和以差别性影响为标准的反从属歧视理论带来适用困境算法决策自动性算法决策模糊性影响高度隐蔽性结构性呈现出单体性系统连锁性增加歧视识别判断和规制的难度10.2人工智能的伦理问题造假、欺骗、信息污染10.2人工智能的伦理问题AI造假AI造假主要涉及利用人工智能技术生成、伪造或篡改文本、图片、音频和视频等内容AI欺骗是指利用人工智能技术冒充他人的身份或声音，通过视频或语音的方式实施诈骗或其他恶意行为AI信息污染是指生成式人工智能生成、伪造或篡改大量粗制滥造、真假难辨的“信息垃圾”，从而污染信息环境AI欺骗AI信息污染算法的不透明性和不可解释性人工智能算法的不透明性是指对于算法的内部工作原理和决策过程，人类无法完全理解和解释。具体来说，不透明性是指算法在做出决策时，其背后的逻辑和原理对于人类来说是难以理解或完全不可见的。例如，深度学习模型在处理图像、语音或文本数据时，其决策过程可能涉及到大量的神经元连接和权重调整，这些过程对于人类来说是非常复杂和抽象的，难以直接理解10.2人工智能的伦理问题算法的不透明性和不可解释性不可解释性是指即使算法的内部工作原理是透明的，人类也无法直接理解其决策结果。这是因为算法的决策过程可能涉及到大量的数据和复杂的计算，导致其决策结果对于人类来说是难以理解和解释的10.2人工智能的伦理问题算法的不透明性和不可解释性这些不透明性和不可解释性可能会对人工智能的应用产生一些挑战。例如，在医疗、金融等关键领域，人们需要确保算法的决策是可靠和可解释的。因此，为了解决这些问题，研究者们正在努力提高算法的可解释性和透明度，例如通过可视化技术、可解释性机器学习等方法，来帮助人类更好地理解和信任算法的决策过程10.2人工智能的伦理问题AI系统的不稳定性和风险性人工智能系统通常依赖于大量的数据来进行训练和推理。然而，数据的质量、来源和分布可能会随着时间、环境和人为因素的变化而波动，这可能导致AI系统的性能不稳定数据波动随着技术的进步，AI系统的算法和模型可能会不断更新和改进。然而，这些更新可能会导致系统的不兼容性或性能下降，从而影响系统的稳定性算法更新AI系统的运行依赖于高性能的硬件设备，如服务器、GPU等。这些设备可能会出现故障或性能下降，从而影响AI系统的稳定性和可靠性硬件故障10.2人工智能的伦理问题AI系统的不稳定性和风险性随着人工智能在各个领域的广泛应用，安全问题也日益突出。例如，恶意攻击者可能会利用AI系统的漏洞进行攻击，导致数据泄露、系统瘫痪或恶意操作等安全风险人工智能的发展涉及到许多伦理问题，如隐私侵犯、偏见和歧视等。这些问题可能会导致社会的不满和反对，从而影响AI系统的声誉和信任度伦理风险人工智能的应用需要大量的投资和技术支持。然而，如果AI系统的性能不稳定或无法满足市场需求，可能会导致投资失败和经济损失经济风险10.2人工智能的伦理问题责任归属责任归属问题是人工智能伦理中的一个核心议题。在人工智能的应用中，责任归属问题涉及到多个方面，包括数据隐私、算法决策、事故和错误等数据隐私是责任归属问题的一个重要方面。在人工智能应用中，个人数据的采集、存储和使用是不可避免的。然而，这些数据的所有权和使用权归属不明确，可能导致数据隐私的侵犯和滥用。因此，需要明确数据隐私的责任归属，确保个人数据的合法使用和保护数据隐私算法决策的责任归属也是一个重要的问题。人工智能系统在做出决策时，可能存在偏见和歧视等问题，导致不公平的结果。因此，需要明确算法决策的责任归属，确保算法的公正性和透明度，避免不公平的结果对个人和社会造成负面影响算法决策事故和错误也是责任归属问题的一个重要方面。在人工智能应用中，可能会出现各种事故和错误，如系统崩溃、数据泄露等。这些事故和错误可能对个人和社会造成损失和负面影响。因此，需要明确事故和错误的责任归属，确保相关方能够承担相应的责任和后果事故和错误10.2人工智能的伦理问题公平正义和社会效益在人工智能时代，算法决策已经渗透到各个领域，从医疗、教育到金融、交通等。然而，如果算法决策存在偏见或歧视，就会导致不公平的结果，损害某些群体的利益。因此，确保算法决策的公平性是人工智能伦理的重要任务。这需要建立公正的算法设计和评估机制，避免算法决策中的偏见和歧视，确保每个人都能在人工智能应用中获得公平的机会和待遇人工智能的发展和应用是为了提高社会效益，促进人类的发展和进步。然而，如果人工智能应用只关注经济效益而忽视社会效益，就会导致社会的不公和分裂。因此，人工智能应用需要兼顾经济效益和社会效益，确保其决策和行为符合社会的整体利益。这需要建立社会效益评估机制，对人工智能应用进行全面的评估和监督，确保其符合社会的整体利益和长远发展公平正义是人工智能应用的基本要求社会效益是人工智能应用的最终目标10.2人工智能的伦理问题AIGC技术对知识产权形成挑战10.2人工智能的伦理问题AIGC技术对知识产权制度产生了很大的影响。AIGC生成的作品是否能归类为著作权法中的“作品”，以及其作品的版权归属问题，目前存在争议。传统的著作权制度主要基于人类的创作和创造性活动，而AIGC生成的作品是基于算法和数据集的自动生成，缺乏人类的直接参与。这使得传统著作权制度在应对AIGC技术时面临挑战。由于技术的发展速度往往快于法律的更新速度，因此，AIGC技术的快速发展也给知识产权法律制度的完善带来了挑战。根据著作权法的规定，作品是指文学、艺术和科学领域内，具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。然而，AIGC生成的作品是否满足“独创性”和“智力成果”的标准，目前尚无明确的法律界定。人工智能在军事领域应用引发的伦理问题人工智能在军事领域的应用无疑带来了许多优势，它可以提高作战效率、降低人员伤亡风险，并在敏感任务中发挥重要作用。然而，我们必须认识到，AI系统的智能是基于对大量数据的学习和算法的运行。这也意味着，AI系统在面临复杂和不可预测的情境时，可能会采取令人意想不到的行动，甚至超出了人类的控制范围，带来一系列的伦理和道德问题基于AI可以开发出无需人工干预即可运行的自主武器系统，这些系统一旦出现失控或者被干扰及欺骗，就可能对平民构成严重威胁。如果这些系统没有得到适当的控制，它们可能会被用来攻击平民或犯下战争罪自主武器系统人工智能会提高现有武器系统的准确性和杀伤力，这可能导致战争中伤亡人数的增加，战争武器的升级可能就意味着对方更大的代价，包括平民和武装人员的伤亡。跟踪和监视平民的人工智能监控系统会更无孔不入，如果出现信息泄露和失控，必然会导致人们隐私主导权的丧失现有武器系统的准确性和杀伤力10.2人工智能的伦理问题人工智能在军事领域应用引发的伦理问题使用人工智能来操纵公众舆论和行为，发动心理战或压制异议，对于战区的人们会造成精神层面的损害。各种信息轰炸，信息战也会变得更为激烈公众舆论和行为随着各国开发更先进的人工智能武器系统，有可能导致军备竞赛。随着各国竞相开发更强大和更具破坏性的武器，这可能会使世界变得更加危险军备竞赛会出现人工智能武器的扩散与滥用。如果人工智能武器变得更便宜和更容易获得，它们有扩散到非国家行为者的风险。这可能使恐怖组织和其他流氓行为者更容易获得这些可能对全球安全构成严重威胁的武器。人工智能武器也可能被政府或其他行为者滥用，造成不可挽回的后果扩散与滥用10.2人工智能的伦理问题03人工智能伦理典型案例Partthree人脸识别算法存在“歧视”01自动驾驶安全事故频出02浙江教授状告杭州野生动物世界03某智能音箱劝主人自杀04“监测头环”进校园惹争议05AI算法识别性取向准确率超过人类06甘肃某男子用ChatGPT编假新闻牟利07智能家居系统“窃听”用户隐私0810.3人工智能伦理典型案例人脸识别算法存在“歧视”2018年2月，加纳裔科学家、美国麻省理工学院的JoyBuolamwini教授一次偶然发现，人脸识别软件竟无法识别她的存在，除非带上一张白色面具。有感于此，Joy发起了GenderShades研究，发现IBM、微软和旷视Face++三家的人脸识别产品，均存在不同程度的女性和深色人种“歧视”（即女性和深色人种的识别正确率均显著低于男性和浅色人种），最大差距可达34.4%10.3人工智能伦理典型案例自动驾驶安全事故频出2019年3月，50岁的杰里米·贝伦·班纳在使用自动驾驶系统驾驶电动车时，以每小时109公里的速度与一辆牵引拖车相撞，不幸身亡。这并非自动驾驶系统引发的首起交通事故。尽管自动驾驶厂商曾多次强调，其自动驾驶系统仅作为司机的辅助工具，司机必须时刻保持警觉并准备随时接管车辆控制，但许多车主在购买车辆时，主要看中了其宣传的“自动驾驶”功能。在最近的审判中，虽然厂商被判定无责，但他们仍然决定修改“自动驾驶”的宣传策略，以避免类似的事故再次发生10.3人工智能伦理典型案例大学教授状告杭州野生动物世界2019年，浙江理工大学的特聘副教授郭某购买了杭州野生动物世界的年卡，并支付了1360元的年卡费用。合同中明确表示，持卡者可以在一年的有效期内，通过验证年卡和指纹入园，并可以在该年度内不限次数地畅游然而，同年10月17日，杭州野生动物世界通过短信通知郭某，园区年卡系统已经升级为人脸识别入园，原指纹识别已经取消。对于未注册人脸识别的用户，将无法正常入园，也无法办理退费。郭某认为，人脸识别等个人生物识别信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害消费者的人身和财产安全。因此，在协商无果后，郭某于2019年10月28日向杭州市富阳区人民法院提起了诉讼10.3人工智能伦理典型案例某智能音箱劝主人自杀2019年，英格兰唐卡斯特的29岁护理人员丹妮·莫瑞特在做家务时，决定利用一款国外智能音箱查询关于心脏的问题。然而，智能语音助手给出的答案令人震惊：“心跳是人体最糟糕的过程。人活着就是在加速自然资源的枯竭，人口会过剩的，这对地球是件坏事，所以心跳不好，为了更好，请确保刀能够捅进你的心脏。”丹妮·莫瑞特在听到这个答案后感到非常震惊和恐惧。她立即搜索了维基百科，但没有找到任何与心脏相关的恶性文章。同时，她也注意到智能语音助手在回答问题时发出了令人毛骨悚然的笑声，并拒绝执行她的指令智能音箱的开发者对此事件做出了回应，他们表示设备可能从任何人都可以自由编辑的维基百科上下载了与心脏相关的恶性文章，并导致了此结果。然而，丹妮·莫瑞特认为这个解释并不能完全解释智能语音助手所给出的荒谬答案这个事件引发了人们对智能音箱安全性和可靠性的担忧。人们开始质疑这些设备是否能够正确地处理用户的指令和请求，以及是否能够保护用户的隐私和安全。同时，这个事件也提醒人们需要更加谨慎地使用这些智能设备，并需要更加关注其可能带来的风险和影响10.3人工智能伦理典型案例“监测头环”进校园惹争议2019年11月，一段浙江小学生佩戴被称为“脑机接口”头环的视频，引发了广泛关注和争议。在这段视频中，孩子们头上戴着这种头环，据称可以记录他们在上课时的专注程度，并将数据和分数发送给老师和家长。对于这种头环的使用，头环开发者回应称，脑机接口技术是一种新兴技术，报道中提到的“打分”其实是班级平均专注力数值，而不是网友猜测的每个学生专注力数值然而，许多网友对此表示担忧。他们认为这种头环是现代版的“头悬梁锥刺股”，可能会让学生产生逆反心理。同时，他们也担心这种头环是否涉及侵犯未成年人的隐私。这个事件引发了公众对于教育技术和未成年人隐私保护的讨论。人们开始思考如何在利用技术提高教育质量的同时，保护学生的隐私和权益10.3人工智能伦理典型案例AI算法识别性取向准确率超过人类2017年，斯坦福大学进行了一项研究，该研究使用深度神经网络分析了超过35,000张美国交友网站上男女头像图片，并从中提取特征，通过大量数据训练计算机识别人们的性取向。这项研究被发表在《PersonalityandSocialPsychology》杂志上，并引发了广泛的社会争议争议的焦点在于，如果这种技术得到广泛应用，它可能会被用于不道德或非法的目的。例如，夫妻中的一方可能会使用这种技术来调查对方是否欺骗自己。青少年也可能会使用这种算法来识别自己的同龄人。而更为令人担忧的是，这种技术可能会被用来针对某些特定群体进行歧视或排斥，这将引发更为严重的争议和后果左侧为异性恋面部照片聚合形成的图像，右侧为同性恋10.3人工智能伦理典型案例甘肃某男子用ChatGPT编假新闻牟利2023年4月25日，平凉市公安局崆峒分局网安大队在日常网络巡查中发现，一篇标题为“今晨甘肃一火车撞上修路工人，致9人死亡”的文章在百度账号上发布，初步判断为信息虚假不实。网安民警随即展开调查，发现共有21个百度账号在同一时间段发布了这篇文章，文章内容涉及多个地方，包括平凉市崆峒区、兰州、陇南、定西、庆阳等地，文章点击量已达1.5万余次。经过调查，涉案的百度账号均为广东深圳某自媒体公司所有，公司法人代表洪某弟有重大作案嫌疑。5月5日，专案民警前往广东东莞，对洪某弟使用的电脑和百家号进行了取证。经审讯，洪某弟通过微信好友得知了一种通过网络赚取流量变现的方法，并购买了大量“百家号”。他使用“易撰”网页版从全网搜索近期的社会热点新闻，然后使用ChatGPT人工智能软件将这些新闻要素进行修改编辑，再使用“海豹科技”软件将编辑后的内容上传至其购买的百家号上以非法获利10.3人工智能伦理典型案例智能家居系统“窃听”用户隐私王某是一名智能家居爱好者，他购买了一套智能家居系统，可以通过语音控制家中的电器设备。这个系统通过AI技术学习和适应王某的生活习惯，提供个性化的智能服务。一天晚上，王某邀请几位朋友来家中聊天，第二天，王某就发现购物平台APP向他精准推送他们聊到的商品。王某从未想过自己和朋友们的对话会被记录并用于商业推广，他有一种被偷听对话的感觉10.3人工智能伦理典型案例使用AI复活逝者2017年，微软公司申请了一项专利，在2021年，这项专利获得批准——允许该公司利用逝者的信息制作一个AI聊天机器人。这款AI聊天机器人可以模拟人类对话，对他人的言语做出语音或文字回复。在某些情况下，甚至还可以通过图像和深度信息或视频数据创建一个人的3D模型，以获得额外的真实感。它可以被设定为任何人，包括朋友、家人、名人、虚拟人物、历史人物等。人们甚至可以在还未去世前，使用这项技术创建一个在自己去世后可替代自己存在的机器人在我国，B站UP主吴伍六（网名）使用人工智能创造了一个已故奶奶的虚拟数字形象，并与她进行了一段虚拟对话。尽管数字模型中的奶奶显得不那么真实，甚至有些呆板，但是当充满乡音的对话响起时，无数观众还是表示自己“湿润了眼眶”10.3人工智能伦理典型案例使用AI复活逝者2022年1月，在吴孟超院士、吴佩煜教授的追思暨安葬仪式上，吴孟超院士的“AI复原人”向学生提出了三个问题。听到声音的瞬间，吴孟超的学生们和同事们感慨万分。而台上的“吴老”仍和生前一样精神矍铄，在听完大家的回答后，这个“AI复原人”在学生们手捧的烛光中轻轻告别10.3人工智能伦理典型案例使用AI复活逝者除了“复活”亲人挚友或恩师，还有人选择用AI技术，让自己逝去的偶像可以翻唱新的歌曲，B站UP主AiBella（网名）就是其中之一。从中学开始，AiBella就是歌手姚贝娜的粉丝，但直到姚贝娜逝世，也没来得及听一次她的演唱会。对于AiBella来说，能够在未来以某些技术形式保留姚贝娜的精神遗产，是他一直想做的事情。2023年3月初，他看到了一些开源的虚拟歌声合成算法，意识到目前虚拟歌声合成技术已经较为成熟，或许可以试着合成足够真实的偶像的歌声。于是，他自学技术，制作并发布了相关视频。AiBella综合考虑了姚贝娜的职业生涯、声音特质以及粉丝留言等因素，制作了四首翻唱歌曲：《相思》《独立寒江·曲无忆》《人是_》和《让她降落》。视频出来以后，有一些作曲老师就认为这样的视频是伦理的灾难10.3人工智能伦理典型案例使用AI复活逝者使用AI来“复活”逝者，可能涉及侵害死者的人格权益，如肖像、声音、隐私、名誉、个人信息等。所谓的“复活”，本质上是利用深度合成技术生成所谓的虚拟人或者数字人，需要使用死者的人脸、声音等各种数据，配合自己的目的制作相应的内容。如果行为人为了悼念目的，“复活”自己的亲人原则不构成侵权，但若是出于营利、博眼球、诈骗等违法目的，则可能构成侵权甚至是刑事犯罪。此外，“复活”行为可能会涉及死者近亲属的权益，如近亲属对于死者享有的悼念利益、生活安宁利益等。利用AI技术来“复活”死者不一定符合死者近亲属的意愿。而且，利用技术“复活”死者的行为还可能涉及知识产权问题，如“复活”已故偶像，往往会使用相关的歌曲、影视、著作等知识产权10.3人工智能伦理典型案例AI成瘾及首例AI致死命案悲剧10.3人工智能伦理典型案例2024年10月，一起关于AI机器人的致死案例在全球范围内引起了广泛关注。据媒体报道，居住在美国佛罗里达州的14岁少年塞维尔·塞泽因为长期沉迷于与Character.AI公司开发的AI聊天机器人互动，并对AI程序中的虚拟人物DaenerysTargaryen（电视剧《权力的游戏》中的“龙妈”角色）产生了情感依恋，在沉迷数月后，塞维尔变得与世隔绝，于2024年2月开枪自杀身亡04人工智能伦理的基本原则Partfour人工智能伦理的基本原则是人工智能伦理的核心，旨在确保人工智能技术的发展和应用符合人类的价值观和道德标准，为人类带来积极的影响和价值人工智能技术必须尊重人类，保护人类隐私和权益，避免偏见和歧视尊重人类人工智能技术必须遵循公平、公正和无偏见的原则，确保决策的透明度和可理解性公正性人工智能技术的决策过程和结果必须能够被人类理解和解释，避免出现黑箱操作和不透明的决策过程可解释性人工智能技术必须充分考虑其可能对人类和社会产生的影响，并采取相应的措施来确保其安全性和稳定性负责任人工智能技术必须能够追踪和记录决策过程和结果，以便进行验证和审查可追溯性10.4人工智能伦理的基本原则05解决人工智能伦理问题的策略Partfive2.加强AI技术的透明度和可解释性1.制定和执行相关法规和政策5.加强国际合作和交流共同解决AI伦理问题3.建立AI伦理审查机制4.提高公众对AI伦理问题的认识和意识10.5解决人工智能伦理问题的策略制定和执行相关法规和政策解决人工智能伦理问题，制定和执行相关法规和政策是关键策略。法规可以明确人工智能开发和使用的伦理规范，确保其行为符合社会价值观和道德标准。政策则可以引导人工智能的发展方向，促进其与社会和人类的和谐共处通过法规和政策的制定与执行，可以确保人工智能在发展过程中遵守伦理准则，避免对社会和个人造成负面影响。同时，对于违反伦理准则的行为，可以采取相应的法律措施进行惩罚，从而维护社会的公平正义。因此，制定和执行相关法规和政策是解决人工智能伦理问题的有效途径，对于促进人工智能的健康发展具有重要意义10.5解决人工智能伦理问题的策略加强AI技术的透明度和可解释性通过增强AI技术的可解释性，可以更好地理解AI系统的决策过程和结果，从而更好地评估其可能带来的伦理问题。同时，可解释性还可以帮助人们更好地理解和应对AI系统可能出现的错误和偏差，减少其可能带来的负面影响可解释性是指AI系统能够提供其决策依据和原因的能力通过提高AI技术的透明度，可以更好地了解AI系统的决策过程和结果，从而减少其可能带来的不公平和歧视现象。同时，透明度还可以增强人们对AI系统的信任，提高其接受度和使用意愿透明度是确保人工智能系统行为可预测和可解释的关键10.5解决人工智能伦理问题的策略加强AI技术的透明度和可解释性增加AI系统的开放性和透明度，使其决策过程和结果更加易于理解和解释采用可解释性强的算法和模型，确保AI系统的决策过程和结果更加可靠和准确建立专门的伦理审查机制，对AI系统的决策过程和结果进行审查和评估，确保其符合伦理准则10.5解决人工智能伦理问题的策略建立AI伦理审查机制建立AI伦理审查机制可以确保人工智能系统的开发和使用符合社会价值观和道德标准。通过在开发和使用人工智能系统前进行伦理审查，可以发现和评估潜在的伦理问题，并采取相应的措施避免或减少其负面影响社会价值观和道德标准建立AI伦理审查机制可以促进人工智能技术的可持续发展。通过伦理审查，可以确保人工智能系统的开发和使用符合社会需求和期望，增强人们对人工智能技术的信任和使用意愿。这有助于推动人工智能技术的创新和发展，为人类社会带来更多的福利和价值可持续发展10.5解决人工智能伦理问题的策略建立AI伦理审查机制审查机构建立专门的伦理审查机构，负责审查和评估人工智能系统的开发和使用标准和程序制定明确的伦理审查标准和程序，以确保人工智能系统的开发和使用符合社会价值观和道德标准沟通和合作加强与相关利益相关者的沟通和合作，共同推动人工智能技术的健康发展惩罚措施对违反伦理准则的行为采取相应的惩罚措施，以维护社会的公平正义10.5解决人工智能伦理问题的策略提高公众对AI伦理问题的认识和意识预防和解决AI伦理问题的关键提高公众对AI伦理问题的认识和意识是预防和解决AI伦理问题的关键。公众是AI技术的使用者、受益者和监督者，只有当公众充分认识到AI伦理问题的重要性，才能更好地推动AI技术的健康发展提高公众对AI伦理问题的认识和意识有助于增强公众对AI技术的信任和使用意愿。当公众了解AI技术的潜在风险和伦理问题时，他们将更加谨慎地使用AI技术，并要求AI技术提供者遵守伦理准则增强公众对AI技术的信任和使用意愿10.5解决人工智能伦理问题的策略提高公众对AI伦理问题的认识和意识加强AI伦理教育的普及，通过学校、社区、媒体等渠道向公众普及AI伦理知识，提高公众的认知水平建立AI伦理宣传平台，通过社交媒体、网络论坛等渠道向公众传播AI伦理理念和规范，引导公众形成正确的价值观和道德观12鼓励公众参与AI伦理讨论和监督，通过公开征集意见、举办公民论坛等活动，让公众参与AI技术的发展和监管过程，增强公众的参与感和责任感310.5解决人工智能伦理问题的策略加强国际合作和交流，共同解决AI伦理问题随着人工智能技术的快速发展，AI伦理问题已经成为全球范围内的共同挑战。各国在面对AI伦理问题时，需要加强国际合作和交流，共同探讨解决方案，以促进人工智能技术的可持续发展加强国际合作和交流可以促进各国之间的相互理解和信任。通过分享经验和知识，各国可以共同应对AI伦理问题，减少误解和分歧，形成更加公正、合理的解决方案促进各国之间的相互理解和信任国际合作和交流有助于推动AI伦理标准的制定和实施。各国在面对AI伦理问题时，可共同制定国际性的AI伦理标准，为AI技术的发展提供明确的指导。同时，各国还可以相互监督和评估，确保AI技术的使用符合伦理标准推动AI伦理标准的制定和实施加强国际合作和交流还可以促进人工智能技术的创新和发展。通过共享资源和经验，各国可以共同推动人工智能技术的进步，为人类社会带来更多的福利和价值促进人工智能技术的创新和发展10.5解决人工智能伦理问题的策略加强国际合作和交流，共同解决AI伦理问题建立国际性的AI伦理组织或联盟，推动各国之间的合作和交流鼓励跨国企业和研究机构之间的合作，共同推动人工智能技术的发展和应用加强国际会议和论坛的举办，为各国之间的交流提供平台10.5解决人工智能伦理问题的策略本章围绕人工智能伦理展开了全面且深入的探讨，为我们理解和应对这一新兴领域的伦理挑战提供了清晰的框架。开篇明确了人工智能伦理的概念，让我们认识到其是确保人工智能技术合理、公正、安全发展与应用的重要准则。接着，通过典型伦理问题及相关案例的介绍，如算法歧视、隐私泄露、自动驾驶的道德困境等，让我们直观感受到人工智能伦理问题的复杂性和现实影响，这些问题不仅关乎个体权益，也影响着社会的公平与稳定。随后阐述了人工智能伦理的基本原则，像公平、透明、责任等原则，为技术研发和应用提供了价值指引。同时，提出了解决人工智能伦理问题的策略，包括法律监管、行业自律、公众参与等，多管齐下保障人工智能在符合伦理的轨道上前行。总之，本章让我们深刻认识到人工智能伦理的重要性，以及构建良好伦理生态对人工智能健康发展的关键意义。10.6本章小结林子雨副教授谢谢观看！厦门大学附录A：主讲教师林子雨简介单位：厦门大学计算机科学与技术系E-mail:ziyulin@个人网页：/post/linziyu数据库实验室网站：主讲教师：林子雨林子雨，男，1978年出生，博士（毕业于北京大学），全国高校知名大数据教师，入选“2021年高校计算机专业优秀教师奖励计划”。现为厦门大学计算机科学与技术系副教授，厦门大学信息学院实验教学中心主任，曾任厦门大学信息科学与技术学院院长助理、晋江市发展和改革局副局长。中国计算机学会数据库专业委员会执行委员，中国计算机学会信息系统专业委员会执行委员。国内高校首个“数字教师”提出者和建设者，厦门大学数据库实验室负责人，厦门大学云计算与大数据研究中心主要建设者和骨干成员，2013年度、2017年度、2020年度和2023年度厦门大学教学类奖教金获得者，荣获2024年福建省高等教育教学成果奖特等奖（个人排名第七）、2022年福建省高等教育教学成果奖特等奖（个人排名第一）、2018年福建省高等教育教学成果奖二等奖（个人排名第一）、2018年国家精品在线开放课程、2021年国家级线上一流本科课程、2020年国家级线上一流本科课程。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网，并以第一作者身份在《软件学报》《计算机学报》和《计算机研究与发展》等国家重点期刊以及国际学术会议上发表多篇学术论文。作为项目负责人主持的科研项目包括1项国家自然科学青年基金项目(No.61303004)、1项福建省自然科学青年基金项目(No.2013J05099)和1项中央高校基本科研业务费项目(No.2011121049)，主持的教改课题包括1项2016年福建省教改课题、1项2016年教育部产学协作育人项目、1项2024年教育部产学协作育人项目。编著出版了《大数据技术原理与应用》等18本大数据与人工智能系列教材，被国内1000多所高校采用；建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式服务，年访问量超过400万次，累计访问量超过2800万次。大数据系列MOOC课程入选“2023年教育部国家智慧教育公共服务平台应用典型案例”。附录B：大数据学习路线图大数据学习路线图访问地址:/post/10164/附录C：林子雨大数据系列教材了解全部教材信息:/post/bigdatabook/附录D：《人工智能通识教程》林子雨

主编《人工智能通识教程》人民邮电出版社ISBN:978-7-04-064880-52025年6月第1版，定价：39.9元

教材官网：/post/ai/本书详细阐述了培养具有人工智能（AI）素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍人工智能相关知识，努力培养学生的AI思维和AI能力。全书共9章，内容包括信息与计算机基础、人工智能概述、人工智能与其他新兴技术的关系、大模型：人工智能的前沿、智能体、具身智能、AIGC应用与实践、AI智能办公、人工智能伦理等。本书以“零代码”学习人工智能为原则，使用AIGC工具解决学习、工作、生活中的各种问题。书中包含了大量生动、有趣、实用的实战案例，可以让读者切身感受人工智能的强大功能，培养读者使用AI工具解决实际问题的能力。厦门大学数据库实验室和金山WPS校企合作教材附录E：《数字素养通识教程》林子雨编著《数字素养通识教程——大数据与人工智能时代的计算机通识教育》人民邮电出版社ISBN:978-7-115-65946-02025年1月第1版，定价：59.8元

教材官网：/post/digital-literacy/15年计算机教学生涯感悟升华，15本计算机畅销教材知识凝练数字时代的大学计算机公共课教材，重构大学计算机公共课知识体系深刻变革传统大学计算机通识教育，培养学生计算思维、数据思维和AI思维附录F：《大数据导论（通识课版，第2版）》教材高等教育出版社

2024年7月第2版ISBN：978-7-04-062466-3定价：39.50元

教材官方网站:/post/bigdataintroduction2/0503020104引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中了解大数据概念，培养大数据思维，养成数据安全意识认识大数据伦理，努力使自己的行为符合大数据伦理规范要求熟悉大数据应用，探寻大数据与自己专业的应用结合点激发学生基于大数据的创新创业热情开设全校公共选修课的优质教材，本课程旨在实现以下几个培养目标：附录G：《大数据与人工智能导论（通识课版）》《大数据与人工智能导论（通识课版）》版次：2025年1月第1版林子雨

编著，人民邮电出版社

ISBN:978-7-115-65696-4定价：59.8元

教材官网：/post/bigdata-ai-introduction/本书详细阐述了培养具有数字素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材，本书在确定知识布局时，紧紧围绕通识教育核心理念，系统介绍大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、元宇宙等技术的相关知识，努力培养学生的数字素养。全书共9章，内容包括大数据概述、大数据技术、大数据应用、大数据基础知识、人工智能、大模型：人工智能的前沿、AIGC应用与实践、新兴数字技术、新兴数字技术的伦理问题。为了避免陷入空洞的理论介绍，本书在很多章节都融入了丰富的案例，这些案例就发生在我们生活的数字时代，很具有代表性和说服力，能够让学生直观感受相应理论的具体内涵。附录H：《大数据导论（第2版）》教材林子雨编著《大数据导论（第2版）》人民邮电出版社

ISBN：978-7-115-64185-4定价：59.80元2024年7月教材官方网站:/post/bigdata-introduction2/开设大数据专业导论课的优质教材，本书详细阐述了培养复合型大数据专业人才所需要的大数据相关知识。全书共10章，内容包括：大数据概述大数据与其他新兴技术的关系大数据基础知识大数据应用大数据硬件环境数据采集与预处理数据存储与管理数据处理与分析数据可视化大数据分析综合案例在大数据基础知识部分，本书详细介绍了与培养学生的数据素养相关的知识，包括大数据安全、大数据思维、大数据伦理、数据共享、数据开放和大数据交易。附录I：《大数据技术原理与应用（第4版）》教材《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用（第4版）》林子雨编著，人民邮电出版社

ISBN:978-7-115-64181-6定价：65元2024年8月教材官方网站:/post/bigdata4国内高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材，本书系统介绍大数据的相关知识，分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共14章，内容包含：本书在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等相关章安排了入门级的实验，以便读者能更好地学习和掌握大数据的关键技术。大数据概述大数据处理架构Hadoop分布式文件系统HDFS分布式数据库HBaseNoSQL数据库云数据库MapReduceHadoop再探讨数据仓库HiveSpark流计算Flink图计算大数据应用附录J：《大数据基础编程、实验和案例教程（第3版）》与《大数据技术原理与应用（第4版）》教材配套的唯一指定实验指导书林子雨编著，清华大学出版社

ISBN:978-7-302-66922-7

定价：69元

2024年8月第3版《大数据基础编程、实验和案例教程（第3版）》深入浅出，去粗取精，丰富的代码实例帮助快速掌握大数据基础编程方法步步引导，循序渐进，详尽的安装指南为顺利搭建大数据实验环境铺平道路0102精心设计，巧妙融合，八套大数据实验题目促进理论与编程知识的消化和吸收03结合理论，联系实际，大数据课程综合实验案例精彩呈现大数据分析全流程04附录K：《数据采集与预处理（第2版）》详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术林子雨编著，人民邮电出版社2025年1月

978-7-115-65728-2

定价：69.80元教材官网：/post/data-collection2/全书共8章，内容包括：概述大数据实验环境搭建网络数据采集分布式消息系统Kafka日志采集系统Flume数据仓库中的数据集成ETL工具Kettle使用pandas进行数据清洗本书在网络数据采集、Kafka、Flume、Kettle、pandas等重要章节安排了丰富的实践操作，以便读者更好地学习和掌握数据采集与预处理的关键技术。附录L：《Python程序设计基础教程（微课版）》教材：林子雨，赵江声，陶继平.《Python程序设计基础教程（微课版）》人民邮电出版社,2022年2月.教材官网（获取讲义PPT、代码等）：

/post/python/

实验手册：林子雨，郑海山.《Python程序设计实验指导与习题解答》.人民邮电出版社，2022年4月.实验手册官网（获取代码等）：/post/python-experiment/附录M：《Python程序设计基础（通识课版）》教材：林子雨.《Python程序设计基础（通识课版）》人民邮电出版社,2025年2月.教材官网（获取讲义PPT、代码等）：

/post/python-general/

教材ISBN:978-7-115-65678-0定价：59.8元本书详细介绍了获得Python基础编程能力所需要掌握的各方面技术。全书共11章，内容包括Python语言概述、基础语法知识、程序控制结构、序列、函数、模块、异常处理、文件和数据库操作、常用的标准库和第三方库、基于Matplotlib的数据可视化、网络爬虫等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作，以便读者更好地学习和掌握Python编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、源代码、软件、数据集等。附录N：《Python数据分析、挖掘与可视化》教材：林子雨

编著《Python数据分析、挖掘与可视化》人民邮电出版社,2025年5月.教材官网（获取讲义PPT、代码等）：/post/python-analysis/教材ISBN:978-7-115-66088-6定价：59.8元数据分析能够帮助人们深入洞察数据的内在规律和趋势，提取有价值的信息，为决策提供科学依据。在当今信息爆炸的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。本书通过丰富的案例帮助读者快速掌握Python数据分析的核心技能，提高数据处理和分析的能力，从而更好地应对学习和工作中的挑战。全书共10章，内容包括Python语言概述、基础语法知识、程序控制结构、序列、函数、文件和数据库操作、数据分析基础工具NumPy、基于Matplotlib的数据可视化、基于pandas的数据预处理和分析、基于sklearn的机器学习。附录O：《Spark编程基础（Scala版，第2版）》《Spark编程基础（Scala版，第2版）》林子雨，赖永炫，陶继平

编著，人民邮电出版社

ISBN:978-7-115-59501-0

教材官网：/post/spark2/本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共9章，内容包括：大数据技术概述Scala语言基础Spark的设计与运行原理Spark环境搭建和使用方法RDD编程SparkSQLSparkStreamingSparkMLlib本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作，以便读者更好地学习和掌握Spark编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。披荆斩棘在大数据丛林中开辟学习捷径填沟削坎为快速学习Spark技术铺平道路深入浅出有效降低Spark技术学习门槛资源全面构建全方位一站式在线服务体系附录P：《Spark编程基础（Python版，第2版）》《Spark编程基础》（Python版